基于分子电性距离矢量预测有机磷杀虫剂的小鼠毒性

以分子电性距离矢量（ＭＥＤＶ）有效表征２２个有机磷杀虫剂（ＯＰｓ）的分子结构,应用基于预测的变量选择与模型化（ＶＳＭＰ）方法建立ＯＰｓ分子结构与小鼠半致死量（ｐＬＤ_５０）的定量结构－毒性相关（ＱＳＴＲ）模型。模型的相关系数（Ｒ^２）为０.９８１５、估计均方根误差（ＲＭＳＥ）为０.０９,留一法（ＬＯＯ）交叉验证相关系数Ｑ^２为０.９６７５,均方根误差（ＲＭＳＥＶ）为０.１２,说明模型具有良好的稳定性。采用ＬＯＯ交叉验证、留多法（ＬＭＯ）交叉验证、自举法和ｙ 随机化对ＱＳＴＲ模型进行内部验证,结果表明模型具有较好的内部稳健性;外部验证表明模型具有较强的预测能力。因此,ＱＳＴＲ模型可预测有机磷杀虫剂类化合物对小鼠的毒性。     

基于分子电性距离矢量预测PBTAs的热力学性质

基于分子电性距离矢量构建噻蒽(TA)和75个多溴噻蒽系列化合物(PBTAs)的4种热力学性质(标准焓H0、自由能G0、恒容热容C0V和标准熵S0)的定量结构-性质相关性(QSPR)模型,根据进入模型的4个描述子可知,PBTAs中的4个结构碎片CH-,C<,-S-,-Br均影响其热力学性质,所建最佳数学模型的判定系数(R2)均为1.000,其计算值和文献值基本吻合,并经Jackknife法和LOO交互检验证明了模型的稳定性和预测能力。结果表明,电性距离矢量与多溴噻蒽热力学性质具有良好的相关性,可望在物质构效关系研究中获得广泛的应用。      

分子电性-距离矢量对典型抗HIV类药物的有效表征

采用二维拓扑结构描述子—分子电性距离矢量(MEDV),对TIBO类衍生物、非核苷类逆转录酶抑制剂和环脲类化合物等三类抗HIV病毒的药物定量结构活性关系进行了研究.用MEDV描述子对三类药物分子进行结构表征,以VSMP法对所得的91个分子结构描述符进行优化筛选以得到最优子集,用多元线性回归方法(MLR)分别构建了三类抗HIV病毒药分子结构与生物活性之间的定量构效关系(QSAR)模型.模型相关系数r分别为0.930 4,0.852 5和0.957 9,留一法交互验证(leave-one-out cross validation,LOO-CV)相关系数q分别为0.888 8,0.815 5和0.908 4,表明QSAR模型具有良好的稳定性和预测能力.QSAR模型表明分子中取代基团的种类和取代位置对药物分子的生物活性有显著影响.     

57个昆虫酚氧化酶抑制剂的QSAR研究

使用分子电性距离矢量（MEDV-13）描述子和顶点度-距离指数（VDI）描述子提取57个酚氧化酶抑制剂分子结构信息,基于预测的VSMP方法筛选最佳描述子;用多元线性回归法构建了一个8变量QSAR模型,该模型的估计相关系数R2=0.969 8,LOO交互检验相关系数R2cv=0.960 6,显示出模型具有良好的稳定性和预测能力。计算了最佳描述子8个变量的碎片贡献率。研究结果表明,昆虫酚氧化酶抑制剂的生物活性IC50主要受苯环、C原子、N原子、O原子、S原子以及分子中原子间连接情况的影响。     

取代苯甲酸对植物生长调节活性的拓扑QSAR研究

应用分子图形学技术计算了13种取代苯甲酸的新型分子连接性指数(mXtv)及电性拓扑指数(En).基于向前逐步回归方法,建立了取代苯甲酸对植物生长的调节活性(pC)与4Xpcv、E16、E40的最佳相关模型,其相关系数为0.947,显示高度拟合性与强的预测能力.该模型经Jackknife法检验,具有可靠性与稳健性.     

