脂肪酸酰胺水解酶抑制剂抑制活性的神经网络预测模型

作者：陈艳; 李靖; 焦杰脂肪酸酰胺水解酶抑制剂抑制活性拓扑指数量化参数人工神经网络定量构效关系

摘要：为研究脂肪酸酰胺水解酶（Fatty acid amide hydrolase,FAAH）抑制剂抑制活性（pK_i）定量构效关系（Quantitative structure-activity relationship,QSAR）,计算了72种FAAH抑制剂的两类结构参数,一类是拓扑指数,另一类是量化参数.利用最佳变量子集回归的方法,建立了7个参数（e_2,m_（32）,m_3,lgP,S_（AA）,m_（59）,e_（14））的QSAR模型,该模型经验证具有良好的稳健性和预测能力,以此7个参数为人工神经网络的输入层,设定7：5：1的网络结构,所建BP模型的相关系数为0.994.结果表明,拓扑指数联合量化参数能全面表征FAAH抑制剂的分子结构特征,其中e_2,m_（32）,m_3,lgP,S_（AA）,m_（59）,e_（14）与pK_i呈现良好的非线性关系,BP神经网络的预测结果优于多元线性回归方法所得的结果.

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