农药醚菊酯类似物构效关系的人工神经网络方法研究

本文以醚菊酯类似物作为研究对象，尝试使用神经网络方法进行构效关系分析，并对该种农药活性进行了预测。在所研究的样本集中，由结构预测活性的成功率可达100％，本文的研究表明：神经网络方法以其极强的非线性能力，可望成为农药构效关系研究的一种有效的工具．

农药醚菊酯类似物构效关系的模式识别研究

早在1867年,Crambrown等提出药物呈现生理活性的变化与其化学结构特征上的变化具有对应关系。后来,在1900年前后,Overtoae等发现化学结构各异的麻醉剂其活性随脂-水分配系数的增加而增大。第二次世界大战后构效关系的研究开始得到迅速发展。1961年,植物生长素活性与取代基效应的解析关系开始采用Hansch法研究。本文尝试将模式识别方法用于农药醚菊酯类似物构效关系的研究。

酯菊醚类似物构效关系的研究

本文应用量子化学中ＥＨＭＯ和模式识别方法对农药醚酯类似物的构效关系作初步的研究，提出的醚菊酯类似物结构中一端引入强斥电子基团，另一端引入强吸电子基团，这样可能呈现较高生理活性，为筛选和设计新农药提供有价值的信息。