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J-GLOBAL ID：202002255285998142   整理番号：20A0523671

分子ディスクリプタとGA-MLR法を用いたシクロアルカンの熱力学的性質を予測するQSPRモデル【JST・京大機械翻訳】

QSPR Models to Predict Thermodynamic Properties of Cycloalkanes Using Molecular Descriptors and GA-MLR Method

著者 (2件)： Joudaki Daryoush ( Department of Chemistry, Arak Branch, Islamic Azad University, Arak, Iran) ,  Shafiei Fatemeh ( Department of Chemistry, Arak Branch, Islamic Azad University, Arak, Iran)
資料名： Current Computer-Aided Drug Design  (Current Computer-Aided Drug Design)
巻： 16  号： 1  ページ： 6-16  発行年： 2020年 
JST資料番号： W3578A  ISSN： 1573-4099  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 不明 (ARE)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 目的と目的:QSPRモデルは,それらの観察された特性に対する異なるタイプの構造情報の間の関係を確立する。本研究では,シクロアルカンの分子記述子と量子特性の間の関係を示した。材料と方法:遺伝的アルゴリズム(GA)と多重線形回帰(MLR)を成功裏に開発し,シクロアルカンの量子特性を予測した。多数の分子記述子をDragonソフトウェアで計算し,計算記述子の部分集合を特徴選択技術として遺伝的アルゴリズムを用いて選択した。熱容量(Cv)/Jmol-1K-1エントロピー(S)/Jmol-1K-1と熱エネルギー(Eth)/kJmol-1から成る量子特性を,ab initio6-31G*基底関数系を用いてHartree-Fock(HF)レベルで量子化学法から得た。結果:遺伝的アルゴリズム(GA)法を用いて重要な分子記述子を選択し,SPSSソフトウェアパッケージの入力として用いた。MLRモデルの予測力を,Leave-One-Out(LOO)交差検証,leave-group(5倍)-out(LGO)および外部予測シリーズを用いて検討した。GA-MLRモデルのための訓練と試験セットの統計的パラメータを計算した。【結論】Cv,S,およびEthの定量的GA-MLRモデルを得た。[R2=0.950,Q2=0.989,r2ext=0.969,MAE(全体,5-flod)=0.5891Jmol-1K-1],[r2=0.980,Q2=0.809,r2ext=0.985,MAE(全体的,5-flod)=2.0284kJmol-1]であった。[r2=0.980,Q2=0.809,r2ext=0.985,MAE(全体的,5-flod)=2.0284kJmol-1]。[r2=0.980,Q2=0.809,r2ext=0.985,MAE(全体,5-flod)=2.0284kJmol-1]。結果は,モデルの予測能力が満足できることを示し,構成的,トポロジー的指標およびリング記述子を用いて,103のシクロアルカンの上述の特性を予測することができた。Copyright 2020 Bentham Science Publishers All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *シクロアルカン ,  ソフトウェア ,  *統制索引語 ,  遺伝的アルゴリズム ,  エントロピー ,  プログラムパッケージ ,  位相幾何学 ,  基底関数系 ,  熱力学的性質 ,  *定量的構造活性相関 ,  特徴選択 ,  熱容量 ,  量子化学
準シソーラス用語： 多重線形回帰 ,  分子記述子 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： 多重線形回帰 ,  分子ディスクリプタ ,  遺伝的アルゴリズム ,  検証 ,  シクロアルカン ,  GA-MLR

分類 (5件)： 抽出  (CC01040H) ,  その他の汚染原因物質  (SB05040W) ,  生薬の薬理の基礎研究  (GX06020J) ,  抗原虫薬・駆虫薬の基礎研究  (GW17080G) ,  感染症・寄生虫症の治療  (GD01030D)

タイトルに関連する用語 (9件)： 分子 ,  ディスクリプタ ,  Ga ,  MLR ,  シクロアルカン ,  熱力学的性質 ,  予測 ,  QSPR ,  モデル