Создание QSAR моделей для поиска ингибиторов тубулина
Vernadsky National Library of Ukraine
Переглянути архів Інформація| Поле | Співвідношення | |
| Title |
Создание QSAR моделей для поиска ингибиторов тубулина
|
|
| Creator |
Семенюта, И.В.
Ковалишин, В.В. Коперник, И.Н. Василенко, А.Н. Прокопенкo, В.В. Броварец, В.С. |
|
| Subject |
Біохімія
|
|
| Description |
Описаны новые QSAR модели для поиска ингибиторов тубулина. Точность прогноза для учебных и тестовых выборок составляет Ac = 0,96÷0,97 и Ac = 0,95÷0,97 соответственно. Для построения моделей использованы ассоциативные нейронные сети. Оценка качества моделей проведена методами внутренней и внешней проверки. На выборке из 75 новых соединений правильно классифицированно 63% всех веществ, а также 69% активных соединений. С помощью индекса Дайса рассчитана область применения созданных QSAR моделей. Показано, что количество правильно спрогнозированных соединений с DI 0,6−0,7 и ≥0,7 составляет 74 и 85% соответственно. Описано новi QSAR моделi для пошуку iнгiбiторiв тубулiну. Точнiсть прогнозу для навчальних та тестових вибiрок становить Ac = 0,96 ÷ 0,97 та Ac = 0,95 ÷ 0,97 вiдповiдно. Для побудови моделей використано асоцiативнi нейроннi мережi. Оцiнку якостi моделей проведено методами внутрiшньої i зовнiшньої перевiрки. На вибiрцi з 75 нових сполук правильно класифiковано 63% усiх речовин, а також 69% активних сполук. За допомогою iндексу Дайса розраховано область застосування створених QSAR моделей. Показано, що кiлькiсть правильно спрогнозованих сполук з DI 0,6−0,7 i ≥0,7 становить 74 та 85% вiдповiдно. The study presents new QSAR models to search for tubulin inhibitors. The prediction accuracies for the training and test sets are Ac = 0.95−0.97 and Ac = 0.95−0.97, accordingly. QSAR methodologies used Associative Neural Networks. The quality of models have been evaluated using both internal and external validation methods. In a sample of 75 new compounds, we correctly classified 63% of all compounds and 69% of active molecules. The applicability domain of QSAR models was evaluated by the Dice index. It is shown that the percentages of correctly predicted compounds with DI equal to 0.6−0.7 and ≥0.7 are 74 and 85%, respectively. |
|
| Date |
2015-09-19T14:24:06Z
2015-09-19T14:24:06Z 2013 |
|
| Type |
Article
|
|
| Identifier |
Создание QSAR моделей для поиска ингибиторов тубулина / И.В. Семенюта, В.В. Ковалишин, И.Н. Коперник, А.Н. Василенко, В.В. Прокопенкo, В.С. Броварец // Доповiдi Нацiональної академiї наук України. — 2013. — № 11. — С. 168–173. — Бібліогр.: 15 назв. — рос.
http://dspace.nbuv.gov.ua/handle/123456789/86516 615.277:004.032.26 |
|
| Language |
ru
|
|
| Relation |
Доповіді НАН України
|
|
| Publisher |
Видавничий дім "Академперіодика" НАН України
|
|