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Indexed by:期刊论文

Date of Publication:2010-04-28

Journal:计算机与应用化学

Included Journals:PKU、ISTIC、CSCD

Volume:27

Issue:4

Page Number:485-491

ISSN No.:1001-4160

Key Words:类黄酮;恶性疟原虫;QSAR;多元线性回归;主成分分析

Abstract:建立预测类黄酮化合物抑制恶性疟原虫株活性定量的模型,并确定影响类黄酮化合物活性的主要因素.本文选用了38个结构不同的类黄酮化合物作为数据集,采用多元线性回归法及主成分分析法分析每个化合物的220个分子参数,建立最优的预测模型.比较用不同方法建立的模型,结果发现带logP参数的向后筛选法为最优方法,所建模型统计结果良好(训练集相关系数R2=0.81,标准训练误差SEE=0.27),模型代入检验集数据时结果也令人满意(检验集相关系数R2=0.83,标准检验误差.SEP=0.39),可靠性和预测性较强.脂水分配系数的对数logP为模型重要影响参数.建模和确定影响因素有助于筛选新型类黄酮抗疟疾药物和研发.