计算机与应用化学
計算機與應用化學
계산궤여응용화학
COMPUTERS AND APPLIED CHEMISTRY
2014年
12期
1503-1506
,共4页
取代芳烃%人工神经网络%定量结构毒性关系%密度泛函
取代芳烴%人工神經網絡%定量結構毒性關繫%密度汎函
취대방경%인공신경망락%정량결구독성관계%밀도범함
substituted aromatic compounds%artificial neural network%quantitative structure-activity relationship (QSAR)%DFT
采用量子化学密度泛函B3LYP方法,计算了17个取代芳烃类化合物的电子结构参数;筛选出影响发光菌毒性显著的5个变量,并建立其结构与毒性之间的MLR模型和ANN模型以资对比.所建MLR模型的相关系数R=0.839,标准误差Se=0.298;ANN模型的相关系数R=0.978,标准误差Se=0.126.表明所建立的ANN模型具有更好的稳定性和预测能力.结果表明,取代芳烃类化合物对发光菌毒性与零点振动能ZPE和分子最高占有轨道能EH成反比例关系.
採用量子化學密度汎函B3LYP方法,計算瞭17箇取代芳烴類化閤物的電子結構參數;篩選齣影響髮光菌毒性顯著的5箇變量,併建立其結構與毒性之間的MLR模型和ANN模型以資對比.所建MLR模型的相關繫數R=0.839,標準誤差Se=0.298;ANN模型的相關繫數R=0.978,標準誤差Se=0.126.錶明所建立的ANN模型具有更好的穩定性和預測能力.結果錶明,取代芳烴類化閤物對髮光菌毒性與零點振動能ZPE和分子最高佔有軌道能EH成反比例關繫.
채용양자화학밀도범함B3LYP방법,계산료17개취대방경류화합물적전자결구삼수;사선출영향발광균독성현저적5개변량,병건립기결구여독성지간적MLR모형화ANN모형이자대비.소건MLR모형적상관계수R=0.839,표준오차Se=0.298;ANN모형적상관계수R=0.978,표준오차Se=0.126.표명소건립적ANN모형구유경호적은정성화예측능력.결과표명,취대방경류화합물대발광균독성여영점진동능ZPE화분자최고점유궤도능EH성반비례관계.
