昆虫酚氧化酶抑制剂的活性预测模型

作者：陈艳; 王思华; 李靖电性拓扑状态指数酚氧化酶抑制剂人工神经网络

摘要：采用电性拓扑状态指数（En）表征昆虫酚氧化酶（PO）抑制剂的分子结构,通过最佳变量子集回归的方法建立了57种PO抑制剂抑制活性（pIC50）的多元线性回归模型,非交叉相关系数和交叉相关系数分别为0.920和0.908,经Jackknife和变异膨胀因子（VIF）检验具有良好的稳定性和预测能力.该模型显示影响PO抑制剂抑制活性的主要因素是—OH,—O—和C=O等分子结构片段.以模型中的3个参数E13,E14,E16为人工神经网络输入层,设定3∶6∶1的网络结构构建人工神经网络的BP算法模型,相关系数达到0.988.结果表明,与多元线性回归模型相比,BP人工神经网络模型的相关性和预测能力均有较大的提高.

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