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
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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标签:有机磷化合物论文; 定量结构活性关系论文; 分子描述符论文; 支持向量机论文;