基于QSAR模型的有机磷化合物毒性预测

基于QSAR模型的有机磷化合物毒性预测

论文摘要

随着有机磷化合物(OPs)的广泛应用,其在越来越多的环境介质中被检测出来。大多数OPs具有毒性,但人们缺乏快速且有效的预测手段来对毒性进行评估。本文将结合E-Dragon软件计算的分子描述符,采用不同的QSAR模型对36个OPs的毒性进行预测。文中采用后退法作为描述符筛选方法,以均方根误差(RMSE)作为评价标准,共找到14个对线性核函数支持向量机(SVM)模型贡献较大的描述符;在最终得到的SVM模型交叉验证结果中,计算值与实际值的相关系数为0. 913,均方根误差为0. 388;外部测试验证结果中,平均相对误差为9. 10%。此外,采用多元线性回归(MLR)、人工神经网络(ANN)以及偏最小二乘回归(PLS)模型对OPs的毒性进行预测,交叉验证结果显示,三个模型的计算值与实际值的相关系数分别为0. 878、0. 686与0. 620,没有SVM模型的预测能力好。因此采用线性核函数的SVM模型对OPs进行毒性预测是一个行之有效的方法。

论文目录

  • 1 数据集来源与方法
  •   1.1 数据来源
  •   1.2 分子描述符的计算
  •   1.3 筛选描述符
  •   1.4 模型构建与参数优化
  •   1.5 模型评价
  •   1.6 其他模型与支持向量机模型的比较
  • 2 结果与分析
  •   2.1 描述符的选择结果
  •   2.2 QSAR模型建立与参数优化
  •   2.3 QSAR模型评价
  •   2.4 其他模型与支持向量机QSAR模型的比较
  • 3 结论
  • 文章来源

    类型: 期刊论文

    作者: 万金玉,刘怡飞

    关键词: 有机磷化合物,定量结构活性关系,分子描述符,支持向量机

    来源: 化学通报 2019年10期

    年度: 2019

    分类: 工程科技Ⅰ辑

    专业: 化学

    单位: 泉州医学高等专科学校药学系,福建医科大学附属第二医院

    基金: 福建省自然科学基金计划项目(2019J01474),泉州市科技计划项目(2018N121S)资助

    分类号: O627.51

    DOI: 10.14159/j.cnki.0441-3776.2019.10.007

    页码: 926-936

    总页数: 11

    文件大小: 205K

    下载量: 318

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