昆虫酚氧化酶抑制剂的活性预测模型

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.

关键词：电性拓扑状态指数、酚氧化酶抑制剂、人工神经网络、定量结构-活性相关

所属期刊栏目：62

分类号：O641.12(物理化学（理论化学）、化学物理学)

资助基金：国家自然科学基金资助项目21272095

在线出版日期：2016-07-19（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页码：293-298