自组织神经树在定量药物设计中的应用

本文将自组织神经树应用于定量药物设计,所选研究实例中,识别成功率达100％,结果表明,该方法性能良好,可望成为定量药物设计的有效辅助手段。

定量药物设计中病态矩阵理化指标剔除法

在定量药物设计中,各理化指标X_i及生物活性Y之间的相关矩阵往往呈病态,求得的回归方程不稳定。本文绘出一种寻求稳定方程的方法:选择一个适当的临界值α(0<α<1),找出大于或等于临界值α的相关系我及所涉及的指标,剔除其中部分指标。将剩下的指标作逐步回归,从而得到了稳定的回归方程。

定量药物设计研究概况

定量药物设计研究概况汉斯（Ｈａｎｓｃｈ）在设计活性分子时引入定量构效关系（ＱｕａｎｔｉｔａｔｉｖｅＳｔｒｕｃｔｕｒｅ－Ａｃ－ｔｉｖｉｔｙＲｅｌａｔｉｏｎｓｈｉｐ，ＱＳＡＲ）的概念开创了有机化学的新领域，本文综述了对现代药物化学发展作出贡献的诸多因素，...

FOXBASE在定量药物设计程序中的应用

将数据库技术与BASIC的计算功能相结合,并用于定量药物设计程序中,以改善系统的界面,方便用户使用,增加数据输入的准确性。

QSHR中理化参数描述矩阵的病态参数剔除

在定量构效关系（ＱＳＡＲ）研究中各理化参数ｘｉ构成的描述矩阵，由于参数之间的相关性往往呈病态性或奇异性，由此获得的ＱＳＡＲ回归方程则不稳定，本文提出了一种新方法即病态指标剔除法：选择一个适当的临界值α∈（０，１），找出相关系数大于或等于该临界值所涉及的指标，剔除部分病态指标；再作逐步回归从而获得稳定优良的ＱＳＡＲ回归方程，可望在ＱＳＡＲ中广泛应用．

人工神经网络在药学中的应用

人工神经网络(Artificial Neural Network,ANN)是根据生物神经系统的认识过程,运用能够模拟生物神经元某些基本功能的元件,按一定拓扑结构组织起来的一种信息处理系统[1],它模拟人脑神经系统处理信息的过程,以信息处理的巨量并行性、高度容错性、自组织自适应为特征.近十几年来,人工神经网络在定量药物设计、药物分析、药动/药效学等方面得到了广泛的应用.