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环境致癌物的计算机预测研究
  • ISSN号:1000-9035
  • 期刊名称:《分子科学学报:中英文版》
  • 时间:0
  • 分类:O641[理学—物理化学;理学—化学]
  • 作者机构:[1]大连水产学院海洋工程学院,辽宁大连116023, [2]大连理工大学化工学院,辽宁大连116023
  • 相关基金:国家自然科学基金资助项目(30471331);辽宁省海洋与渔业厅项目(2007172)
中文摘要:

环境致癌物可诱发人类或哺乳动物体内的肿瘤,建立环境致癌物的计算机预测模型对环境风险评价和生态安全具有重要的意义.通过构建了3780个化合物的数据集,随机选取其中3024个作为训练集,其余756个作为外部验证集;基于定量构-效关系(QSAR)方法,采用逐步判别分析和主成分分析建立数学模型.结果表明训练集非致癌物预测正确率为86.0%,可能致癌物的预测正确率为88.O%,而采用主成分建模时,非致癌物和可能致癌物的预测正确率分别为74.2%和73.1%.说明逐步判别分析法的结果优于主成分判别分析.同时确定了可能致癌物和非致癌物的分子结构参数,阐明了两者结构差异.以上结果为预测和评估环境致癌物提供参考依据.

英文摘要:

The establishment of in silico model for predicting environmental carcinogens and non-carcinogens is helpful for the environmental risk evaluation. A dataset composed of 3 780 diverse compounds was built, in which 3 024 compounds are randomly selected as the training set, and the rest 756 compounds as the test set. A stepwise discriminant analysis (SDA) and a principal component analysis (PCA) methods were applied, resulting in several reliable quantitative structure-activity relationships (QSAR)-based models. The accuracies for non-carcinogens in the training set is 86.0% and for the possible carcinogens is 88.0% ;while the PCA obtains the accuracies for the non-and possible carcinogens are 74.2% and 73.1% ,respectively.The results showed that the SDA is superior to the PCA for the investigated data. The obtained results should be helpful for environmental safety evaluation.

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期刊信息
  • 《分子科学学报:中英文版》
  • 中国科技核心期刊
  • 主管单位:
  • 主办单位:中国化学会
  • 主编:方维海
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  • 国际标准刊号:ISSN:1000-9035
  • 国内统一刊号:ISSN:22-1662/O4
  • 邮发代号:12-82
  • 获奖情况:
  • 中文化学类核心期刊、 "《CAJ-CD规范》执行优秀期...
  • 国内外数据库收录:
  • 美国化学文摘(网络版),中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版)
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