Ứng dụng mạng nơ-ron nhân tạo cho việc đánh giá độ tan hòa nước của các chất giống như thuốc

Tóm tắt

Nghiên cứu này đã tiến xa trong việc phát triển mô hình liên quan định lượng - tính chất (QSPR) để dự đoán độ hóa tan trong nước của các chất giống như thuốc. Bằng cách tích
hợp hồi quy đa biến và kỹ thuật mạng nơ-ron nhân tạo, nghiên cứu đã sử dụng thuật toán đảo
ngược để lựa chọn một cách có chiến lược các chỉ số mô tả phân tử 2D và 3D, dẫn đến việc
phát triển một mô hình QSPRMLR tối ưu với k = 23. Mô hình hồi quy mạng nơ-ron nhân tạo
(QSPRANN), xuất phát từ các chỉ số đã được chọn của mô hình hồi quy tuyến tính đa biến
(QSPRMLR), đã thể hiện khả năng dự đoán nâng cao cho các giá trị logS cả trong nhóm đánh
giá và nhóm dự đoán, mang lại giá trị SE lần lượt là 0.786 và 0.808. QSPRANN đã cải thiện
đáng kể khả năng dự đoán tổng thể của mô hình hồi quy đa biến. Các giá trị thống kê đánh giá mô hình QSPRANN cho thấy phù hợp SE = 0.699, R2train = 0.918, và Q2v = 0.878. Các giá
trị logS dự đoán từ mô hình QSPRANN tương thích tốt với dữ liệu thực nghiệm, xác nhận tính
tin cậy và chính xác của mô hình phát triển.