{"title":"ANALISIS HKSA SENYAWA TURUNAN 4-FENOKSIPIRIMIDIN-5KARBOKSIAMIDA SEBAGAI ANTIDIABETIK MENGGUNAKAN METODE AM1","authors":"A. Asmara","doi":"10.20527/JSTK.V13I2.6432","DOIUrl":null,"url":null,"abstract":"Penelitian bertujuan untuk memodelkan senyawa turunan 4-fenoksipirimidin-5-karboksamida dan menentukan persamaan HKSA yang dihasilkan. Penelitian ini menggunakan metode semiempirik AM1 karena tingkat ketelitiannya cukup tinggi dan waktu perhitungannya relatif cepat. Metode statistika yang digunakan untuk pemilihan deskriptor yang berhubungan dengan aktivitas biologis senyawanya adalah analisis multilinear regression (MLR) karena jumlah deskriptornya relatif banyak. Pemodelan dalam penelitian ini menghasilkan satu model persamaan dengan rincian sebagai berikut: -log EC 50 = -47 . 95 + (71 . 322*qCl7) + (15 . 357*qC10) + (-169 . 512*qC11) + (1 . 955*qC23) + (0 . 493*E H ) + (-0 . 612*log P) + (-0 . 017*α) + (146 . 598*grad) + (0 . 018* ΔH f ) n = 14; r = 1.000; r 2 = 1.000; adjusted r 2 = 1.000; PRESS = 8.706","PeriodicalId":17766,"journal":{"name":"Jurnal Sains dan Terapan Kimia","volume":"36 1","pages":""},"PeriodicalIF":0.0000,"publicationDate":"2019-08-18","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":"0","resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":null,"PeriodicalName":"Jurnal Sains dan Terapan Kimia","FirstCategoryId":"1085","ListUrlMain":"https://doi.org/10.20527/JSTK.V13I2.6432","RegionNum":0,"RegionCategory":null,"ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":null,"EPubDate":"","PubModel":"","JCR":"","JCRName":"","Score":null,"Total":0}
引用次数: 0
Abstract
Penelitian bertujuan untuk memodelkan senyawa turunan 4-fenoksipirimidin-5-karboksamida dan menentukan persamaan HKSA yang dihasilkan. Penelitian ini menggunakan metode semiempirik AM1 karena tingkat ketelitiannya cukup tinggi dan waktu perhitungannya relatif cepat. Metode statistika yang digunakan untuk pemilihan deskriptor yang berhubungan dengan aktivitas biologis senyawanya adalah analisis multilinear regression (MLR) karena jumlah deskriptornya relatif banyak. Pemodelan dalam penelitian ini menghasilkan satu model persamaan dengan rincian sebagai berikut: -log EC 50 = -47 . 95 + (71 . 322*qCl7) + (15 . 357*qC10) + (-169 . 512*qC11) + (1 . 955*qC23) + (0 . 493*E H ) + (-0 . 612*log P) + (-0 . 017*α) + (146 . 598*grad) + (0 . 018* ΔH f ) n = 14; r = 1.000; r 2 = 1.000; adjusted r 2 = 1.000; PRESS = 8.706