人工神经网络改进及其在喜树碱类化合物定量构效关系研究中的应用

来源 :中国药学杂志 | 被引量 : 0次 | 上传用户：siyuezaici

【摘要】

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目的采用神经网络方法对喜树碱类抗肿瘤药物构效关系进行考察.方法采用主成分分析(principal component anal-ysis,PCA)预处理输入层数据和Levenberg-Marquardt规则训练网络.

【作者】

：

宋云龙张万年季海涛盛春泉周有骏朱驹吕加国

【机构】

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中国人民解放军第二军医大学药学院

【出处】

：

中国药学杂志

【发表日期】

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2003年1期

【关键词】

：

喜树碱拓扑异构酶Ⅰ 定量构效关系神经网络主成分分析 Drug products Principal component analysis Vectors

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目的采用神经网络方法对喜树碱类抗肿瘤药物构效关系进行考察.方法采用主成分分析(principal component anal-ysis,PCA)预处理输入层数据和Levenberg-Marquardt规则训练网络.结果改进的神经网络PCANN所得结果预测性能较强(R2值为0.878),明显优于GA-PLS结果(R2值为0.684).结论本研究表明经过改进后的神经网络不仅训练速度大大提高,而且所得结果统计意义显著.这为下一步合理设计、合成新型高效喜树碱衍生物打下了基础.

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