Создание QSAR моделей для поиска ингибиторов тубулина
Описаны новые QSAR модели для поиска ингибиторов тубулина. Точность прогноза для учебных и тестовых выборок составляет Ac = 0,96÷0,97 и Ac = 0,95÷0,97 соответственно. Для построения моделей использованы ассоциативные нейронные сети. Оценка качества моделей проведена методами внутренней и внешней пр...
Saved in:
| Date: | 2013 |
|---|---|
| Main Authors: | , , , , , |
| Format: | Article |
| Language: | Russian |
| Published: |
Видавничий дім "Академперіодика" НАН України
2013
|
| Series: | Доповіді НАН України |
| Subjects: | |
| Tags: |
Add Tag
No Tags, Be the first to tag this record!
|
| Journal Title: | Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine |
| Cite this: | Создание QSAR моделей для поиска ингибиторов тубулина / И.В. Семенюта, В.В. Ковалишин, И.Н. Коперник, А.Н. Василенко, В.В. Прокопенкo, В.С. Броварец // Доповiдi Нацiональної академiї наук України. — 2013. — № 11. — С. 168–173. — Бібліогр.: 15 назв. — рос. |
Institution
Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine| Summary: | Описаны новые QSAR модели для поиска ингибиторов тубулина. Точность прогноза для
учебных и тестовых выборок составляет Ac = 0,96÷0,97 и Ac = 0,95÷0,97 соответственно. Для построения моделей использованы ассоциативные нейронные сети. Оценка качества моделей проведена методами внутренней и внешней проверки. На выборке
из 75 новых соединений правильно классифицированно 63% всех веществ, а также 69%
активных соединений. С помощью индекса Дайса рассчитана область применения созданных QSAR моделей. Показано, что количество правильно спрогнозированных соединений с DI 0,6−0,7 и ≥0,7 составляет 74 и 85% соответственно. |
|---|