Товаров:
На сумму:

Электронная библиотека диссертаций

Доставка любой диссертации в формате PDF и WORD за 250 руб. на e-mail - 20 мин. 800 000 наименований диссертаций и авторефератов. Все авторефераты диссертаций - БЕСПЛАТНО

Расширенный поиск

Количественные модели "структура-свойство" органических соединений

  • Автор:

    Григорьев, Вениамин Юрьевич

  • Шифр специальности:

    02.00.03, 02.00.04

  • Научная степень:

    Докторская

  • Год защиты:

    2013

  • Место защиты:

    Черноголовка

  • Количество страниц:

    324 с. : ил.

  • Стоимость:

    250 руб.

Страницы оглавления работы


Условные обозначения и сокращения
а - молекулярная поляризуемость
ДО - свободная энергия Гиббса образования комплекса с водородной связью ДН - энтальпия образования комплекса с водородной связью ACC (accuracy) - точность, характеристика бинарной классификации AChE - ацетилхолинэстераза AD - область применимости
ADME - адсорбция, распределение, метаболизм, выделение AFP - адаптивное нечеткое распределение ANN - искусственная нейронная сеть
Са - свободноэнергетический протоноакцепторный дескриптор водородной связи
Сс - косинусный коэффициент
Са - свободноэнергетический протонодонорный дескриптор водородной связи
cov - ковариация
Cv - коэффициент вариации
d - плотность вещества
D - фрактальная размерность
DA - дискриминантный анализ
DT - дерево решений
Еа - энтальпийный протоноакцепторный дескриптор водородной связи Ес - Эвклидов коэффициент
ЕС50 - среднеэффективная концентрация вещества
Ed - энтальпийный протонодонорный дескриптор водородной связи
ЕНомо ~ энергия высшей занятой молекулярной орбитали
Еьимо _ энергия низшей свободной молекулярной орбитали
Es - стерический параметр
F - критерий Фишера
FATS - синдром острой токсичности у рыб
GA - генетический алгоритм

GEP - программирование экспрессии генов
НСА - иерархический кластерный анализ
I - степень ингибирования биосинтеза гиббереллина
IC50 - концентрация вещества, вызывающая 50% ингибирование
ILP - индуктивное логическое программирование
Kaw - коэффициент распределения вещества в системе воздух - вода
KNN - метод к-ого ближайшего соседа
Кои - коэффициент распределения вещества в системе н-октанол - вода
LC50 - среднесмертельная концентрация вещества
LD5o - среднесмертельная доза вещества
LDA - линейный дискриминантный анализ
LNO - кросс-валидация с выбором по N
logBB - десятичный логарифм отношения концентраций вещества в мозге и
крови при пассивной диффузии через ГЭБ
LOO - кросс-валидация с выбором по одному
LR - логистическая регрессия
МСС - коэффициент корреляции Мэтьюза
MlogP - десятичный логарифм расчетного коэффициента распределения
вещества в системе н-октанол - вода
MLR - множественный регрессионный анализ
МОА (mode of action) - тип токсического действия
п - число наблюдений
Nnacc - число Н-акцепторов
Nndon - число Н-доноров
OECD - организация экономического сотрудничества и развития Р - давление насыщенного пара РСА - анализ главных компонент
рКа - отрицательный десятичный логарифм константы диссоциации кислоты PLS - проекции на скрытые структуры

q - коэффициент линейной корреляции при кросс-валидации с выбором по одному
QSAR - количественная связь «структура - активность»
QSPR - количественная связь «структура - свойство» г - коэффициент линейной корреляции RF - метод случайного леса s - стандартное отклонение
scv - стандартное отклонение при кросс-валидации с выбором по одному SN (sensitivity) - чувствительность, характеристика бинарной классификации SP (specificity)- специфичность, характеристика бинарной классификации SS - метод структурного сходства
SVILP - индуктивное программирование на опорных векторах SVM - метод опорных векторов Т - температура t - время
Тс - коэффициент Танимото АЛБТ - анализ локальной базовой токсичности АМР - арифметическое среднее свойство БД - база данных
ГМФТА - гексаметилфосфортриамид ГЭБ - гематоэнцефалический барьер
ЛДРП - линейный дискриминантно-регрессионный подход
ЛРМПК - локальные регрессионные модели в перекрывающихся кластерах
ФАВ - физиологически активные вещества

В качестве распространенных подходов для внутренней валидации моделей служат: кросс-валидация с выбором по одному (LOO), кроссвалидация с выбором по N (LNO), бутстреп, Y-рандомизация [33].
LOO является простой и распространенной процедурой используемой для валидации моделей токсичности химических соединений [16-19, 25-28, 34, 37, 39, 40, 42-44, 46-49, 54-57, 61-64, 66, 73-76, 78, 80, 86, 89, 90, 92-95, 97, 101, 109, 114, 121, 122, 125, 131, 133, 141, 142, 148, 149, 152, 156, 157, 160, 161, 165, 173, 176, 180, 183, 184, 186, 187, 190, 195, 196, 199, 200, 203, 208, 209, 211, 218, 222, 226, 227, 230, 232, 233, 235-237, 258, 278, 311]. Она заключается в исключении каждого образца (химического соединения) однажды, конструировании новой модели без этого образца и предсказании на основе этой модели значения зависимой переменной (токсичности) для исключенного образца. Иными словами, для обучающей выборки, состоящей из М образцов, LOO выполняется М раз путем удаления первого, второго и т.д. образца давая в итоге М предсказанных величин. Для оценки предсказательной способности служит величина q2. QSAR модель считается адекватной при условии, что г2>0.6, q2>0.5, (r2-q2)<(0.2...0.3) [33].
Для тестирования разработанных моделей QSAR также используется LNO кросс-валидация [33]. При ее выполнении обучающий ряд из М образцов делится на последовательные блоки, состоящие из N образцов. Таким образом, число блоков равно целой части отношения М/N плюс неполный комплект, который обычно образует последний блок. LNO кросс-валидация основана на тех же принципах, что и LOO: каждый блок удаляется однажды, новая модель создается без него, на основе этой модели предсказываются значения зависимой переменной для блока. LNO выполняется для N=2, 3, и т.д., при этом коэффициент корреляции q2LNo рассчитывается также, как и q2. Так как величина q2|,No, в отличие от q2, зависит от порядка следования образцов, имеет значение метод отбора образцов в блоки. При валидации количественных моделей токсичности используется LNO с блоками различной длины: N=2 [90], N=3 [90, 101], N=5 [41, 50, 67, 70, 77, 90, 91, 102, 166, 173, 264, 265, 278, 279],

Рекомендуемые диссертации данного раздела

Время генерации: 0.085, запросов: 962