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J-GLOBAL ID：202002216938354768   整理番号：20A1360562

動径基底関数ニューラルネットワークに基づくファットヘッドミノー急性毒性の結合最適化QSARモデルとそのコンセンサスモデリング【JST・京大機械翻訳】

A joint optimization QSAR model of fathead minnow acute toxicity based on a radial basis function neural network and its consensus modeling

著者 (2件)： Wang Yukun (School of Chemical Engineering, University of Science and Technology Liaoning, No. 185, Qianshan, Anshan 114051, Liaoning, China. [e-mail]) ,  Chen Xuebo
資料名： RSC Advances (Web)  (RSC Advances (Web))
巻： 10  号： 36  ページ： 21292-21308  発行年： 2020年 
JST資料番号： U7055A  ISSN： 2046-2069  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： イギリス (GBR)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： ファットヘッドミノー(Pimephalesプロメラ)の急性毒性は,水生環境における化合物の危険とリスクを評価する重要な指標である。本研究の目的は,急性毒性機構を研究して,ファットヘッドミノーのための潜在的急性毒性予測モデルを開発するために,結合最適化法による動径基底関数(RBF)ニューラルネットワークに基づく定量的構造活性相関(QSAR)モデルの予測力を調査することである。データ分割の対称性と公平性を確実にし,複数の化学的に多様な訓練と検証セットを生成するため,自己組織化マッピング(SOM)ニューラルネットワークを用いて,PaDEL記述子によって特性化されたモデリングデータセット(955化合物を含む)を分割した。平均減少不純物法による記述子の予備選択の後,ハイブリッド量子粒子群最適化(HQPSO)アルゴリズムを用いてRBFのパラメータを共同最適化し,主要な記述子を選択した。20のRBFベースのQSARモデルを確立し,統計的結果は,10倍交差検証結果(R_cv102)と調整係数(R_adj2)が,それぞれ0.7と0.8より大きいことを示した。これらのモデルのQ_ext2は0.6480と0.7317の間であり,R_ext2は0.6563と0.7318の間であった。RBFに基づくモデルで使用される記述子の頻度と重要性,および記述子と急性毒性の間の相関との組み合わせで,著者らは,水分配係数,モル屈折性,および最初のイオン化ポテンシャルがファットヘッドミノーの急性毒性に影響する重要な因子であると結論した。RBFベースのモデルによるコンセンサスQSARモデルを確立した。このモデルは,R2=0.9118,R_cv1020.7632,およびQ_ext2=0.7430の良好な性能を示した。周波数加重と距離(FWD)ベースの応用領域(AD)定義法を提案して,異常値を慎重に分析した。従来の研究と比較して,本論文で提案した方法は明白な利点を持ち,そのロバスト性と外部予測力はXgboostベースのモデルより良い。それは有効なQSARモデリング法である。Copyright 2020 Royal Society of Chemistry All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： アルゴリズム ,  イオン化ポテンシャル ,  *最適化 ,  対称性 ,  不純物 ,  *ニューラルネットワーク ,  *急性毒性 ,  異常値 ,  自己組織化 ,  ロバスト性 ,  *Pimephales promelas ,  *定量的構造活性相関 ,  *動径基底関数 ,  予測モデル
準シソーラス用語： 粒子群最適化 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 動物に対する影響  (EE05040R) ,  その他の汚染原因物質  (SB05040W)

タイトルに関連する用語 (8件)： 動径基底関数ニューラルネットワーク ,  ファットヘッドミノー ,  急性毒性 ,  結合最適化 ,  QSAR ,  モデル ,  コンセンサス ,  モデリング