基于启发式和基因表达式编程法预测磺胺类药物的pKa值

应用启发式算法（HM）和基因表达式编程方法（GEP）建立了31种磺胺类药物pKa值的定量构效关系模型。用ChemOffice2004软件进行化合物的结构输入,利用半经验方法进行分子结构优化,在CODDESA软件中计算出组成、拓扑、几何、电子和量子化学参数,并用启发式方法筛选出4个相关参数,在此基础上运用多元线性回归和基因表达式编程方法建立QSPR模型。两种方法均得到了较好的结果,HM和GEP的的相关系数分别为0.90和0.95。两种QSPR模型在新药研究中可以预测化合物的pKa值,将为新药研究提供理论指导。...

Ausführliche Beschreibung

Bibliographische Detailangaben

Veröffentlicht in:	Yao hsüeh hsüeh pao 2009 (5), p.486-490
1. Verfasser:	李玉琴 司宏宗 肖玉良 刘彩红 夏成才 李珂 齐永秀
Format:	Artikel
Sprache:	chi
Schlagworte:	pKa 启发式算法 基因表达式编程方法 定量构效关系 磺胺类药物
Online-Zugang:	Volltext
Tags:	Tag hinzufügen Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!