مطالعه شیبه سازی: پارامترهای مدل سازی برای پیش بینی فعالیت مشتقات ایمینوکرومن
Publish place: Iranian Journal of Analytical Chemistry، Vol: 5، Issue: 2
Publish Year: 1397
Type: Journal paper
Language: English
View: 389
This Paper With 8 Page And PDF Format Ready To Download
- Certificate
- I'm the author of the paper
Export:
Document National Code:
JR_IJAC-5-2_004
Index date: 13 July 2019
مطالعه شیبه سازی: پارامترهای مدل سازی برای پیش بینی فعالیت مشتقات ایمینوکرومن abstract
A quantitative structure activity relationship analysis has been applied to a data set of 34 derivatives of 8-hydroxy-2-iminochromene with inhibitory activities for carbonyl reductase 1. Semi-empirical quantum chemical calculations at the AM1 level were used to find the geometry of the studied molecules. Whole numbers of descriptors were calculated with Dragon software, and a subset of calculated descriptors was selected from 407 Dragon descriptors with the multiple linear regression (MLR), partial least square and principal component analysis methods. Results displayed that the MLR method predicted of activity good enough. The best model of MLR, with seven descriptors was selected. Also it indicates very good consistency towards data variations for the validation methods. The predicted values of activities are in suitable agreement with the experimental results. The obtained results suggested that the PLS method could be more helpful to predict the biological activity of iminochromene derivatives. This study is be useful to predict the activity of other compounds in the same derivatives.
مطالعه شیبه سازی: پارامترهای مدل سازی برای پیش بینی فعالیت مشتقات ایمینوکرومن Keywords:
مطالعه شیبه سازی: پارامترهای مدل سازی برای پیش بینی فعالیت مشتقات ایمینوکرومن authors
Nosrat Madadi Mahani
Department of Chemistry, Payame Noor University, ۱۹۳۹۵-۴۶۹۷ Tehran, Iran
Azra Horzadeh
Department of Chemistry, Payame Noor University, ۱۹۳۹۵-۴۶۹۷ Tehran, Iran
مراجع و منابع این Paper:
لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این Paper را نمایش می دهد. این مراجع به صورت کاملا ماشینی و بر اساس هوش مصنوعی استخراج شده اند و لذا ممکن است دارای اشکالاتی باشند که به مرور زمان دقت استخراج این محتوا افزایش می یابد. مراجعی که مقالات مربوط به آنها در سیویلیکا نمایه شده و پیدا شده اند، به خود Paper لینک شده اند :