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苯砜基乙酸酯类化合物对大型蚤的急性毒性效应以及定量结构活性相关分析
被引量：
3
1
作者
刘新会
王斌
+3 位作者
黄智
韩朔睽
张正
王连生
《环境化学》
CAS
CSCD
北大核心
2002年第5期476-480,共5页
以大型蚤 (Daphniamagna)为模型生物 ,测定了 2 0种苯砜基乙酸酯类化合物在静态实验系统中的急性毒性效应 .应用电荷模型方法对化合物的急性毒性进行定量结构 活性相关 (QSAR)研究 .结果表明 ,电荷方法建立的模型具有较高的预测能力(自...
以大型蚤 (Daphniamagna)为模型生物 ,测定了 2 0种苯砜基乙酸酯类化合物在静态实验系统中的急性毒性效应 .应用电荷模型方法对化合物的急性毒性进行定量结构 活性相关 (QSAR)研究 .结果表明 ,电荷方法建立的模型具有较高的预测能力(自由度校正的相关系数r2adj=0 92 2 ) .在所应用的诸多参数中 ,MW (分子量 )、QO(化合物中氧原子所带静电荷的平方值的和的平方根 )、Q2S (硫原子所带静电荷的平方值的和 )三个参数的统计意义最为显著 .对预测模型的分析可知 ,化合物中的基团—SO2 —是活性中心 ,另外 ,两个含氧基团—NO2 和—CO2 —对化合物的活性也有较大的贡献 .
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关键词
定量结构
活性
相关分析
急性毒性效应
大型蚤
苯砜基乙酸酯
QSAR
量子化学描述符
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职称材料
人工神经网络预测非环状亚硝胺急性毒性的QSAR研究
被引量：
6
2
作者
陈雅菲
钟儒刚
白洁
《化学研究与应用》
CAS
CSCD
北大核心
2022年第1期58-67,共10页
在DFT-B3LYP/6-311+G(d,p)水平对60种非环状亚硝胺分子结构进行几何全优化,通过多元逐步线性回归(MSR)分析筛选出9个量子化学描述符作为自变量,log LD_(50)(lethal dose 50%,LD_(50):大鼠口服急性毒性)作为因变量,采用人工神经网络(ANN...
在DFT-B3LYP/6-311+G(d,p)水平对60种非环状亚硝胺分子结构进行几何全优化,通过多元逐步线性回归(MSR)分析筛选出9个量子化学描述符作为自变量,log LD_(50)(lethal dose 50%,LD_(50):大鼠口服急性毒性)作为因变量,采用人工神经网络(ANN)方法构建QSAR模型。经Levenberg-Marquardt(LM)算法训练得到的隐含层为10个神经元节点的多层感知机ANN模型为最优结构。采用内外双重验证的方法,分析和检验模型的稳健性。对模型的内部验证采用留一法(LOO)交叉验证和均方根误差(RMSE)评估,其结果为Q_(LOO)^(2)=0.9514,RMSE_(train)=0.1534;外部验证结果为Q_(ext)^(2)=0.8842,RMSE_(test)=0.2948,因此构建的QSAR模型具有优秀的预测能力,为非环状亚硝胺结构和其急性毒性关系的深入理解提供理论基础。
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关键词
非环状亚硝胺
量子化学描述符
人工神经网络(ANN)
定量构效关系(QSAR)
急性口服毒性
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职称材料
题名
苯砜基乙酸酯类化合物对大型蚤的急性毒性效应以及定量结构活性相关分析
被引量：
3
1
作者
刘新会
王斌
黄智
韩朔睽
张正
王连生
机构
南京大学环境学院
南京大学化学系
出处
《环境化学》
CAS
CSCD
北大核心
2002年第5期476-480,共5页
基金
国家自然科学基金资助项目 ( 2 98371 80 )
文摘
以大型蚤 (Daphniamagna)为模型生物 ,测定了 2 0种苯砜基乙酸酯类化合物在静态实验系统中的急性毒性效应 .应用电荷模型方法对化合物的急性毒性进行定量结构 活性相关 (QSAR)研究 .结果表明 ,电荷方法建立的模型具有较高的预测能力(自由度校正的相关系数r2adj=0 92 2 ) .在所应用的诸多参数中 ,MW (分子量 )、QO(化合物中氧原子所带静电荷的平方值的和的平方根 )、Q2S (硫原子所带静电荷的平方值的和 )三个参数的统计意义最为显著 .对预测模型的分析可知 ,化合物中的基团—SO2 —是活性中心 ,另外 ,两个含氧基团—NO2 和—CO2 —对化合物的活性也有较大的贡献 .
关键词
定量结构
活性
相关分析
急性毒性效应
大型蚤
苯砜基乙酸酯
QSAR
量子化学描述符
Keywords
Daphnia magna,phenylsulfonyl acetate,QSAR,quantum chemical descriptor.
分类号
X17 [环境科学与工程—环境科学]
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职称材料
题名
人工神经网络预测非环状亚硝胺急性毒性的QSAR研究
被引量：
6
2
作者
陈雅菲
钟儒刚
白洁
机构
重庆交通大学绿色航空技术研究院
北京工业大学环境与生命学部
出处
《化学研究与应用》
CAS
CSCD
北大核心
2022年第1期58-67,共10页
基金
重庆交通大学绿色航空技术研究院自设项目(GATRI2020D02003)资助。
文摘
在DFT-B3LYP/6-311+G(d,p)水平对60种非环状亚硝胺分子结构进行几何全优化,通过多元逐步线性回归(MSR)分析筛选出9个量子化学描述符作为自变量,log LD_(50)(lethal dose 50%,LD_(50):大鼠口服急性毒性)作为因变量,采用人工神经网络(ANN)方法构建QSAR模型。经Levenberg-Marquardt(LM)算法训练得到的隐含层为10个神经元节点的多层感知机ANN模型为最优结构。采用内外双重验证的方法,分析和检验模型的稳健性。对模型的内部验证采用留一法(LOO)交叉验证和均方根误差(RMSE)评估,其结果为Q_(LOO)^(2)=0.9514,RMSE_(train)=0.1534;外部验证结果为Q_(ext)^(2)=0.8842,RMSE_(test)=0.2948,因此构建的QSAR模型具有优秀的预测能力,为非环状亚硝胺结构和其急性毒性关系的深入理解提供理论基础。
关键词
非环状亚硝胺
量子化学描述符
人工神经网络(ANN)
定量构效关系(QSAR)
急性口服毒性
Keywords
acyclic N-nitrosamines
quantum chemistry descriptors
artificial neural network(ANN)
quantitative structure activity relationship(QSAR)
acute oral toxicity
分类号
TQ015.9 [化学工程]
O6-39 [理学—化学]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
苯砜基乙酸酯类化合物对大型蚤的急性毒性效应以及定量结构活性相关分析
刘新会
王斌
黄智
韩朔睽
张正
王连生
《环境化学》
CAS
CSCD
北大核心
2002
3
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
人工神经网络预测非环状亚硝胺急性毒性的QSAR研究
陈雅菲
钟儒刚
白洁
《化学研究与应用》
CAS
CSCD
北大核心
2022
6
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职称材料
已选择
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引用分析
参考文献
引证文献
统计分析
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