分子构效关联神经网络模拟器的开发:Neco(2)。13C-NMR化学位移与多环芳烃致癌性的构效关系

Yoshimi Isu, U. Nagashima, H. Hosoya, S. Ohshima, Y. Sakamoto, T. Aoyama
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摘要

利用神经网络模拟器(Neco)进行结构活性相关性分析对13c - nmr化学位移及其致癌特征进行提取,选择与致癌相关的参数。所使用的神经网络结构是由输入层、中间层、输出层三层构成的分层神经网络。输入数据是11种多环芳香族碳氢化合物共同结构的10个碳原子的13c - nmr化学位移值。在学习法上使用青山等人的重建学习法,提取输入数据的特征,提取与致癌有关的参数,得到了统括过去研究的结果。
本文章由计算机程序翻译,如有差异,请以英文原文为准。
Development of NEural network simulator for structure-activity COrrelation of molecules: Neco(2). The structure-activity relationship between 13C-NMR chemical shifts and the carcinogenicity of polycyclic aromatic hydrocarbons(PAH).
構造活性相関解析のためのニューラルネットワークシミュレータ (Neco) を用いて多環式芳香族炭化水素 (PAH) の 13C-NMRケミカルシフトとその発癌性における特徴抽出を行ない、発癌性に関係のあるパラメータの選択を行なった。用いたニューラルネットワークの構造は入力層・中間層・出力層の3層からなる階層型ニューラルネットワークである。入力データは、11種類の多環式芳香族炭化水素の共通する構造の10個の炭素原子の 13C-NMRケミカルシフト値である。学習法に青山らの再構築学習法を用いて入力データの特徴抽出を行ない、発癌性に関係のあるパラメータの抽出を行なった結果、過去の研究を統括するような結果が得られた。
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