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贝叶斯规整化神经网络预测苯取代物的毒性
  • ISSN号:1672-4321
  • 期刊名称:《中南民族大学学报:自然科学版》
  • 时间:0
  • 分类:X132[环境科学与工程—环境科学]
  • 作者机构:[1]中南民族大学生命科学学院,武汉430074
  • 相关基金:国家自然科学基金资助项目(30471432/C030101)
作者: 戴康[1]
中文摘要:

利用贝叶斯规整化神经网络(BRNN)研究了59种苯取代的环境毒性和分子结构的关系.建立了基于脂水分配系数和4种量子指数的QSAR环境毒性预测模型.结果表明:该模型的预测性能超过偏最小二乘法(PLS)和逐步线性回归方法,残差分析显示其稳定可靠,有望成为一种良好的苯取代物毒性的环境评价和预测的方法.

英文摘要:

The structure-toxicity relationship of 59 substituted benzenes was studied by the method of bayesian regularization neural network(BRNN),and a QSAR model was built for environmental toxicity evaluation and prediction of substituted benzenes with lipid-water partition coefficient and four quantum indices.The results of cross validation indicated that the prediction ability of this model are much better than the stepwise MLR and PLS model,and residual analysis shows that the model is robust and stable.This mo...

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期刊信息
  • 《中南民族大学学报:自然科学版》
  • 北大核心期刊(2014版)
  • 主管单位:国家民族事务委员会
  • 主办单位:中南民族大学
  • 主编:李金林
  • 地址:武汉市武昌民族大道182号
  • 邮编:430074
  • 邮箱:xuebao8@scuec.edu.cn
  • 电话:027-67842094
  • 国际标准刊号:ISSN:1672-4321
  • 国内统一刊号:ISSN:42-1705/N
  • 邮发代号:38-276
  • 获奖情况:
  • 国内外数据库收录:
  • 俄罗斯文摘杂志,美国化学文摘(网络版),波兰哥白尼索引,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2014版)
  • 被引量:3145