芳香族化合物的快速生物降解性QSBR研究

• 作者: 刘济宁 吕凤兰 沈树宝 石利利 陈国松
• 来源期刊: 南京工业大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 芳香族化合物 快速生物降解 基团贡献 神经网络 支持向量机
• 年，卷（期）: 2012,（5）
• 页码范围: 38-43
• 分类号: TQ028.8
• 字数: 3429字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1671-7627.2012.05.008

摘要

分别采用线性基团贡献、支持向量机与人工神经网络法对芳香族化合物的快速生物降解性进行定量结构-生物降解关系(QSBR)研究,得到不同基团对芳香族化合物快速生物降解性的贡献值.线性基团贡献法对于训练组和测试组的预测正确率是80.3％和79.2％,总的预测正确率达80.1％；支持向量机的预测正确率分别是84.8％、85.4％和84.9％,而人工神经网络法的预测正确率分别是97.7％、81.2％和95.2％.结果表明,这3种方法的预测效果均较好.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	沈树宝	南京工业大学生物与制药工程学院	188	2155	24.0	35.0
2	陈国松	南京工业大学生物与制药工程学院	63	581	11.0	21.0
3	刘济宁	南京工业大学生物与制药工程学院	54	381	10.0	15.0
5	石利利		81	740	15.0	22.0
8	吕凤兰	南京工业大学生物与制药工程学院	12	71	4.0	8.0