【摘 要】
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分布系数(logD)是药理学、毒理学和药物化学中的一个重要参数.本文对收集的1130个化合物实验测定的分布系数(logD7.4),进行了定量结构-性质关系(QSPR)的研究.通过偏最小
【机 构】
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中药现代化研究中心,中南大学,长沙 410083
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分布系数(logD)是药理学、毒理学和药物化学中的一个重要参数.本文对收集的1130个化合物实验测定的分布系数(logD7.4),进行了定量结构-性质关系(QSPR)的研究.通过偏最小二乘(PLS)和支持向量机(SVM)回归对904个分子的训练集建立了预测模型,并用226个分子作为外部测试集对模型的预测能力进行了评价.结果显示,SVM模型较PLS模型更为可靠,有更好的预测精度.表明化合物的分布系数与结构之间存在一定的非线性关系.SVM模型的拟合、交叉验证和测试集预测的相关系数(R2)分别为0.958、0.895和0.899.相应的均方根误差(RMSE)分别为0.378、0.601和0.536.通过应用域和Y随机试验评估了模型的可靠性和泛化能力.通过比较SVM模型与来自Discovery Studio 2.5和Chem Axon 5.4.1.1两个软件中的五种方法的计算结果,统计量计算结果显示,SVM模型在整体上优于来自软件的五种计算方法.这一系列的结果显示,我们建立的SVM模型是一种可靠的并有应用前景的logD7.4计算方法.
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