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目的 利用量子化学和神经网络方法,建立药物分子结构参数与药物清除率之间的关联模型,以预测药物的清除率。方法 计算了已知清除率的100种药物的18个结构参数,并对其进行了主成分分析,获得3个独立结构参数,分别以3个结构参数和18个结构参数作为神经网络的输入,进行了神经网络的建模和预测。结果 采用3个结构参数作为输入参数的神经网络的预测能力明显优于采用18个结构参数的预测能力。结论 所建预测药物清除率的神经网络模型可行,建模时进行药物分子结构参数选择非常必要。 相似文献
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医学科研中,经常需要研究两个变量间的相互关系或依赖关系,此时常用的做法就是进行简单直线相关或回归分析。但有时两个在专业上有一定联系的变量不呈直线、而呈某种较为简单的曲线变化趋势,这时就需要拟合相应类型的曲线回归方程。有些曲线方程比较简单,可以通过对自变量X或因变量Y作某种变量变换,使变换后的变量之间呈直线关系,通过直线回归分析获得直线回归方程,再对变量作相反的变换,使之还原成用原来的变量表达的曲线回归方程,这就是“可直线化曲线资料的回归分析”问题。 相似文献
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推理性药物设计(Rational Drug Design)致力于在已知的经验量(或理论量)与测得的生物活性之间建立一种数学关系。通常用Hansch方程或Free-Wilson方法进行研究。为了获得有意义的统计回归方程,需要大量确切生物活性的试验化合物,并且要求避免出现偶然相 相似文献
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摘要:随机对照试验是因果推断的金标准。然而由于药品上市前研究的局限性,需要在上市后进一步开展药品不良反应监测。上市后药品不良反应监测主要为基于真实世界的观察性研究,无法完全替代随机对照临床试验的最主要原因就是其控制混杂因素的效果不如随机对照试验。现在有很多方法可有效控制已知混杂因素,但未知混杂因素的控制仍是一大难点。目前比较流行的控制未知混杂因素的方法(如工具变量法、双重差分法等)适用条件过于苛刻,而敏感性分析法应用条件较为灵活,但使用相对复杂,并未得到广泛使用。本文介绍三类实用性较强的敏感性分析法,阐明了其原理及使用方法,以便研究者在观察性研究中适当应用。 相似文献
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从方差非齐性数据处理中的变换的必要性入手,根据数据均值与方差之间的关系研究了总体分布已知时的方差齐性变换的一般方法,并利用Mathematica软件分析相应变换中参数与方差之间的图形规律,最后介绍了总体分布未知时的Box-Cox变换的一般原理。 相似文献
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在密度泛函理论的基础上,根据软、硬酸碱原理,通过孤对电子计算得到的各种化学性质,我们建立了一种定量研究有机化合物亲核性/碱性的方法。这些化学性质描述符包括全局柔性,Fukui方程,局部柔性,局部Mulliken电荷等,它们是通过PC Spartan Pro软件,在密度泛函理论SVWN/DN~*层面上计算得到的量。在本研究工作中,选择了28个化合物,基于计算得到的密度将它们按照亲核性/碱性进行了分类。神经网络中的BP算法被用来研究所选取描述符与亲核性/碱性之间的关系。通过交叉验证避免了在神经网络训练中可能会出现的过度拟合问题。结果显示基于所建立神经网络的预测结果与已知的实验结果符合的很好。局部柔性与Fukui方程与亲核性之间有着相当好的对应关系,而局部Mulliken电荷更好地反映了碱性。我们期望所建立和训练得到的BP网络模型可以被用来预测未知化合物和功能基团的亲核性/碱性。 相似文献
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C反应蛋白(CRP)最初是用肺炎球菌C多糖体来检测病人血清中的CRP。近年来,则采用CRP免疫家免获得抗CRP血清,再用这种抗血清做沉淀试验,用已知抗体来检测未知抗原的方法来检测CRP。 相似文献