【摘 要】
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本文首先对同系有机化合物进行定量结构毒性相关(quantitative structure toxicityrelationship,QSTR)研究,选取了258 个苯酚类化合物的生物毒性数据和263 个芳香类化合
【机 构】
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山西师范大学化学与材料科学学院,临汾,041004
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本文首先对同系有机化合物进行定量结构毒性相关(quantitative structure toxicityrelationship,QSTR)研究,选取了258 个苯酚类化合物的生物毒性数据和263 个芳香类化合物的生物毒性数据作为建模样本,同时模拟240 个样本作为同系物的模拟数据,分别采用有监督的(supervised)聚类分析方法—K 最近邻方法(K nearest neighbors method,KNN)和无监督的(unsupervised)聚类分析方法—K 均值聚类方法(K means clusteringmethod,KMC)对相关样本数据进行聚类分析,对聚类分析后的每一类样本分别运用多元线性回归(Multiple Linear Regression,MLR)、偏最小二乘(Partial Least Square,PLS)和人工神经网络(Artificial Neural Networks,ANN)方法进行QSTR 预测模型的建立。
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