| 环氧化合物分子结构与致变活性的关系 |
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| 引用本文： | 白乃彬,顾玛力,谢飞,王兴平.环氧化合物分子结构与致变活性的关系[J].环境科学,2001,22(6):112-115. |
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| 作者姓名： | 白乃彬 顾玛力 谢飞 王兴平 |
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| 作者单位： | 1. 中国科学院生态环境研究中心,
2. 北京联合大学化学工程学院, |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金项目(29877032) |
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| 摘 要： | 由化学物质毒性效应登录(RTECS)1998年光盘系统检索获得86种环氧化合物对鼠沙门氏菌致变活性数据.应用主成分分析法从11种分子描述符中选择出5种对致变活性有明显影响的描述符:碳原子数,苯环数,氢原子数,烷基数和氧原子数.通过样本学习集训练并优化神经网络结构,建模分类预报:对于86个样本,低和高2类活性,正确分类率达到92%.结果表明:3～4个骈接苯环的环氧化物的特殊结构具有很强的致变活性.
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| 关 键 词： | 神经网络 环氧化物 致变活性 构效关系 |
| 文章编号： | 0250-3301(2001)06-05-0112 |
| 收稿时间： | 2001/2/20 0:00:00 |
| 修稿时间： | 2001年2月20日 |
Quantitative Structure and Activity Relationship for Epoxides |
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| Bai Naibin,Gu Mali,Xie Fei and Wang Xingping.Quantitative Structure and Activity Relationship for Epoxides[J].Chinese Journal of Environmental Science,2001,22(6):112-115. |
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| Authors: | Bai Naibin Gu Mali Xie Fei and Wang Xingping |
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| Institution: | Research Center for Eco-Environmental Sciences, Chinese Academy Sciences, Beijing 100085, China. |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | Back-Propagation Method(BP) neural networks epoxides mutagenic activity QSAR |
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