羧酸类ALR2抑制剂生物活性的神经网络模拟研究

作者：陈艳; 李靖; 冯惠

来源：徐州工程学院学报(自然科学版), 2023, 38(03): 86-92.

DOI：10.15873/j.cnki.jxit.000522

• 醛糖还原酶抑制剂
• 羧酸衍生物
• 生物活性
• QSAR
• 神经网络

为了研究和开发醛糖还原酶抑制剂，从而设计高效抗糖尿病并发症的新药，采用拓扑理论计算了以112个羧酸类衍生物作为有潜力的ALR2抑制剂分子的电拓扑状态指数(Ei)和电性距离矢量(Mj),通过最佳变量子集回归的方法建立了这112个化合物生物活性(pIC50)的六元(M62,E13,M63,M14,E32,E42)QSAR模型，并以这6个参数作为输入层构建6∶9∶1的人工神经网络反向传播(BP)算法模型.该模型的相关系数由多元线性归回的0.859提升为0.979,预测能力由平均相对误差0.366降为0.119.通过对模型的6个参数进行分析，找出影响112个ALR2抑制剂分子生物活性的结构片段为—C—、—N—、>S<、—OH、—X,并以此设计了5个具有较高活性的分子.该研究为设计高效抗糖尿病并发症的新药提供了理论基础.

• 单位
  徐州工程学院; 化学化工学院