喹诺酮类化合物的定量构动关系

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目的 应用量子化学和神经网络方法,研究喹诺酮类化合物的的定量构动关系。方法 计算了21个喹诺酮类化合物的结构参数,建立了含两个隐含层的反传神经网络定量构动关系模型。输出层为试验获得的喹诺酮类化合物的3个药动学参数Cmax、AUC和t1/2;输入层为筛选出的喹诺酮类化合物的6个结构参数。结果 随机挑选20个化合物作为训练集并进行leave—one—out分析。剩下1个化合物作为预测集,预测结果能够很好地与试验数据相吻合。结论 所建立的定量构动关系模型能够有效地分析喹诺酮类化合物的定量构动关系。
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