药物生物利用度遗传神经网络预测研究

目的对药物生物利用度进行遗传神经网络预测。方法将人工神经网络与遗传算法应用于药物生物利用度预测研究，提出了采用遗传算法对人工神经网络进行优化的网络模型建立方法，利用遗传算法对神经网络模型中的权重进行优化,同时运用遗传算法强大的搜寻功能,得到特定条件下模型的最优解。并以药物分子体积(V)、分子折射率(R)、脂水分配系数(lgP_C)、水合能(H)、分子极化度(P)、前线轨道能量E_HOMO和E_HOMO为网络输入参数，以药物的平均生物利用度为网络输出参数，建立了药物生物利用度遗传神经网络预测模型。结果经遗传算法优化的GA-BP神经网络模型对生物利用度的预测精度为95.9%。结论该模型可以用于药物生物利用度预测研究。     

基于人工神经网络与遗传算法的硫酸沙丁胺醇渗透泵控释片剂释药行为预测研究

 目的对硫酸沙丁胺醇渗透泵控释片剂释药行为进行遗传神经网络预测。方法将人工神经网络与遗传算法应用于硫酸沙丁胺醇渗透泵控释片剂释药行为预测研究,提出了采用遗传算法对人工神经网络进行优化的网络模型建立方法,并以硫酸沙丁胺醇渗透泵控释片剂处方样本的相关实验数据为考察对象,考虑包衣液中的聚乙二醇1500含量(η)包衣膜厚度(δ) 对相关系数(r)各处方8h的累积释放度(F₈)影响,建立了硫酸沙丁胺醇渗透泵控释片剂释药行为遗传神经网络预测模型。结果通过实验测量与GA-BP神经网络预测结果比较,验证了经遗传算法优化的GA-BP神经网络模型对r的预测精度达 97.23％,对F8的预测精度为94.68％。结论由于该模型应用遗传算法对BP神经网络权值和学习进行优化,从而克服了BP神经网络训练速度慢,容易陷入局域极小和全局搜索能力弱等弱点,可以用于硫酸沙丁胺醇渗透泵控释片剂释药行为预测。