%0 Journal Article
%T Quantitative Structure and Activity Relationship for Epoxides<br>环氧化合物分子结构与致变活性的关系
%A Bai Naibin
%A Gu Mali
%A Xie Fei
%A Wang Xingping
%A <br>白乃彬
%A 顾玛力
%A 谢飞
%A 王兴平
%J 环境科学
%D 2001
%I 
%X 由化学物质毒性效应登录(RTECS)1998年光盘系统检索获得86种环氧化合物对鼠沙门氏菌致变活性数据.应用主成分分析法从11种分子描述符中选择出5种对致变活性有明显影响的描述符:碳原子数,苯环数,氢原子数,烷基数和氧原子数.通过样本学习集训练并优化神经网络结构,建模分类预报:对于86个样本,低和高2类活性,正确分类率达到92%.结果表明:3～4个骈接苯环的环氧化物的特殊结构具有很强的致变活性.
%K Back-Propagation Method(BP)
%K neural networks
%K epoxides
%K mutagenic activity
%K QSAR<br>神经网络
%K 环氧化物
%K 致变活性
%K 构效关系
%U http://www.alljournals.cn/get_abstract_url.aspx?pcid=3FF3ABA7486768130C3FF830376F43B398E0C97F0FF2DD53&cid=A7CA601309F5FED03C078BCE383971DC&jid=64CD0AA99DD39F69401C615B85F123EF&aid=EDA3D3FC65843759&yid=14E7EF987E4155E6&vid=BC12EA701C895178&iid=B31275AF3241DB2D&sid=4BB057F167CF3A60&eid=EDA22B444205D04A&journal_id=0250-3301&journal_name=环境科学&referenced_num=1&reference_num=5