Integration of Fuzzy Matter-Element Method and 3D-QSAR Model for Generation of Environmentally Friendly Quinolone Derivatives
Notice bibliographique
Résumé
The environmental pollution of quinolone antibiotics (QAs) has caused rising public concern due to their widespread usage. In this study, Gaussian 09 software was used to obtain the infrared spectral intensity (IRI) and ultraviolet spectral intensity (UVI) of 24 QAs based on the Density Functional Theory (DFT). Rather than using two single-factor inputs, a fuzzy matter-element method was selected to calculate the combined effects of infrared and ultraviolet spectra (CI). The Comparative Molecular Field Analysis (CoMFA) was then used to construct a three-dimensional quantitative structure-activity relationship (3D-QSAR) with QAs' molecular structure as the independent variable and CI as the dependent variable. Using marbofloxacin and levofloxacin as target molecules, the molecular design of 87 QA derivatives was carried out. The developed models were further used to determine the stability, functionality (genetic toxicity), and the environmental effects (bioaccumulation, biodegradability) of these designed QA derivatives. Results indicated that all QA derivatives are stable in the environment with their IRI, UVI, and CI enhanced. Meanwhile, the genetic toxicity of the 87 QA derivatives increased by varying degrees (0.24%-29.01%), among which the bioaccumulation and biodegradability of 43 QA derivatives were within the acceptable range. Through integration of fuzzy matter-element method and 3D-QSAR, this study advanced the QAs research with the enhanced CI and helped to generate the proposed environmentally friendly quinolone derivatives so as to aid the management of this class of antibiotics.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».