利用SAS9.0对卤代苯酚类化合物小鼠口服LD_(50)定量构效关系的研究

利用SAS 9.0中的最小R2增量法选择法,对卤代苯酚类化合物小鼠口服LD50的定量构效关系进行了研究.利用计算机应用程序,在AM1和PM3模式下计算了30个卤代苯酚类化合物的14种量化参数,用24个化合物研究它们对小鼠口服急性毒性(LD50)的影响,经统计分析,又引入了多个参数的交叉项,以消除参数间的共线性.利用线性回归方法获得苯酚类化合物小鼠经口急性毒性预测模型.经模型验证及leave-one-out交互验证,筛选出下面的模型:Logtox=0.00003464*TTT+0.56640*Polar+0.00091484*LHP-0.00214*PH-0.00001903*LEC,(R-Square=0.9917 and C(p)=5.0000).用另6个化合物作为测试集,证明该模型具有很好的预测能力,取得了良好的结果,为定量评估和预测其他卤代苯酚类化合物的有机毒性提供了良好的QSAR模型.

R(4,2,n)型图的优美性

本文对R( 4,2 ,n)图的优美性进行了证明 ,同时就R( 4,2 ,n)图的优美交错性加以讨论。

苯酚类化合物小鼠腹腔注射LD_(50)定量构效关系的研究

对苯酚类化合物小鼠腹腔注射LD50的定量构效关系进行了研究。利用计算机应用程序,在AM1和PM3模式下计算了51个苯酚类化合物的17种量化参数,用40个化合物研究他们对小鼠腹腔注射急性毒性(LD50)的影响,经统计分析,又引入了5个参数的交叉项,利用线性回归方法并获得9个苯酚类化合物小鼠经口急性毒性预测模型。经模型验证及leave-one-out交互验证,筛选得到一个预测模型。用另11个化合物作为测试集,证明该模型具有很好的预测能力,可用于苯酚类化合物的毒性机理研究和毒性预测。

基于内积真值流推理的模糊控制算法

摘要:指出目前常用模糊控制算法均是基于一种内积值流的模糊推理方法,并且得到了响应决策量的一般表达形式.同时指出。

定量构效关系在化合物毒性研究中的应用进展

定量构效关系在毒理学的研究和实践中发挥着重要的作用。综述了定量构效关系在化合物毒性研究中的应用进展。

内积真值流推理与响应决策量的一般形式

本文指出目前常用的模糊控制算法均是一种内积真值流的模糊推理方法，并且得到了响应决策量的一般表达形式。同时指出，目前模糊控制算法中的响应决策量均是它的一种特例。

芝麻油微胶囊化复合壁材的选择及工艺条件的研究

芝麻油香气成分易挥发且易沉淀,芝麻油微胶囊化可以拓广其用途。对芝麻油微胶囊的壁材和工艺条件进行研究,得到了合适复合壁材的配方及微胶囊化的最佳工艺条件。

苯甲酸类化合物小鼠经口LD_(50)定量构效关系的研究

采用化合物定量结构-毒性效应关系(QSTR)方法研究了39个苯甲酸类化合物的各种量化参数对小鼠经口急性毒性(LD50)的影响,并建立了毒性预测模型.为了得到更准确的毒性预测模型,各个参数的交叉项同时考虑在内,利用线性回归方法得到了苯甲酸类化合物小鼠经口急性毒性预测模型(相关系数为0.958 2).该模型具有很好的预测能力.

用QSTR模型预测苯酚类化合物大鼠经口的急性毒性△

对39种苯酚类化合物大鼠经口急性毒性(LD50)的定量结构-毒性效应关系(Quantitative Structure-Toxicity Relation-ships,QSTR)进行了研究。采用HyperChem7.5中MOPAC-AMI量子化学法计算了39种苯酚类化合物的13种量子化学结构参数。其中取22个化合物作为样本集对LD50进行多元逐步回归分析,得到最佳方程,该方程的相关系数R2=0.9749。应用所建立的QSTR模型验证了苯酚类化合物的LD50值。经过17个预测样本对该模型进行验证,结果表明该模型具有很好的预测能力。同时分析了苯酚类化合物的毒性机理。

R(4,3,n)型图的优美性

对R(4,3,n)型图的优美性及交错性进行了讨论 ,证明了R(4,3)型图是优美交错图 ,由R(4,3)型图与路Pn + 1 =V0 V1 V2 …Vn 粘接而成的R(4,3,n)型图既是优美图 ,同时也是交错图 ,并给出了R(4,3,4 ) ,R(4,3,5 )的优美标号。

浅析电子商务的安全

文章介绍了电子商务的安全隐患,并通过对安全需求的分析,提出了建立电子商务安全的主要技术。

化合物模型构建在毒理学研究中的应用

化学物质在给人们生活带来更加便利、舒适的同时,也给大众健康和公共安全带来了隐患。如何预测化合物的毒性,从而最大程度减少和防治化学物质的危害,是直接关系到我国顺利实施可持续发展战略与建立和谐社会的重大科学与技术问题。因此,对越来越多的新化合物的毒性进行方便、快捷和准确的预测就显得十分必要,化合物预测模型的构建在毒理学研究中具有良好的应用前景。该文综述了化合物的毒性效应、模型构建的种类以及定量构效关系在毒理学研究和实践中的应用与进展。

