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定量结构-活性关系研究碳酸酐酶抑制剂使用多项逻辑回归模型和人工神经网络

作者(年代):Hassan Sahebjamee Parviz Abdolmaleki, Alireza Foroumadi, Parichehre Yaghmaei

多项式回归(高)和人工神经网络(ann)是用来寻找AA‚定量结构-活性关系(构象)关联结构描述符和第九碳酸酐酶抑制剂的抑制活性。许多定量描述符(n = 644)生成表达132种化合物的物理化学性质与ki值已知的优化结构。高钙用于非线性选择不同的子集描述符和发展非线性模型预测的日志(ki)。最重要的参数被选中。神经网络模型构造和美联储通过参数选择高钙。网络的训练和测试使用的最佳子集选择高钙。最好的预测模型被发现5-3-3人工神经网络由最经常选择的描述符美联储在这些子集。交叉验证和一个独立的预测集被用来评估establishedmodels的稳定性和预测能力。我们的研究结果表明,描述符相关的自我,拓扑性质weremajor因素抑制这些化合物的活性。Bothmethods能够显著地描述和预测CAIX抑制活动。