【摘 要】
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目的利用量子化学和神经网络方法,建立药物分子结构参数与药物清除率之间的关联模型,以预测药物的清除率.方法计算了已知清除率的100种药物的18个结构参数,并对其进行了主成
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目的利用量子化学和神经网络方法,建立药物分子结构参数与药物清除率之间的关联模型,以预测药物的清除率.方法计算了已知清除率的100种药物的18个结构参数,并对其进行了主成分分析,获得3个独立结构参数,分别以3个结构参数和18个结构参数作为神经网络的输入,进行了神经网络的建模和预测.结果采用3个结构参数作为输入参数的神经网络的预测能力明显优于采用18个结构参数的预测能力.结论所建预测药物清除率的神经网络模型可行,建模时进行药物分子结构参数选择非常必要.
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