羧酸类ALR2抑制剂生物活性的神经网络模拟研究
陈艳
李靖
冯惠
徐州工程学院 化学化工学院,江苏 徐州 221018
摘要：为了研究和开发醛糖还原酶抑制剂,从而设计高效抗糖尿病并发症的新药,采用拓扑理论计算了以 112 个羧酸类衍生物作为有潜力的 ALR2 抑制剂分子的电拓扑状态指数(Ei)和电性距离矢量(Mj),通过最佳变量子集回归的方法建立了这 112 个化合物生物活性(pIC 50)的六元(M62,E13,M63,M14,E32,E42)QSAR模型,并以这 6 个参数作为输入层构建 6 ∶9 ∶ 1 的人工神经网络反向传播(BP)算法模型.该模型的相关系数由多元线性归回的 0.859提升为 0.979,预测能力由平均相对误差 0.366 降为 0.119.通过对模型的 6 个参数进行分析,找出影响 112 个ALR2 抑制剂分子生物活性的结构片段为—C—、—N—、>S<、—OH、—X,并以此设计了 5 个具有较高活性的分子.该研究为设计高效抗糖尿病并发症的新药提供了理论基础.
关键词：醛糖还原酶抑制剂羧酸衍生物生物活性QSAR神经网络
分类号：TQ426(试剂与纯化学品的生产)
资助基金：国家自然科学基金(20272095)江苏省自然科学基金(BK20171169)
论文发表日期：2023-09-30
在线出版日期：2025-08-15（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：7( 86-92 )
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