基于线性和非线性回归方法的2 氨基 6 芳基磺酰基苯甲腈和同类HIV 1逆转录酶抑制剂的QSAR模型

进行了一系列HIV-1逆转录酶抑制剂(2-氨基-6-芳基磺酰基苄腈及其硫代和亚磺酰基同类物)的定量构效关系研究。 选择从CODESSA生成的拓扑和几何以及与量子力学能量相关和与电荷分布相关的描述符来描述分子。 主成分分析(PCA)用于选择训练集。 使用了六种技术:多元线性回归(MLR),多元自适应回归样条(MARS),径向基函数神经网络(RBFNN),广义回归神经网络(GRNN),投影追踪回归(PPR)和支持向量机(SVM)建立两个数据集的QSAR模型:抗HIV-1活性和HIV-1逆转录酶结合亲和力。 结果表明,PPR和SVM模型提供了强大的预测能力。