神经网络法应用于酚类化合物对青海弧菌毒性的预测.pdf

本文探讨了神经网络法在预测酚类化合物对青海弧菌毒性的应用。青海弧菌对有毒酚类化合物具有高度敏感性，因此建立定量结构-活性相关（QSAR）模型对于理解其毒性机制和预测新化合物的毒性至关重要。 作者堵锡华和王超通过分析16种酚类衍生物的分子结构，计算了它们的分子连接性指数和分子形状指数。他们特别关注了1阶路径指数χ1、2阶特征指数K2以及1阶和2阶指数乘积值。这些参数与青海弧菌的毒性之间进行了多元回归分析，得到了决定系数R2=0.971的多元回归方程，表明了分子结构与毒性的显著相关性。 为了进一步提高预测的准确性，研究者采用了神经网络方法，特别是反向传播（BP）神经网络。他们将上述3种分子结构参数作为输入变量，毒性值作为输出变量，构建了一个3:2:1的网络结构。训练后，得到的QSAR预测模型总的相关系数达到0.996，显示出极高的预测精度。计算出的毒性预测值与实验测量值相比，平均相对误差仅为1.98%，验证了该模型的有效性。 神经网络模型相比于传统的多元线性回归方法，其统计学意义更为显著，能更好地捕捉到复杂非线性的结构-活性关系。因此，该研究证明了神经网络在预测酚类化合物对青海弧菌毒性的应用中具有明显优势，为环境毒理学提供了有力的工具。 关键词：酚类衍生物；青海弧菌；分子连接性指数；分子形状指数；定性结构-活性相关性 文章发表在《生态毒理学报》2016年第4期，文章编号1673-5897（2016）4-090-05，中图分类号X171.5，文献标识码A。 这项工作强调了神经网络在处理化学物质毒性预测问题中的潜力，不仅有助于评估环境中有害物质的影响，也为药物设计和环境风险评估提供了新的思路。通过这种方法，科研人员可以更准确地预测新型酚类化合物可能对青海弧菌产生的毒性效应，从而提前采取预防措施，保护生态环境和生物健康。