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1，4-二氢吡啶类药物定量构效关系的MATLAB程序预测

作　者: 郭海谦
导　师: 李志伟
学　校: 河北科技大学
专　业: 药物化学
关键词: 二氢吡啶类药物 MATLAB 回归方程神经网络药物筛选数值预测熔点半数有效浓度
分类号: R96
类　型: 硕士论文
年　份: 2012年
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内容摘要

文章介绍了MATLAB在药物筛选预测方面的研究概况。这些有关数值预测的方法主要可分为两类，回归方程法和神经网络法。回归方程方法预测的本质是从已知数据中计算出回归方程，再从拟合的回归方程线的走向趋势来获得未知的数据。为了得到未知的数据，本质上人工神经网络方法是根据某种可学习的原则，从已知的数据集合向未知的数据集合进行映射。对MATLAB中神经网络和回归方程原理进行分析并提出了对应的预测模型。详细介绍了程序构建的过程，包括药物分子描述符的选取、训练以及测试数据的准备等几部分。文中以1,4-二氢吡啶类药物的熔点和半数有效浓度预测为例，在本设计中分别采用了两种方式进行预测：一种是直接利用回归方程建模，另一种是先对样本中大于1的数据进行变换，使其在从-1到1的范围之内，再用神经网络建模。而在后者中，又分别用了两种常用的函数进行神经网络建模，并对不同的隐含层节点数进行测试。分别进行两种方式的建模和测试对比，结果表明，神经网络的预测模型虽然在前期的数据处理以及选择中间隐含层节点数的过程比较繁琐，但是训练成功的人工神经网络方法在预测准确率方面比回归方程方法取得更好的效果。应用人工神经网络进行1,4-二氢吡啶类药物半数有效浓度预测是一种比较好的方法。本研究设计的模型可对同类型1,4-二氢吡啶类药物的筛选和设计提供有意义的参考借鉴。

全文目录

摘要  4-5
Abstract  5-8
第1章绪论  8-14
  1.1 论文的研究背景  8-10
    1.1.1 研究背景  8
    1.1.2 选题意义  8-10
  1.2 国内外研究现状及发展趋势  10-14
    1.2.1 MATLAB 语言简介  10-11
    1.2.2 MATLAB 在化学试验设计中的应用  11
    1.2.3 MATLAB 中主要数值预测方法简介  11-12
    1.2.4 定量构效关系简介  12-14
第2章计算机辅助药物筛选  14-30
  2.1 计算机辅助筛选药物的方法  14-15
    2.1.1 计算机辅助筛选药物的步骤  14
    2.1.2 药物筛选的软件及原则  14-15
  2.2 药物的化学结构与活性的关系  15-20
    2.2.1 影响药物活性的主要因素  15-16
    2.2.2 药物的理化性质对活性的影响  16-18
    2.2.3 1,4 - 二氢吡啶类药物的构效关系  18-20
  2.3 二维定量构效关系  20-24
    2.3.1 构效关系方程中的各种参数  21-22
    2.3.2 Hansch 方法在药物设计中的应用  22-24
  2.4 三维定量构效关系与计算机辅助药物设计  24-28
    2.4.1 基于小分子的药物设计  24-27
    2.4.2 基于受体结构的药物设计  27-28
  2.5 本章小结  28-30
第3章实验设计  30-50
  3.1 模型的建立方法  30-34
    3.1.1 回归方程方法  30-32
    3.1.2 神经网络方法  32-34
  3.2 熔点的预测模型  34-40
    3.2.1 熔点预测参数的计算  34-35
    3.2.2 熔点回归方程程序预测：  35-37
    3.2.3 熔点神经网络程序预测  37-40
  3.3 半数有效浓度的预测模型  40-49
    3.3.1 半数有效浓度预测参数的计算  40-43
    3.3.2 半数有效浓度回归方程预测  43-46
    3.3.3 半数有效浓度神经网络预测  46-49
  3.4 本章小结  49-50
第4章运行环境说明及结果讨论  50-62
  4.1 程序运行环境  50
    4.1.1 Chem & Bio Office 2010 程序运行所需平台配置  50
    4.1.2 MATLAB7.0 程序运行所需平台配置  50
  4.2 熔点的预测结果  50-54
    4.2.1 熔点的回归方程程序运行结果  51-52
    4.2.2 熔点的神经网络程序运行结果  52-54
  4.3 半数有效浓度的预测结果  54-61
    4.3.1 半数有效浓度的回归方程程序运行结果  54-57
    4.3.2 半数有效浓度的神经网络程序运行结果  57-61
  4.4 本章小结  61-62
结论  62-64
参考文献  64-68
致谢  68-70
攻读硕士学位期间所发表的论文  70-72
个人简历  72

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