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QSAR结合人工神经网络预测取代氯苯酚生物毒性

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成果类型:
期刊论文
作者:
肖方竹;邓健;彭国文;周亮;许金生
作者机构:
[肖方竹; 周亮] 南华大学公共卫生学院
[邓健; 彭国文] 南华大学化学化工学院
[许金生] 衡阳师范学院
语种:
中文
关键词:
人工神经网络;取代氯苯酚;生物毒性;定量构效关系
关键词(英文):
ehlorophenols;biology-toxicity;quantitative structure-activity relationships (QSAR)
期刊:
化学研究与应用
ISSN:
1004-1656
年:
2009
卷:
21
期:
6
页码:
888-890
基金类别:
湖南省自然科学基金(05JJ30015)资助 衡阳市科技局项目(2005KG01-019)资助
机构署名:
本校为第一机构
院系归属:
化学化工学院
公共卫生学院
摘要:
取代氯苯酚类化合物是有机化学工业中必不可少的重要原料,现已有邻氯苯酚等4种酚类化合物被美国环保局定为优先控制的有机污染物~([1]).对此,国内外有关专家对取代氯苯酚的生物毒性进行了广泛研究,但都没有得到有效的构效关系~([2-3]).因此,通过建立取代氯苯酚生物毒性与分子结构间的定量关系,对于预测其生物毒性有着实际的意义.
摘要(英文):
Based on molecular topological chemical theory, as well as the structural characteristic and the valence connection bonding atom i, we introduced strocture information index m^E ( m = 0, 1 ). Combing with electronic structure parameter of chlorophenols, the new method with ANN analysis was used to predict the biology-toxicity parameters of chlorophenols. The prediction...

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