發(fā)布時間：2017-07-01 18:20

  本文關(guān)鍵詞：幾種數(shù)據(jù)挖掘方法在藥毒物QSAR預(yù)測中的應(yīng)用研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：定量結(jié)構(gòu)-活性關(guān)系(QSAR)是利用相關(guān)計算方法,如統(tǒng)計分析、數(shù)據(jù)挖掘和人工智能等,來研究各類物質(zhì)的物理化學性質(zhì)或活性與組成結(jié)構(gòu)之間關(guān)系的一套方法。通過QSAR研究,可挖掘那些隱形的結(jié)構(gòu)與活性之間本質(zhì)規(guī)律,也可直接挖掘出實驗數(shù)據(jù)中的內(nèi)在規(guī)律。QSAR研究在計算機學科,化學學科,材料學科,生物生命學,藥醫(yī)學等領(lǐng)域的發(fā)展和應(yīng)用中都具有重要的意義。針對藥物和毒物QSAR研究中存在的問題,本文在模型的建立和分子結(jié)構(gòu)描述符的選取兩個方面做了探討,具體的研究內(nèi)容和結(jié)果如下:1、探討將粒子群算法(PSO)對反向傳播人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(BP ANN)的網(wǎng)絡(luò)參數(shù)進行優(yōu)化,建立PSO BP ANN模型,并將模型應(yīng)用于若干中性和堿性藥物的酸度系數(shù)(pKa)預(yù)測實驗。結(jié)果表明,PSO BP ANN模型的預(yù)測性能比其他同類模型較優(yōu),精度和相關(guān)性也較好,是QSAR研究中良好方法之一。2、探討將PSO和K-調(diào)和聚類(KHM)算法分別對徑向基人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(RBF ANN)的網(wǎng)絡(luò)權(quán)值和基函數(shù)中心進行優(yōu)化訓(xùn)練,建立PSO KHM RBF ANN模型,并將模型應(yīng)用于易揮發(fā)有機化合物的氣相色譜保留時間預(yù)測實驗。實驗結(jié)果表明,PSO KHM RBF ANN模型的預(yù)測精度較好,訓(xùn)練與測試誤差較小,相關(guān)性也較高,可為QSAR建模思想提供新思路。3、探討將骨干粒子群(BBPSO)和KHM算法分別對RBF ANN的網(wǎng)絡(luò)權(quán)值和基函數(shù)中心進行優(yōu)化訓(xùn)練,建立BBPSO KHM RBF ANN模型,并將模型應(yīng)用于若干醇類有機小分子化合物對歐洲林蛙蝌蚪毒性的預(yù)測。研究同樣表明,BBPSO KHM RBF ANN模型的預(yù)測性能卓越,也可為QSAR建模提供參考。4、探討將遺傳算法(GA)用于分子描述符選擇,通過GA在尋優(yōu)過程中良好的全局能力,篩選出合適的分子描述符。結(jié)果表明,GA算法在分子描述符選擇中表現(xiàn)優(yōu)越,均能篩選出能反應(yīng)物質(zhì)活性的分子描述符,是QSAR中選擇分子描述符的可靠方法。
【關(guān)鍵詞】：定量結(jié)構(gòu) 活性關(guān)系 數(shù)據(jù)挖掘 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 粒子群 遺傳算法
【學位授予單位】：景德鎮(zhèn)陶瓷大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2016
【分類號】：R96;TP311.13
【目錄】：

