QSAR study on Paclitaxel derivatives as Anticancer drugs:Solvent Effect
محل انتشار: کنفرانس پژوهش های نوین در علوم و مهندسی
سال انتشار: 1395
نوع سند: مقاله کنفرانسی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 499
فایل این مقاله در 9 صفحه با فرمت PDF قابل دریافت می باشد
- صدور گواهی نمایه سازی
- من نویسنده این مقاله هستم
این مقاله در بخشهای موضوعی زیر دسته بندی شده است:
استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:
شناسه ملی سند علمی:
NRSECONF01_045
تاریخ نمایه سازی: 6 بهمن 1395
چکیده مقاله:
Twenty five different Paclitaxel anticancer derivatives were selected as a sample set and the geometry of the complexes were optimized using Gaussian 03W and Polarized continuummodel (PCM) was applied to consider the non-specific solvent effect, and all molecules were optimized in H2O solvent. The activity of the 25 different Paclitaxel derivatives was estimated by means of multiple linear regression (MLR), artificial neural network (ANN), and genetic algorithm (GA) techniques inwater solvent. The results obtained using the GA-ANN were compared with those obtained using MLR- PLS1, MLR-ANN ,GA-MLR and GA-ANN methodes. A high predictive ability was observed for the MLR-PLS1, MLR-ANN ,GA-MLR GA-ANN models, with root mean sumsquare errors (RMSE) of 0.997, 0.497, 0.494 , 0.469. respectively (N=25). The results obtained using the GA-ANN method indicated that the activityof the derivatives of Paclitaxel depends on different parameters such as Pipc03, BIC4 descriptors in solvent phase. In summary, a comparison of the quality of ANN with different MLR methods showed that has ANN a betterPredictive ability
کلیدواژه ها:
نویسندگان
Samaneh Hassanzadeh viyaee
Department of Chemistry,Central Tehran Branch, Islamic Azad University,P.O.BOX 14676-86831 ,Tehran ,IRAN
Maryam daghighi Asli
Department of Chemistry,Central Tehran Branch, Islamic Azad University,P.O.BOX 14676-86831 ,Tehran ,IRAN
Robabeh Sayyadi kord Abadi
Department of Chemistry , Rasht Branch ,Islamic Azad University,P.O.BOX 41335-3516,Rasht,IRAN
مراجع و منابع این مقاله:
لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این مقاله را نمایش می دهد. این مراجع به صورت کاملا ماشینی و بر اساس هوش مصنوعی استخراج شده اند و لذا ممکن است دارای اشکالاتی باشند که به مرور زمان دقت استخراج این محتوا افزایش می یابد. مراجعی که مقالات مربوط به آنها در سیویلیکا نمایه شده و پیدا شده اند، به خود مقاله لینک شده اند :