QSAR studies and application of genetic algorithm - multiple linear regressions in prediction of novel p2x7 receptor antagonists’ activity
Publish place: Iranian Chemical Communication، Vol: 4، Issue: 3
Publish Year: 1394
نوع سند: مقاله ژورنالی
زبان: English
View: 295
This Paper With 19 Page And PDF Format Ready To Download
- Certificate
- من نویسنده این مقاله هستم
این Paper در بخشهای موضوعی زیر دسته بندی شده است:
استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:
شناسه ملی سند علمی:
JR_ICC-4-3_009
تاریخ نمایه سازی: 2 مهر 1398
Abstract:
Quantitative structure-activity relationship (QSAR) models were employed for prediction the activity of P2X7 receptor antagonists. A data set consisted of 50 purine derivatives was utilized in the model construction where 40 and 10 of these compounds were in the training and test sets respectively. A suitable group of calculated molecular descriptors was selected by employing stepwise multiple linear regressions (SW-MLR) and genetic algorithm-multiple linear regressions (GA-MLR) as variable selection tools. The proposed MLR models were fully confirmed applying internal and external validation techniques. The obtained results of this QSAR study showed the superiority of the GA-MLR model over the SW-MLR model. As a result, the obtained GA–MLR model could be applied as a valuable model for designing similar groups of P2X7 receptor antagonists.
Keywords:
Authors
Alireza Banaei
Department of Chemistry, Payame Noor University (PNU), P. O. Box ۱۹۳۹۵-۳۶۹۷
Eslam Pourbasheer
Department of Chemistry, Payame Noor University (PNU), P. O. Box ۱۹۳۹۵-۳۶۹۷
Fatemeh Haggi
Department of Chemistry, Payame Noor University (PNU), P. O. Box ۱۹۳۹۵-۳۶۹۷, 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 :