Development of Quantitative Structure—Activity Relationships and Classification Models for Anticonvulsant Activity of Hydantoin Analogues.
Notice bibliographique
Résumé
Classification and QSAR analysis was performed on a large set of hydantoin derivatives with measured\nanticonvulsant activity in mice and rats. The classification set comprised 287 hydantoins having maximal\nelectroshock (MES) activity expressed in qualitative form. A subset of 94 hydantoins with MES ED<sub>50</sub> values\nwas used for QSAR analysis. Numerical descriptors were generated to encode topological, geometric/structural,\nelectronic, and thermodynamic properties of molecules. Analyses were performed with training and test\nsets of diverse compounds selected using their representation in a principal component space. Cell- and\ndistance metric-based selection methods were employed in this process. For QSAR, a genetic algorithm\n(GA) was used for selecting subsets of 5−9 descriptors that minimize the rms error on the training sets. The\nmost predictive models have rms errors of 0.86 (<i>r</i><sup>2</sup> = 0.64) and 0.73 (<i>r</i><sup>2</sup> = 0.75) ln(1/ED<sub>50</sub>) units on the\ncell- and distance metric-derived test sets, respectively, and showed convergence in the selected descriptors.\nClassification models were developed using recursive partitioning (RP) and spline-fitting with a GA (SFGA),\na novel method we have implemented. The most predictive RP and SFGA models have classification rates\nof 75% and 80% on the test sets; both methods produced models with similar discriminating features. For\nQSAR and classification, consensus schemes gave improved predictive accuracy.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».