Quantitative Structure Activity Relationship by artificial neural network for cyclic urea and nonpeptide cyclic cyanoguanidine derivatives on wild type and mutant HIV-1 protease

الموضوعات

علوم تطبيقية وتكنولوجية

الملخص

QSAR study using the (PC-ANN) methodology was conducted to predict the inhibition constants of 127 symmetrical and unsymmetrical cyclic urea and cyclic cyanoguanidine derivatives containing different substituent groups such as: benzyl, isopropyl, 4-hydroxybenzyl, ketone, oxime, pyrazole, imidazole, triazole and having anti-HIV-1 protease activities. The results obtained by principal component-artificial neural network provided advanced regression models with good prediction ability. A 0.743 and 0.750 coefficients of determination were obtained using principal component-artificial neural network.

روابط وملفات

التعريف والنوع

رقم الوثيقة

f26a991b-22c7-4ed0-b3b1-cb02d542895a

رقم العقد

0

نوع الوسائط

Crawler

نوع المحتوى

الرسائل العلمية

صيغة المصدر

رسائل ماجيستير

نوع الملف

pdf text

أسماء الملفات

1696443_1.pdf

بيانات النشر

ترجمة العنوان

دراسة العلاقة الكمية بين الفاعلية و الصيغة البنائية باستخدام طريقة ANN لبعض مركبات cyclic ureaو مشتقات) (cyclic cyanoguanidine على أنزيم .(HIV-1 protease)

ألقاب المؤلفين

[{"name_ar":"عمر ذيب","title_ar":"اشراف","title_en":"Supervision"},{"name_ar":"محمد محمود عبدالفتاح جوابرة","title_ar":"اعداد","title_en":"Preparation"}]

اللغة

English

المصدر والدورية

اسم المصدر

Quantitative Structure Activity Relationship by artificial neural network for cyclic urea and nonpeptide cyclic cyanoguanidine derivatives on wild type and mutant HIV-1 protease

المحتوى والصفحات

عدد الصفحات

0

إشراف وإعداد

الإشراف

عمر ذيب

الإعداد

محمد محمود عبدالفتاح جوابرة

الاقتباسات الببليوغرافية