Prédiction de la toxicité des phénols et thiophenoles en utilisant l'analyse QSAR avec les outils statistiques MLR et ANN

الموضوعات

علوم تطبيقية وتكنولوجية

الملخص

"Notre travail a pour but de deviner la toxicité d'un ensemble de composantes chimiques des familles phénols et thiophenols. Cette étude se base sur la modélisation partielle.L'objectif est la possibilité de trouver la relation entre la structure partielle et la spécificité physico-chimie (structure\toxicité) . Notre étude est faite sur 51composantes chimiques par l'application technique S P R, et cela avec l'utilisation des matrices se basant sur les descripteurs partiels et E P C 50. Cette étude comporte 5 masses de descripteurs partiels (2 D), selon deux techniques : la régression linéaire multiple (MLR) et les calculs de réseaux de neurones artificiels (ANN) qui sont parmi les méthodes de modélisation les plus connues, dans (QSPR) et cela par l'utilisation successive des logiciels (XLSlRA) et (MATLab) . Les bons résultats de la technique(MLR) étaient ceux de l'ensemble des descripteurs topologiques R2 = 0.907 et MSE=O.115. Les résultats de l'ANN du même ensemble étaient très bons parce que R pour training, validation et teste était plus que 0.95.""

روابط وملفات

التعريف والنوع

رقم الوثيقة

ff43228e-de9c-4379-9f80-98f97e539431

رقم العقد

0

نوع الوسائط

Crawler

نوع المحتوى

الرسائل العلمية

صيغة المصدر

ماستر (LMD)

نوع الملف

pdf text

أسماء الملفات

2093603_1.pdf

بيانات النشر

ألقاب المؤلفين

[{"name_ar":" خديجة قعري","title_ar":"اعداد","title_en":"Preparation"},{"name_ar":" بلقاسم سويعي","title_ar":"اشراف","title_en":"Supervision"},{"name_ar":" خولة حويذق","title_ar":"اعداد","title_en":"Preparation"},{"name_ar":"انفال فقيري ","title_ar":"اعداد","title_en":"Preparation"}]

اللغة

French

المصدر والدورية

اسم المصدر

Prédiction de la toxicité des phénols et thiophenoles en utilisant l'analyse QSAR avec les outils statistiques MLR et ANN

المحتوى والصفحات

عدد الصفحات

0

ترجمة الملخص

يستهدف عملنا التنبؤ بسمية مجموعة من المركبات الكيميائية من عائلة الفينولات و الثيوفينولات , حيث تعتمد هذه الدراسة اساسا على النمذجة الجزيئية. و يرتكز هذا الهدف على امكانية ايجاد العلاقة بين البنية الجزيئية والخاصية الفيزيوكيميائية (بنية/سمية) , و تمت هذه الدراسة على 51 مركب كيميائي بتطبيق تقنية QSPR وذلك باستعمال مصفوفات تعتمد على الواصفات الجزيئية و EPC50, شملت ھذه الدراسة 5 كتل من الواصفات الجزیئیة (2D) وھذا وفق تقنيتين, الانحدار الخطي المتعدد ( ( MLR وحسابات الشبكة العصبية الاصطناعية (ANN) وهي من طرق النمذجة الاكثر شيوعا في QSPR وهذا باستعمال البرمجية (Xlsta) و (MATlab) على التوالي. وكـانت أحــسن نـتائج في تقنية MLR)) هي نتائج كــتلة) الواصفات الطوبولوجية ) R2=0.907 و MSE=0.115 و كانت نتائج ال( ANN) لنفس الكتلة جيدة حيث انR لكل من Trainingو Validation و Teste اكبر من 0.95 ."

كلمات الباحثين

Modélisation partielle, EPC50, descripteurs partiels, QSRR, régression (MLR), régression (ANN). النمذجة الجزيئية , EPC50, الواصفات الجزيئية, QSPR, الانحدار(MLR ),الانحدار (ANN).

إشراف وإعداد

الإشراف

بلقاسم سويعي

الإعداد

خديجة قعري, خولة حويذق, انفال فقيري

الاقتباسات الببليوغرافية