人工神经网络在吡喃酮类化合物生物活性预测中的应用

摘要：

采用Chemoffice 2004中的MOPAC-PM3算法对吡喃酮类化合物的量子化学结构参数进行计算,并将筛选后的量化参数作为吡喃酮类化合物的结构描述符.采用分子结构描述符对吡喃酮类化合物进行结构表征和抗人类免疫缺陷病毒(HIV)的活性预测,利用人工神经网络中的径向基网络建立分子结构描述符与生物活性间的相关模型.当sp=0.41时,结果 显示网络训练集预测均方差MSE几乎为0,而网络仿真预测MSE为0.0066,总MSE为0.0007.结果 表明径向基人工神经网络具有高数值逼近能力,提高了对吡喃酮类化合物结构的预测精度.

关键词：人工神经网络、分子结构描述符、吡喃酮类化合物、定量结构活性相关

所属期刊栏目：45

分类号：TQ468.5

资助基金：教育部春晖计划资助项目Z2012103;青海省教育厅自然科学基金资助项目2012-Z-904

在线出版日期：2017-12-04（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：418-423