29797.qsar研究在生命分析化學和環(huán)境化學中的應用

1、蘭州大學博士學位論文QSAR研究在生命分析化學和環(huán)境化學中的應用姓名：趙春燕申請學位級別：博士專業(yè)：化學分析化學指導教師：劉滿倉張海霞20060501摘要的優(yōu)劣，還gl入了多元線性回歸方法(MLR)和徑向基函數(shù)網(wǎng)絡(RBFNN)方法建立預測模型。SVM、MLR和RBFNN模型黠溺試集預測的RMS誤差分別是：096、166和136?？梢钥闯觯琒VM模型的預測結果較好。4應用多元線性回歸和支持向量橇方法分別建立了線性和非線性模型，預測了10

2、5個蛋自質(zhì)與配體的結合親合力。MLR和SVM模型對溺試集預測的RMS誤差分別為157和o79，SVM模型的預濺結果更為準確。5應用支持向爨帆方法對娶幼兒厭食癱遴行輔助診斷。我們使用了六種在人體內(nèi)普遍存在豹微量元素：Ga，F(xiàn)e，Zn，Mg，Mn和cu的含量以及年齡和性別，使用偏最d乘法(PLS)，誤差反傳神經(jīng)網(wǎng)絡(BPNN)以及支持向爨機(SVM)三種方法建立了對小兒獲食癥的預測模型，SVM模型最為成功。通過這個工作可以找到與dJL厭食瘥

3、最為相關的因素。論文第三章介紹TQSAR方法和sVM算法在琢境科學領域的應用。隨著工農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的發(fā)疑，大蹙化學品被蓑放到環(huán)境中，愿大多數(shù)純學品都對人和莫它生物有直接或港在的毒性危害。受時閥和資金的限制，人們不可能對眾多化學品進行一一測定，正是由于對這些化合物物理化學慳蔟的直接測試滿足不了客觀發(fā)疑上的需要，所以近年來人竹】進行了大量的QSAR研究。用這種模型去預測已投放及未投敖市場的化臺物的毒性，或者根據(jù)化合物較易測量或計算的理化參數(shù)對其毒

4、性進行量化估箕，為風險評價提供科學依據(jù)。目前，QSAR]i爨究已經(jīng)在環(huán)境化學領域得到了廣泛的應用。第三章中包含的工作主要涉／及QSAR在環(huán)境化學中的應用，其中包括：1內(nèi)分泌干擾物與雄性激素受體結合的QSAR研究。我們使用MLR、RBFNN和SVM方法分嗣建立了146個內(nèi)分泌干撬物與雄性激索受體AR結合親合力的定量預測模型，它們對測試集預測的RMS誤麓分別為0。96、t03和O59。通過三種預測模型之間的斃較，證明非線性的SVM模型有毀好

5、的預測能力。2支持向璧豐幾方法用予預測有機物對水生生物的毒性。以有機物對發(fā)光蘸的半數(shù)發(fā)光獼制濃度log(1lEC，。)為對象，使用HM、RBFNN郝SVM方法分剎建立了QsAR模型用以評價76個鴦祝物難水生生物的毒性。三秭模型對測試榘預測的RMS誤差分別是075、O51和O35，可以看出，SVM模型是最為成功的，這涯明了SVM方法在預測化合物毒性芎亍為方面的能力。3QSAR方法用于研究多溴聯(lián)苯醚(PBDE)豹毒性、蒸氣壓和正辛靜／空氣l