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本文用模式识别(PR)技术中的SIMCA法对甾类抗炎药物进行了结构活性相关性的研究。“训练集”和“测试集”分别为50个和27个甾类药物。利用模型化能力(MP)、判断能力(DP)和变化幅度权重(VW)三个因子从16维特征中选取了11维,分别对“训练集”和“测试集”进行了SIMCA法分类,平均识别率和平均预测率分别为95％和85％。通过SIMCA法所得到的参数“得分scores”与这类药物的活性相关联,对于新的8个甾类药物进行了类别的划分以及活性预报。 相似文献
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一种可用于表征复杂分子体系的新拓扑指数及其应用 总被引：6，自引：1，他引：5
本文提出一种新的拓扑数据Ｖｅ，该指数是以顶点的度来描述边。并通过各化学键的相对键能来区分杂原子和多重键，以使其具有良好的适用性，利用该指数对有机化合物的正辛醇／水分配系数进行预报，得到了良好的结果。 相似文献
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