• 摘要3-4
• Abstract4-7
• 第1章 緒論7-13
• 1.1 相關(guān)研究背景7-10
• 1.1.1 課題研究意義7
• 1.1.2 定量結(jié)構(gòu)-活性關(guān)系QSAR7-10
• 1.2 QSAR研究現(xiàn)狀10-12
• 1.2.1 QSAR現(xiàn)狀概述10
• 1.2.2 QSAR應(yīng)用領(lǐng)域10-11
• 1.2.3 QSAR分子描述符的篩選11
• 1.2.4 QSAR建模方法11
• 1.2.5 QSAR發(fā)展和研究方向11-12
• 1.3 本論文主要內(nèi)容12-13
• 第2章 數(shù)據(jù)挖掘方法13-20
• 2.1 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)13-16
• 2.1.1 BP人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)13-15
• 2.1.2 RBF人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)15-16
• 2.2 K-調(diào)和均值聚類16-17
• 2.3 進化算法17-20
• 2.3.1 遺傳算法17-18
• 2.3.2 粒子群算法18-20
• 第3章 PSO BP ANN在藥物PKA值預(yù)測中的應(yīng)用20-29
• 3.1 引言20
• 3.2 數(shù)據(jù)和方法20-24
• 3.2.1 數(shù)據(jù)集20-22
• 3.2.2 分子描述符的產(chǎn)生22-23
• 3.2.3 建模方法23-24
• 3.3 結(jié)果與討論24-29
• 3.3.1 分子描述符的選擇24-25
• 3.3.2 預(yù)測結(jié)果25-27
• 3.3.3 描述符的討論27-29
• 第4章 PSO KHM RBF ANN在保留時間預(yù)測中的應(yīng)用29-36
• 4.1 引言29
• 4.2 數(shù)據(jù)和方法29-32
• 4.2.1 數(shù)據(jù)集29-30
• 4.2.2 分子描述符的產(chǎn)生30-31
• 4.2.3 建模方法31-32
• 4.3 結(jié)果與討論32-36
• 4.3.1 分子描述符的選擇32
• 4.3.2 預(yù)測結(jié)果32-34
• 4.3.3 描述符的討論34-36
• 第5章 BBPSO KHM RBF ANN在林蛙蝌蚪毒性預(yù)測中的應(yīng)用36-44
• 5.1 引言36
• 5.2 數(shù)據(jù)和方法36-40
• 5.2.1 數(shù)據(jù)集36-39
• 5.2.2 分子描述符的產(chǎn)生39
• 5.2.3 建模方法39-40
• 5.3 結(jié)果與討論40-44
• 5.3.1 分子描述符的選擇40-41
• 5.3.2 預(yù)測結(jié)果41-43
• 5.3.3 描述符的討論43-44
• 第6章 結(jié)論與展望44-45
• 6.1 結(jié)論44
• 6.2 展望44-45
• 致謝45-46
• 參考文獻46-56

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1 ;Studies on the Synthesis,the 2D and 3D-QSAR About Lipophilic Antifolate 2,4-Diamino-5-methyl-6-(Substituted Benzylamino) Quinazoline Compounds[J];Journal of Chinese Pharmaceutical Sciences;1997年02期

2 ;Support vector machine for SAR/QSAR of phenethyl-amines[J];Acta Pharmacologica Sinica;2007年07期

3 Ravichandran V;Jain A;Mourya V.K;Agrawal R.K;;QSAR analysis on benzodithiazine derivatives as HIV-1 integrase inhibitors[J];Asian Pacific Journal of Tropical Medicine;2009年03期

4 Franke R;顧坤健;吳吉安;;定量結(jié)構(gòu)-活性關(guān)系(QSAR)的評述[J];國外醫(yī)學.藥學分冊;1982年03期

5 吳吉安,嵇汝運;QSAR在新藥設(shè)計中的成功應(yīng)用[J];國外醫(yī)學.藥學分冊;1989年01期

6 ;MI-QSAR models for prediction of corneal permeability of organic com-pounds[J];Acta Pharmacologica Sinica;2006年02期

7 謝惠定;;2D-QSAR Studies on the Norcantharidin Analogues as Protein Phosphatase 1 and 2A Inhibitors[J];結(jié)構(gòu)化學;2009年05期

8 荊國華;李小林;周作明;;Quantitative Structure-activity Relationship(QSAR) Study of Toxicity of Substituted Aromatic Compounds to Photobacterium Phosphoreum[J];結(jié)構(gòu)化學;2010年08期

9 王爾華;;定量構(gòu)-效關(guān)系(QSAR)在新藥研究中的作用[J];國外醫(yī)學.藥學分冊;1981年04期

10 趙惠明;張彩云;葛志剛;王遵堯;;Toxicity (-lgEC_(50)) Measurement of the Fluorobenzene Derivants against Vibrio Qinghaiensis (Q67) and Their 2D,3D-QSAR Study[J];結(jié)構(gòu)化學;2010年10期

中國重要會議論文全文數(shù)據(jù)庫 前10條

1 ;Multiple Field Three Dimensional Quantitative Structure-Activity Relationship(MF-3D-QSAR)[A];第九屆全國計算（機）化學學術(shù)會議論文摘要集[C];2007年

2 PAOLA GRAMATICA;;A NEW STRATEGY OF CONSENSUS MODELING AND ITS APPLICATION IN THE QSAR STUDY OF MALONYL-COA DECARBOXYLASE INHIBITORS[A];中國化學會第26屆學術(shù)年會化學信息學與化學計量學分會場論文集[C];2008年

3 D Boverhof;M Osterloh-Quiroz;B Gollapudi;D Wilson;;QSAR Models in Mammalian Toxicology[A];中國毒理學會第五次全國學術(shù)大會論文集[C];2009年

4 楊穎;劉煥香;杜娟;秦晉;姚小軍;;Combined Molecular Modeling Studies of Hsp90 Chaperone Inhibitors by Pharmacophore Model,Molecular Docking and 3D-QSAR[A];甘肅省化學會二十六屆年會暨第八屆中學化學教學經(jīng)驗交流會論文集[C];2009年

