本文選題：取代芳烴類化合物 + 定量結(jié)構(gòu)-毒性關(guān)系　； 參考：《桂林理工大學學報》2016年04期

【摘要】：選取2組取代芳烴類共53個化合物為目標化合物,以Dragon描述符表征其分子結(jié)構(gòu)信息,采用基于變量相互作用的變量篩選方法(VSMVI)對訓練集化合物進行變量尋優(yōu)。以Dragon描述符為自變量,以化合物的毒性值作為因變量,然后根據(jù)化合物樣本數(shù)和奧卡姆剃刀原則,運用通用變量篩選與建模程序(GVSMP)中線性建模的最優(yōu)建模法,建立了化合物分子結(jié)構(gòu)與其毒性間的相互關(guān)系模型——定量結(jié)構(gòu)-毒性關(guān)系(QSTR)模型。結(jié)果表明,模型的復(fù)相關(guān)系數(shù)R~2和交互驗證相關(guān)系數(shù)Q2LOO均在0.90以上,所構(gòu)建的模型均具有較高的擬合能力和預(yù)測能力。此外,通過模型校驗方法對模型進行校驗,也顯示出模型具有較好的外部估計能力。
[Abstract]:Two groups of 53 substituted aromatic compounds were selected as target compounds and their molecular structure information was characterized by Dragon descriptor. Variable selection method based on variable interaction was used to optimize the training set compounds. Taking the Dragon descriptor as the independent variable and the toxic value of the compound as the dependent variable, according to the sample number of compounds and the Occam razor principle, the optimal modeling method of linear modeling is used in the general variable screening and modeling program (GVSMP). A quantitative structure-toxicity relationship model (QSTR) was established for the relationship between the molecular structure of compounds and their toxicity. The results show that both the complex correlation coefficient Rn2 and the cross-validation correlation coefficient Q2LOO are above 0.90, and the models constructed have higher fitting ability and prediction ability. In addition, the model verification method also shows that the model has good external estimation ability.
【作者單位】： 桂林理工大學廣西高校食品安全與檢測重點實驗室;桂林理工大學化學與生物工程學院;
【基金】：國家自然科學基金項目(21467006) 廣西自然科學基金項目(桂科自2014GXNSFAA118034) 廣西高校食品安全與檢測重點實驗室項目
【分類號】：X171.5

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本文編號：1968436