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检 索 范 例 :范例一: (K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 范例二:J=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT M=Visual
机构地区:[1]环境医学工程教育部重点实验室,东南大学公共卫生学院,江苏省生物材料与器件重点实验室,江苏南京210009
出 处:《中国药理学与毒理学杂志》2014年第6期947-951,共5页Chinese Journal of Pharmacology and Toxicology
基 金:国家自然科学基金(81172697);国家自然科学基金(81302461);国家重大研究计划(2011CB933404);高等学校博士点基金(20110092110041);高等学校博士点基金(20130092120062)~~
摘 要:量化构效关系(QSAR)是用来预测单一系列化合物结构和效应关系的方法,近年来逐渐应用于纳米材料毒性高通量筛选和预测。本文结合传统QSAR研究方法以及金属纳米材料结构和毒性特点,探讨目前金属纳米材料QSAR研究方法,主要针对仪器测量和量子化学等结构描述符获取方法,金属纳米材料毒理学实验数据质量评定标准,支持向量机、人工神经网络等模型构建方法,留一法、留多法等模型验证方法的研究进展及所面临的研究难点进行了综述,并对该领域的进一步研究进行了展望。Quantitative structure activity relationship ( QSAR ) study attempts to correlate chemical structure with activity using statistical approaches and is now being applied to high throughput toxicity screening and prediction of nanomaterials. This paper is interded to discuss the present QSAR study methods of nanomaterials based on traditional QSAR study, such as the use of measurement instrument and quantum chemistry methods of structure descriptor selection, evaluation criteria for the quality of published experimental data on nanomaterials, modeling methods such as K-nearest neighbor ( KNN) and support vector machine(SVM), validation methods such as leave-one-out(LOO) and leave-N-out ( LNO) . We also review the problems and challenges existing in this area and predict future development.
分 类 号:R114[医药卫生—卫生毒理学] TB383[医药卫生—公共卫生与预防医学]
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