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    题名 作者 年代 出处 被引量
1Prediction of human skin permeability using artificial neural network (ANN) modeling显示文摘目的:为预言新化学 entities.Methods 的 skinpermeability (日志 K_p )当模特儿开发一个人工的神经网络( ANN ): 215 试验性的 datapoints 的大数据集从 literature.The 数据集被编被细分进 5 个子集并且他们中的 4 个训练并且验证 ANN model.The 一样的 wereused 4 数据集也被用来 model.The 留下造 multiplelinear 回归( MLR )数据集然后被用来测试 2 models.Abrahamdescriptors 作为输入被采用进 2 models.Long-jian CHEN Guo-ping LIAN Lu-jia HAN 2007Acta Pharmacologica Sinica2007,28,4:2
2MI-QSAR models for prediction of corneal permeability of organic com-pounds显示文摘瞄准:在药设计为其他的有机化合物的角膜的渗透的预言导出一个理论模型。方法:训练的 A 28 在结构上使多样的混合物被用来建立量的结构活动关系(MI-QSAR ) 建模的膜相互作用。分子间、分子内的溶质描述符用分子的力学,分子的动力学模拟和量化学被计算。QSAR 模型用多维的线性回归适合和一个逐步的方法被优化。8 混合物的一个测试集合作为一个确认过程的部分用模型被评估。结果:重要 MI-QSAR 模型(R=0.976, S=0.1301, F=70.957 ) 有机化合物的角膜的渗透被构造。角膜的渗透被发现取决于氢原子的原子费用纳入了异种原子的网的和( N , O ),网的绝对值的和氧的原子费用和氮原子,惯性(X)的主要时刻, Connolly 可存取的区域和溶质膜建筑群的 conformational 灵活性。结论:MI-QSAR 模型显示器官的分子的角膜的渗透是不仅自己由器官的溶质影响了,而且与溶质膜建筑群的性质有关,也就是说有细胞的膜的 phospholipid 富有的区域的分子的相互作用。Cheng CHEN Jie YANG 2006Acta Pharmacologica Sinica2006,27,2:1
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