位置:成果数据库 > 期刊 > 期刊详情页
电性距离矢量和神经网络用于三唑并嘧啶磺酰胺类除草剂的QSAR研究
  • ISSN号:0254-0037
  • 期刊名称:《北京工业大学学报》
  • 时间:0
  • 分类:TQ457.2[化学工程—农药化工]
  • 作者机构:[1]徐州工程学院化学化工学院
  • 相关基金:国家自然科学基金资助项目(21272095);徐州工程学院培育项目(XKY2011102)
中文摘要:

为了研究三唑并嘧啶磺酰胺类除草剂对乙酰乳酸合成酶(aceto lactate synthase,ALS)抑制活性(pI50)的定量构效关系,以电性距离矢量(Mk)表征了31种三唑并嘧啶磺酰胺类化合物的分子结构;利用最佳变量子集回归的方法建立了含有6个参数(M2、M10、M14、M15、M67、M85)的QSAR模型.该模型的相关系数R及交叉验证相关系数RCV分别为0.911、0.887,具有良好的稳健性和预测能力;以此6个参数为人工神经网络输入层,设定6∶3∶1的网络结构,构建人工神经网络的BP算法模型,相关系数R提升为0.988.结果表明:影响三唑并吡啶磺胺类除草剂抑制活性pI50的主要因素是-CH3、-CH2-、】C-、-O-、】N-及-X(-F,-Cl)等分子结构单元,且pI50与M2、M10、M14、M15、M67、M85呈现良好的非线性关系,为设计高活性的ALS抑制剂提供理论依据.

同期刊论文项目
同项目期刊论文
期刊信息
  • 《北京工业大学学报》
  • 中国科技核心期刊
  • 主管单位:北京市教委
  • 主办单位:北京工业大学
  • 主编:卢振洋
  • 地址:北京市朝阳区平乐园100号
  • 邮编:100124
  • 邮箱:xuebao@bjut.edu.cn
  • 电话:010-67392535
  • 国际标准刊号:ISSN:0254-0037
  • 国内统一刊号:ISSN:11-2286/T
  • 邮发代号:2-86
  • 获奖情况:
  • 中国高等学校自然科学学报优秀学报二等奖,北京市优秀期刊,华北5省市优秀期刊,中国期刊方阵“双效”期刊
  • 国内外数据库收录:
  • 俄罗斯文摘杂志,美国化学文摘(网络版),美国数学评论(网络版),德国数学文摘,荷兰文摘与引文数据库,美国剑桥科学文摘,英国科学文摘数据库,日本日本科学技术振兴机构数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),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),中国北大核心期刊(2000版)
  • 被引量:11924