苯砜基羧酸酯类化合物急性毒性的预测模型

发布时间：2018-08-12 15:09

【摘要】：用MATLAB软件编程计算了56个苯砜基羧酸酯类化合物分子电性距离矢量(mk),同时用Hyper chem8.0程序包计算了它们的理化参数.这两类结构参数被用于建立苯砜基羧酸酯类化合物急性毒性的预测模型.通过最佳变量子集回归的方法构建多元线性回归模型:-lg EC50=4.724+30.275m7+0.061m24+6.468m85+0.880m90-0.003V-0.096(lg P)2.该模型具有良好的稳健性和较强的预测能力.以模型中的6个参数为人工神经网络(ANN)输入层,设定6∶4∶1的网络结构,用BP算法构建人工神经网络模型,其相关系数R2为0.986.结果表明,神经网络BP算法模型的预测结果优于多元线性回归模型的预测结果.
[Abstract]:The molecular electrical distance vector (mk), of 56 phenylsulfone carboxylic ester compounds was calculated by MATLAB software and their physical and chemical parameters were calculated by Hyper chem8.0 program package. These two structural parameters were used to establish a prediction model for acute toxicity of phenylsulfone carboxylate compounds. The multivariate linear regression model: -lg EC50=4.724 30.275m7 0.061m24 6.468m85 0.880m90-0.003V-0.096 (lg P) 2 was constructed by the method of optimal variable subset regression. The model has good robustness and strong prediction ability. Taking the six parameters of the model as the (ANN) input layer of the artificial neural network, the 6:4:1 network structure is set up, and the BP algorithm is used to construct the artificial neural network model. The correlation coefficient R ~ 2 is 0.986. The results show that the prediction results of BP neural network model are better than those of multivariate linear regression model.
【作者单位】： 徐州工程学院化学化工学院;江苏蓝丰生物化工股份有限公司;
【基金】：国家自然科学基金资助项目(21272095)
【分类号】：TQ247.3;TP183

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本文编号：2179435