Prediction of IC50 of 2,5-diaminobenzophenone organic derivatives using informatics-aided genetic algorithm
محل انتشار: فصلنامه ارتباطات شیمی ایران، دوره: 6، شماره: 4
سال انتشار: 1397
نوع سند: مقاله ژورنالی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 356
فایل این مقاله در 13 صفحه با فرمت PDF قابل دریافت می باشد
- صدور گواهی نمایه سازی
- من نویسنده این مقاله هستم
این مقاله در بخشهای موضوعی زیر دسته بندی شده است:
استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:
شناسه ملی سند علمی:
JR_ICC-6-4_012
تاریخ نمایه سازی: 2 مهر 1398
چکیده مقاله:
In the present paper, informatics-aided quantitative structure activity relationship (QSAR) models using genetic algorithm-partial least square (GA-PLS), genetic algorithm-Kernel partial least square (KPLS), and Levenberg-Marquardt artificial neural network (LM ANN) approach were constructed to access the antimalarial activity (pIC50) of 2,5-diaminobenzophenone derivatives. Comparison of errors and correlation coefficients obtained by the models it was shown that the LM ANN approach works with a high correlation coefficient and low prediction error. This model was applied to the prediction of pIC50 values of 2,5-diaminobenzophenone derivatives. Applying the extended model to a dataset of 20 compounds demonstrate the reliability and accuracy of the model. Comparing three models revealed the superiority of the L-M ANN to predict the pIC50 of 2,5-diaminobenzophenones derivatives.
کلیدواژه ها:
نویسندگان
Rashid Heidarimoghadam
Department of Ergonomics, Health Sciences Research Center, School of Public Health, Hamadan University of Medical Sciences, Hamadan, IRAN.
Seyede Shima Mortazavi
Young Researchers & Elite Club, Hamedan Branch, Islamic Azad University, Hamedan, IRAN
Abbas Farmany
Dental Research Center, School of Dentistry, Hamadan University of Medical Sciences, Hamadan, IRAN
مراجع و منابع این مقاله:
لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این مقاله را نمایش می دهد. این مراجع به صورت کاملا ماشینی و بر اساس هوش مصنوعی استخراج شده اند و لذا ممکن است دارای اشکالاتی باشند که به مرور زمان دقت استخراج این محتوا افزایش می یابد. مراجعی که مقالات مربوط به آنها در سیویلیکا نمایه شده و پیدا شده اند، به خود مقاله لینک شده اند :