5 ;Pharmacophore refinement and 3D-QSAR studies of GABAA receptor antagonists[A];2011年全國藥物化學學術(shù)會議——藥物的源頭創(chuàng)新論文摘要集[C];2011年

6 張愛茜;易忠勝;傅建捷;孫玉貞;;新型QSAR建模策略:方法與實踐[A];第七次全國分析毒理學大會暨第四屆分析毒理專業(yè)委員會第二次會議論文摘要集[C];2012年

7 HU Chun-qi;HU Yan;;3D-QSAR studies on Isoquinolinone derivatives as inhibitors of p53-MDM2 Binding[A];2012長三角藥物化學研討會論文集[C];2012年

8 ;Application of Supervised Stochastic Resonance in QSAR Studies[A];第二屆全國環(huán)境化學學術(shù)報告會論文集[C];2004年

9 ;3D QSAR Studies of Checkpoint Kinase Weel inhibitors based on Molecular Docking,CoMFA and CoMSIA[A];第五屆全國化學生物學學術(shù)會議論文摘要集[C];2007年

10 Jiong-Jiong Chen;Jian-Zhong Chen;;Insights into the agonist binding mechanism of human CB2 receptor by molecular dynamics simulation,free energy calculation and 3D-QSAR studies[A];2012長三角藥物化學研討會論文集[C];2012年

中國博士學位論文全文數(shù)據(jù)庫 前10條

1 李美萍;QSAR/QSPR方法在環(huán)境、藥物和材料化學中的應(yīng)用[D];山西大學;2014年

2 趙春燕;QSAR研究在生命分析化學和環(huán)境化學中的應(yīng)用[D];蘭州大學;2006年

3 易忠勝;變量篩選新方法及其在環(huán)境內(nèi)分泌干擾效應(yīng)QSAR中的應(yīng)用[D];南京大學;2012年

4 楊善彬;基于三維原子場全息作用矢量（3D-HoVAIF）的藥物定量構(gòu)效關(guān)系（QSAR）研究[D];重慶大學;2008年

5 李加忠;QSAR研究中提高模型預(yù)測能力的新方法探討及其在藥物化學中的應(yīng)用[D];蘭州大學;2009年

6 薛超彬;菜青蟲酚氧化酶抑制劑的抑制動力學及其構(gòu)效關(guān)系（QSAR）研究[D];山東農(nóng)業(yè)大學;2007年

7 陳憲;基于OECD準則對QSAR/QSPR模型幾個重要問題的研究[D];中南大學;2013年

8 林治華;QSAR分析結(jié)合實驗方法用于T細胞表位快速篩選的研究[D];第三軍醫(yī)大學;2003年

9 徐順;穿心蓮內(nèi)酯衍生物抑制糖苷酶的3D-QSAR及多羥基酚類化合物的抗氧化理論研究[D];鄭州大學;2006年

10 孫平華;銅綠假單胞菌群體感應(yīng)抑制劑的設(shè)計、合成及3D-QSAR研究[D];暨南大學;2010年

中國碩士學位論文全文數(shù)據(jù)庫 前10條

1 陳穎皓;幾種數(shù)據(jù)挖掘方法在藥毒物QSAR預(yù)測中的應(yīng)用研究[D];景德鎮(zhèn)陶瓷大學;2016年

2 崔曉東;QSAR方法在有機化合物毒性評估中的應(yīng)用[D];華南理工大學;2012年

3 路鵬;QSAR研究在神經(jīng)系統(tǒng)藥物和抗艾滋病藥物中的應(yīng)用[D];蘭州大學;2010年

4 張成林;2型糖尿病治療藥物芳基咪唑啉、三氮雜芴衍生物的QSAR研究[D];南華大學;2011年

5 成素麗;量化參數(shù)用于迷幻劑的QSAR研究[D];山西大學;2009年

6 韓香云;含硫芳香羧酸酯衍生物QSAR的從頭算方法研究[D];南京工業(yè)大學;2005年

7 陳可先;定量結(jié)構(gòu)—活性關(guān)系（QSAR）在醫(yī)藥研究中的應(yīng)用[D];浙江工業(yè)大學;2009年

8 孫也之;QSAR模型的構(gòu)建、應(yīng)用與研究[D];中國醫(yī)科大學;2009年

9 劉麗;原子類型電拓撲狀態(tài)指數(shù)及其在QSAR中的應(yīng)用研究[D];重慶大學;2009年

10 謝志遠;支持向量機在藥物代謝和藥物的QSAR模型中的應(yīng)用[D];上海交通大學;2010年

  本文關(guān)鍵詞：幾種數(shù)據(jù)挖掘方法在藥毒物QSAR預(yù)測中的應(yīng)用研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

，

本文編號：506990