氯代芳烃生物降解性的QSBR研究

基于分子拓扑理论计算了12种氯代芳烃的电性距离矢量(MD).利用最佳变量子集回归,建立了这些化合物的好氧生物降解指标(Km)的最佳二元QSBR模型,传统的判定系数(R 2)为0.950,逐一剔除法(LOO)的交互验证系数(R2cv)为0.902.结果表明,该模型具有良好的稳健性和预测能力.根据进入该模型的2个电性距离矢量(M25,M21)可知,影响氯代芳烃生物降解性的主要因素是-C-,-OH,-Cl等结构碎片.     

N-芳基-5,7-二甲氧基-1,2,4-三唑并嘧啶磺酰胺的合成

以N-(2-氯苯基)-5-氨基-1，2，4-三唑-3-磺酰胺和N-(2，6-二氯苯基)-5-氨基-1，2，4-三唑-3-磺酰胺为原料，与丙二酰氯(由丙二酸与三氯氧磷反应得到)进行环合，分别制得N-(2-氯苯基)-5，7-二氯-1，2，4-三唑[1，5-a]嘧啶-3-磺酰胺和N-(2，6-二氯苯基)-5，7-二氯-1，2，4-三唑[1，5-a]嘧啶-3-磺酰胺。然后，用甲氧基取代嘧啶环上的氯原子得到78．7％N-(2-氯苯基)-5，7-二甲氧基-1，2，4-三唑[1，5-a]嘧啶-3-磺酰胺和70．8％N-(2，6-二氯苯基)-5，7-二甲氧基-1，2，4-三唑[1，5-a]嘧啶-3-磺酰胺；产品结构经元素分析，IR和^1HNMR谱确定。     

香豆素-4-乙酰苄肼类抗结核病药物的3D—QSAR研究

采用三维全息原子场作用矢量（3D—HoVAIF）对25个香豆素-4-乙酰苄肼类抗结核病药物进行定量构效关系（QSAR）研究．运用多元线性回归（MLR）和偏最小二乘回归（PLS）建模,同时采用内部及外部双重验证的办法对所得模型稳定性能进行了深入分析和检验．MLR建模和PLS建模的复相关系数（R_cum）、留一法交互校验复相关系数（Q_LOO）以及外部样本校验复相关系数（Q_ext）分别为0．926、0．819、0．805和0．919、0．828、0．836．结果表明,3D—HoVAIF能较好表征抗结核药物分子结构信息,所建QSAR模型具有良好稳定性和预测能力,为抗结核病药物的研发提供一定的理论基础．     

吲唑类PI3Kδ选择性抑制剂活性 理论模型的构建

吲唑类PI3Kδ选择性抑制剂是一类新的靶向抗癌药物,有的已开始应用于临床.为了研究PI3Kδ抑制剂的活性pIC50与结构之间的定量结构-活性关系,在分子拓扑理论的基础上,计算了47个PI3Kδ抑制剂分子的分子形状指数和电性拓扑状态指数,筛选了分子形状指数的K_1,K_3,K_4和电性拓扑状态指数的E_7,E_(16),E_(19)共6种结构参数,建立了这些PI3Kδ抑制剂分子的活性与K_1,K_3,K_4,E_7,E_(16),E_(19)这6种结构参数的定量结构-活性相关性多元回归模型,并将这6种参数作为神经网络输入层变量,47个PI3Kδ抑制剂分子的活性为输出层变量,采用6∶4∶1的网络结构方式,建立了预测能力强的神经网络模型,其总相关系数r为0.979 4,利用该神经网络模型计算得到的预测活性值与实验值的平均相对误差为1.92%.结果表明,PI3Kδ选择性抑制剂的活性与6种分子结构参数之间有良好的非线性关系,基团的类型、基团的连接位置以及相互之间的作用均能影响PI3Kδ选择性抑制剂的活性.     

