基于神经网络的喹诺酮羧酸类衍生物活性研究.pdf
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西北大学学报
(
自然科学版
)
2019
年
12
月
，
第
49
卷第
6
期
，
Dec.
,
2019
,
Vol.
49
,
No.
6
Journal
of
Northwest
University
(
Natural
Science
Edition)
•化学与化学工程
•
基于神经网络的喹诺酮羧酸类衍生物活性研究
堵锡华
，
宋
明
，
李靖
，
吴琼
，
陈
艳
,
石春玲
（
徐州工程学院化学化工学院
，
江苏徐州
221018
）
摘要
：
喹诺酮类衍生物具有较好的抗菌杀菌能力及抗肿瘤活性
，
已广泛应用于感染性疾病
的治疗
。
为了研究喹诺酮羧酸类衍生物的活性与分子结构两者之间的定量结构及活性关
系
（
QSAR
）
，
基于分子的空间邻接矩阵
，
使用程序计算了
48
个喹诺酮羧酸类衍生物的电
性拓扑状态指数和电性距离矢量
，
优化筛选了电性拓扑状态指数的
］
，
］
和电性距离矢
量的
Y
2
6
，
Y
3
2
，
Y
36
，
Y
8
1
共
6
种参数
，
建立了这些分子的活性与
］
，
］
，
Y
2
6
，
Y
3
2
，
Y
36
和
Y
8
1
共
6
种参数的多元回归定量构效关系模型
$
将筛选得到的
6
种结构参数作为神经网络法
的输入层节点
，
采用
6
-4-1
的网络结构
，
建立了相对预测精度较高
、
稳定性较好的神经
网络
QSAR
模型
，
所得预测活性模型的总相关系数
M
为
0.992
5
,
利用所建模型计算得到
的喹诺酮羧酸类衍生物活性预测值与相关实验值的相对平均误差仅为
0.
87%
，
两者非常
吻合
。
结果表明
，
喹诺酮羧酸类衍生物的活性与
6
种结构参数之间具有良好的非线性关
系
，
基团类型和连接方式是影响喹诺酮羧酸类衍生物活性的主要因素
。
该研究对高效低
毒新型药物的分子设计具有重要的现实意义
。
关键词
：
抑制活性
;
喹诺酮羧酸类衍生物
；
神经网络法
；
电性拓扑状态指数
；
电性距离
矢量
中图分类号
：
O641
DOI
：
10.
16152/j.
cnki.
xdxbzr.
2019-06-011
开放科学
（
资源服务
）
标识码
（
OSID
）
:
Stedy
on
the
activity
of
quinolone
carUoxylic
acid
derivatives
based
on
neural
networU
DU
Xihua
,
SONG
Ming
,
LI
Jing
,
WU
Qiong
,
CHEN
Yan
,
SHI
Chunling
(
SchooeooChemosiayand
ChemocaeEngoneeaong
,
Xuzhou
UnoeeasoiyooTechnoeogy
,
Xuzhou
221018
,
Chona
)
Abetract
:
Quonoeonedeaoeaioeeshaeebeen
wodeeyused
on
iheiaeaimeniooonoecioousdoseasesbecauseooiheoa
antidacterial
and
antitumor
activities.
In
ordor
to
study
tho
quantitative
stmcturg-cctivity
relationship
(
QSAR)
beiween
ihe
ac
ioeoi
pIC
50
and
ihemoeecueaasiauciuaeooquonoeonecaabox<eocacod
deaoeaioees
,
iheeeeciaoiopo-
eogocaesiaieondocesand
eeeciaocaedosianceeecioasoo48
quonoeonecaabox<eocacod
deaoeaioeesweaecaecueaied
by
proxram
based
on
molecular
spatial
adjacencg
matwx.
Tho
electrotopoloxical
stato
indicos
]
,
]
rd
tho
electronegativity
dxtanca
vectors
Y^
,
Y
32
,
Y
36
,
Y
8
1
werv
selected.
Thus
,
tho
QSAR
were
developed
basing
tho
activity
PIC
50
and
six
stmcturai
parameters
(
]
,
]
,
Y
26
,
Y
32
,
Y
36
and
Y
8
1
)
of
48
quinolono
carboxylic
收稿日期
：
2018-09-H
基金项目
：
国家自然科学基金资助项目
！
21472071
)
；
江苏省自然科学基金资助项目
(
BK20171168
)$
江苏省高校自
然科学基金重大项目
(
18KJA430015
)
作者简介
:
堵锡华
，
男
，
江苏宜兴人
,
教授
,
从事计算化学研究
&
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