【摘 要】
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采用径向基神经网络算法对一组已知样品的核苷及内标物浓度与毛细管电泳峰面积数据进行回归计算,建立峰面积与核苷浓度之间的关系模型,对未知样品中待测核苷浓度作出预测,形
【机 构】
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浙江大学药物信息学研究所,浙江大学医学院附属第一医院
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采用径向基神经网络算法对一组已知样品的核苷及内标物浓度与毛细管电泳峰面积数据进行回归计算,建立峰面积与核苷浓度之间的关系模型,对未知样品中待测核苷浓度作出预测,形成了毛细管电泳定量分析新方法.将其用于鸟嘌呤核苷含量测定,所建模型预测结果平均相对误差为O.86%,明显低于线性回归及BP神经网络模型的2.60%和1.07%.研究结果表明,本方法简便易用,能有效提高毛细管电泳定量分析的准确度,优于线性回归及BP神经网络法.
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