MEDV描述子对多氯代二苯并二恶英的QSRR支持向量机建模

采用分子电性距离矢量(MEDV)描述子表征多氯代二苯并二恶英(PCDDs)，结合支持向量机(SVM)算法，对不同固定相下PCDDs的气相色谱保留行为值建立定量模型，模型的相关系数(R)均大于0．99，留一法交互检验的相关系数(q)也都大于0．99．从有实验数据的异构体中均匀挑选2／3作为训练集，余下的1／3作为检验集进行了建模，所得模型的相关系数也都大于0．99，并对没有实验值的异构体进行了预测．     

食品香味化合物香味强度的构效关系

基于电性距离矢量(Mk)、量化参数(Qi)及最佳变量子集回归建立了12种食品香味分子的4类克拉克值(C)的三元数学模型,这些模型均通过VIF及F检验,具有良好的稳健性.结果表明,分子内的—CH3、CH、—OH、—O—等基团及分子的Ehomo、ΔE对食品香味化合物的克拉克值具有很大影响。     

神经网络用于三元不对称有机磷酸酯杀虫剂的 QSAR 研究

在０乙基Ｎ烷基（取代硫脲基）硫代磷酰胺酯类杀虫剂的定量构效关系（ＱＳＡＲ）研究中，用Ｒ型聚类分析提取特征结构参数，结合多元线性回归和神经网络方法研究构效关系。回归方法为ＱＳＡＲ研究提供变量的物理解释，改进的神经网络方法———广义误差反传神经网络（ＧＢＰ）建立了更加精确的构效关系模型。研究表明神经网络在ＱＳＡＲ研究中具有良好的预测和非线性处理功能。     

基于神经网络和属性距离矩阵的中药方剂功效归约算法

针对中药方剂功效归纳问题,提出了一种基于人工神经网络新的高维数据归约方法。新方法利用属性间先验的相似信息,得到属性距离矩阵,然后将矩阵引入神经网络,通过训练神经网络得到最终数据归约结果。依据这个方法实现了一个中药方剂分析系统。实验表明,新方法在中药方剂功效的自动归纳中获得很好的效果。     

图象矢量量化的神经网络实现

讨论用神经网络方法实现图象矢量量化,提出了三种修正的自组织特征映射算法,即频率敏感法,主次分明法和综合法,设计了一种图象矢量量化的神经网络编码器,最后,给出了计算机模拟结果。     

运用人工神经网络进行混合气体定量分析的研究

优选了分析CO、H2和CH4混保气体的传感器阵列,构造了传感器信号预处理和神经网络训练算法,从而建立了用于混合气体定量分析的人工嗅觉系统。实验结果证明,系统能够以较高的精度分辨出3种气体的浓度。     

用支持向量机预测HIV-1整合酶抑制剂活性

HIV整合酶可催化病毒复制周期中的整合过程,即将HIV反转录产物cDNA整合入宿主基因组,它是病毒复制过程中不可缺少的酶,也是抗HIV药物设计的重要靶点.构建嘧啶酮类(pyrimidones)HIV-1整合酶抑制剂定量构效关系模型,有助于进一步了解影响抑制剂活性的结构因素.本文应用CoMFA软件计算了68个化合物的拓扑、分子极化、亲水性等结构参数,用所选的结构参数作为支持向量机(support vector machine,SVM)的输入,建立起非线性的支持向量机回归模型.研究表明:支持向量机算法与分子结构参数的有机集成,可为HIV整合酶抑制剂的结构与活性数据建立起预测模型,为抗HIV药物设计提供生物学信息.     

人工神经网络专家系统应用研究

叙述了人工神经网络的特征及其在专家系统中的应用 ,讨论了人工神经网络专家系统的优缺点 ,并进一步描述了其前景和意义 .     

基于自组织特征映射神经网络的矢量量化及其在图像压缩中的应用

对图像和语音等信息的压缩、传输及保存，压缩是极为重要的一环，矢量量化的压缩算法是广泛应用的一种方法。介绍了基于自组织特征映射神经网络的K—means矢量量化前置法和后置法两种复合算法，并将其应用于图像压缩的问题，从数值仿真的结果看，K-means前置法较其他算法表现出良好的效果。