酮洛芬软胶囊的制备

目的:研究酮洛芬软胶囊的制备工艺。方法:通过单因素考察确定酮洛芬软胶囊的处方及工艺,并通过小鼠热板法考察确定酮洛芬软胶囊的镇痛作用。结果:聚乙二醇-6000为助悬剂、明胶:甘油=1.0:0.9、明胶保存温度选取55～65℃。结论:制备的酮洛芬软胶囊保持了原有的镇痛效果。

医药类院校《数理统计》课程的教学改革

《数理统计》课程是医药类院校的一门主要基础课,同时也是一门在药学实验中对数据进行合理的分析与判断的重要工具课。本文从实际教学经验出发,结合医药类院校的实际情况,从激发学生学习的兴趣出发,与实际案例相结合,运用多媒体的教学手段,合理安排教学内容等几方面,对我校《数理统计》课程的教学改革进行了初步探讨。

“集合燃烧”算法在公交网络查询中的应用

针对如何快速查找满足乘客不同需求的最佳路线问题,提出了可以快速查找最优路线的"集合燃烧"算法。以北京公交车线路网为例,使用Matlab编程实现了"集合燃烧"算法。与其他传统算法相比,此算法处理信息量更大,运行速度更快。"集合燃烧"算法还可用于处理其他需更换交通方式的路线决策问题。

吡咯里西啶类生物碱小鼠腹腔注射急性毒性的QSAR研究

吡咯里西啶类生物碱(Pyrrolizidine alkaloids,PAs)是一类分布广泛的天然有毒生物碱,主要分布在菊科、紫草科、豆科、兰科等植物中。采用偏最小二乘回归方法(PLS)进行降维,研究了11种吡咯里西啶类化合物的各种量化参数对其小鼠腹腔注射急性毒性的影响,并建立了毒性预测模型。预测模型为:Log(toxi)=-0.184303×LogP+0.02999×SAA+0.0251521×SAG+0.050163×Volume+0.142551×MR+0.108834×Polar+0.00161785×TE-0.137259×BE+0.0103498×IAE-0.0460575×EE+0.0506026×CCI+0.171899×HoF-0.555739×Dipole,结果表明该模型具有较好的毒性预测能力。

吡咯里西啶类生物碱基因毒性的构效关系研究

目的以基因毒性数据(暴露浓度,CI)作为自变量建立模型,并利用该模型预测了吡咯里西啶类生物碱的基因毒性。方法本文采用偏最小二乘回归法对吡咯里西啶类生物碱的基因毒性进行预测研究。结果本文采用了PLS进行降维,进行8个成分的提取及建模,通过QSAR分析,得到吡咯里西啶类化合物的基因毒性预测模型如下:Log(toxi)=SAA*0.790049-SAG*0.141402-VOL*0.0830882+LogP*1.75971-RE*0.345487-POLAR*0.369259-TE*0.119995-BE*0.0987964-IAE*0.849541-EE*0.129214+CCI*0.0239072-HOF*0.097627-DIPOLE*0.0134722。结论本研究所建立的QSAR模型具有较好的毒性预测能力。

水杨酸类化合物定量结构-毒性效应关系(QSTR)的研究

采用化合物定量结构-毒性效应关系(QSTR)方法研究了41个水杨酸类化合物的各种量化参数,对小鼠口服急性毒性(LD_(50))的影响,并建立了毒性预测模型。为求模型预测更准确,考虑各个参数的交叉项,利用线性回归方法得到了水杨酸类化合物,研究小鼠经口服LD_(50)定量结构-毒性效应的关系,建立预测模型(相关数系为0.9844),模型预测能力强。模型为logLD_(50)=-0.03532*CCI+0.39064*MR+0.00144*PC-0.01154*PR(R^2=0.9844,C_p=4.0000)。

基于Topomer CoMFA方法的2-哌嗪基噻唑羟肟酸类化合物的三维定量构效关系研究

组蛋白去乙酰化酶是分子靶向抗肿瘤药物的一个重要靶点,目前大多数组蛋白去乙酰化酶抑制剂都属于羟肟酸类化合物。本实验利用Tripo公司的Sybyl-X软件包,采用Topomer CoMFA方法对2-哌嗪基噻唑类羟肟酸类化合物进行了三维定量构故关系分析(3D-QSAR):首先选择在该系列化合物都含有的哌嗪环与噻唑环之间做切割,生成含有公共骨架的R1基团和R2基团,再利用计算机分别自动叠合R1基团和R2基团,并计算立体场和静电场大小,最后得到了该类化合物作为组蛋白去乙酰化酶抑制剂的3D-QSAR模型,q^2=0.561,r^2=0.870。该模型预测结果良好,可以用于设计新型组蛋白去乙酰化酶抑制剂。

基于偏最小二乘法的乌头碱类化合物毒性的定量构效关系研究

乌头碱类化合物属于二萜类生物碱,存在于乌头属欧乌头、川乌、北草乌和华乌头等多种毛茛科植物中,该类化合物既是其活性成分,也是其毒性成分。利用化合物定量结构-毒性效应关系（QSTR）方法研究了14个乌头碱类化合物的各种量化参数对其毒性的影响,并建立了毒性预测模型。由于该类化合物是从中药中提取分离的生物碱,样本数量相对较少,本文采用了偏最小二乘回归方法（PLS）进行降维,进行4个成分的提取及建模。毒性预测模型为：Log（toxi）=0.1593^＊Mass＋0.2908^＊LogP＋1.5475^＊SAA-0.5222^＊SAG-0.6104^＊Volume＋0.3112^＊Ref＋0.1784^＊Polar＋0.1785^＊BE＋0.1634^＊HF-0.1387^＊Dipole＋0.1412,结果表明该模型具有较好的毒性预测能力。