Медико-биологический
информационный портал
для специалистов
 
БИОМЕДИЦИНСКИЙ ЖУРНАЛ Medline.ru

СОДЕРЖАНИЕ ЖУРНАЛА:
Физико-химическая биология

Клиническая медицина

Профилактическая медицина

Медико-биологические науки


АРХИВ:

Фундаментальные исследования

Организация здравохраниения

История медицины и биологии



Последние публикации

Поиск публикаций

Articles

Архив :  2000 г.  2001 г.  2002 г. 
               2003 г.  2004 г.  2005 г. 
               2006 г.  2007 г.  2008 г. 
               2009 г.  2010 г.  2011 г. 
               2012 г.  2013 г.  2014 г. 
               2015 г.  2016 г.  2017 г. 
               2018 г.  2019 г.  2020 г. 

Редакционная информация:
        Опубликовать статью
        Наша статистика


 РЕДАКЦИЯ:
Главный редактор

Заместители главного редактора

Члены редколлегии
Специализированные редколлегии


 УЧРЕДИТЕЛИ:
Федеральное государственное бюджетное учреждение науки
"Институт токсикологии Федерального медико-биологического агентства"
(ФГБУН ИТ ФМБА России)

Институт теоретической и экспериментальной биофизики Российской академии наук.

ООО "ИЦ КОМКОН".




Адрес редакции и реквизиты

199406, Санкт-Петербург, ул.Гаванская, д. 49, корп.2

ISSN 1999-6314

Российская поисковая система
Искать: 


«
Vol. 21, Art. 65 (pp. 810-818)    |    2020       
»

Expert model for evaluating the acute toxicity of structurally related compounds - azatricyclononane derivatives
"27 Central research Institute" of the Ministry of defense of the Russian Federation



Brief summary

In this paper, the possibility of predicting the toxic properties of azabrendan-type compounds by their molecular structure is considered. Based on the synthesized compounds, a neuro-fuzzy model "structure - activity" was created. To predict the properties of these compounds, a numerical research method such as fuzzy logic was used and the possibility of using an expert model based on the Sugeno algorithm to determine the acute toxicity of 4-azatricyclo [4.2.1.03,7] nonanes derivatives by the structural formula was shown. The proposed methodology for creating an expert model can be applied to any classes of compounds, provided that appropriate descriptors are selected that characterize the molecular structure of the selected class of substances and that there are enough compounds to train a neuro-fuzzy hybrid network.


Key words

neuro fuzzy modeling, prediction, training sample, descriptor, acute toxicity.





(The article in PDF format. For preview need Adobe Acrobat Reader)



Open article in new window

Reference list

1. Derbisher E.V., Vedenina N.V., Aleksandrina A.U., Derbisher V.E. Metodologiya prognozirovaniya klassa opasnosti maloizychennih organicheskih soedinenii / Sovremennie naykoemkie tehnologii. 2007. 8. S. 60-62.


2. CambridgeSoft ChemBio Office Ultra 13.0 [Electronic resources]. http:// www.cambridgeSoft-.com / Date of acces: 21.08.2016.


3. Dragon 7 [Electronic resources]. http://www.talete.mi.it / Date of acces: 12.02.2020.


4. Todeschini R., Consonni V. Handbook of Molecular Descriptors / Weinheim: WILEY-WCH Publishers, 2000. 688 p.


5. Balaban A.T. From Chemical Topology to 3D Geometry / J.Chem.lnf.ComputSci, 1997. 37. P. 645-650.


6. Baskin I.I., Galbershtam N.M., Palulin V.A. Komputernaya realizaciya iskysstvennih neironnih setei dlya resheniya zadach po viyavleniu svyazi «stryktyra-svoistvo» / Informacionnie tehnologii, 1997. 9. S. 27-30.


7. Kryglov V.V. Nechetkaya logika i iskysstvennie neironnie seti / M.: Izdatelstvo Fiziko-matematicheskoi literatyri, 2001. 224 s.


8. Baskin I.I., Skvortsova M.I., Palyulin V.A., Zefirov N.S. Quantitative chemical structure - property/activity relationship studies using artificial neural networks. / Foundations of Computing and Decision Sciences, 1997. 22. 2. P. 107-116.


9. Cramer R.D., Patterson D.E., Bunce J.D. Comparative molecular field analysis (CoMFA). Effect of shape on binding of steroids to carrier proteins / Hi. Am.Chem. Soc, 1988. 110. P. 5959-5967.


References





1. Derbisher E.V., Vedenina N.V., Aleksandrina A.Yu., Derbisher V.E. Methodology for predicting the hazard class of little-known organic compounds / Modern high technology. 2007. 8. R. 60-62. [In Russian].


2. CambridgeSoft ChemBio Office Ultra 13.0 [Electronic resources]. http:// www.cambridgeSoft-.com / Date of acces: 21.08.2016.


3. Dragon 7 [Electronic resources]. http://www.talete.mi.it / Date of acces: 12.02.2020.


4. Todeschini R., Consonni V. Handbook of Molecular Descriptors / Weinheim: WILEY-WCH Publishers, 2000. 688 p.


5. Balaban A.T. From Chemical Topology to 3D Geometry / J.Chem.lnf.ComputSci, 1997. 37. P. 645-650.


6. Baskin I.I., Gal'bershtam N.M., Palyulin V.A. Computer implementation of artificial neural networks to solve the problems of revealing the connection «structure-property» / Information technology, 1997. 9. R. 27-30. [In Russian].


7. Kruglov V.V. Fuzzy logic and artificial neural networks / M.: Publishing house of physical-mathematical literature, 2001. 224 r. [In Russian].


8. Baskin I.I., Skvortsova M.I., Palyulin V.A., Zefirov N.S. Quantitative chemical structure - property/activity relationship studies using artificial neural networks. / Foundations of Computing and Decision Sciences, 1997. 22. 2. P. 107-116.


9. Cramer R.D., Patterson D.E., Bunce J.D. Comparative molecular field analysis (CoMFA). Effect of shape on binding of steroids to carrier proteins / Hi. Am.Chem. Soc, 1988. 110. P. 5959-5967.





Свидетельство о регистрации сетевого электронного научного издания N 077 от 29.11.2006
Журнал основан 16 ноября 2000г.
Выдано Министерством РФ по делам печати, телерадиовещания и средств массовых коммуникаций
(c) Перепечатка материалов сайта Medline.Ru возможна только с письменного разрешения редакции

Размещение рекламы

Rambler's Top100