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基于启发式和基因表达式编程算法预测离子液体的pEC_(50)值

作者:宋富成; 崔莲花; 朴金梅; 郑佳洪; 司宏宗...离子液体算法毒性

摘要:目的运用定量-结构活性关系方法研究离子液体理化结构及其与青海弧菌Q67毒性的关系。方法选取30个离子液体,随机分为24个训练集,6个测试集。以离子液体对青海弧菌Q67微板毒性分析(MTA)方法测定的百分发光抑制率(EC50)值为毒性指标,取EC50负对数值(pEC50)作为本次研究的实验值。应用Hyperchem软件先进行MM+分子力学优化,再采用半经验的方法对其进行几何优化,最终应用CODESSA软件计算离子液体的分子描述符,包括构成、拓扑、几何、静电和量子化学描述符。用启发式算法(HM)筛选描述符参数,在此基础上建立多元线性回归模型并运用基因表达式编程算法(GEP)建立非线性预测模型。结果 HM算法训练集和测试集相关系数分别为0.95和0.91,GEP算法训练集和测试集相关系数分别为0.97和0.88。结论两种算法对离子液体毒性预测均有良好的可靠性,GEP算法在离子液体毒性预测中优于HM算法。

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青岛大学医学院学报

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