基于人工神经网络和支持向量机方法的亚硝胺定量构效关系研究

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亚硝胺是一类重要的有害污染物,对实验动物普遍存在致癌和致畸作用。亚硝胺广泛存在于大气、水体、土壤等与人类密切接触的环境以及食品和药品中,造成了难以避免的亚硝胺暴露风险。大量动物实验和流行病学研究表明,直接接触高剂量的亚硝胺能够引起急性中毒,长期接触低水平的亚硝胺可能诱发恶性肿瘤。因此,建立亚硝胺分子结构与活性之间的定量构效关系(QSAR)将对准确预测亚硝胺的急性毒性和致癌性具有重要的应用价值。本文主要通过量子化学方法获得分子结构参数作为描述符,然后采用多元线性回归和相关性分析对描述符进行筛选,最后使
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