神經網絡法應用于酚類化合物對青海弧菌毒性的預測

堵錫華，王超

徐州工程學院 化學化工學院，徐州 221111

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神經網絡法應用于酚類化合物對青海弧菌毒性的預測

堵錫華，王超

徐州工程學院 化學化工學院，徐州 221111

青海弧菌對有毒酚類化合物具有強烈的敏感性，為建立酚類衍生物對青海弧菌毒性的定量結構-活性相關性(QSAR)模型，分析了16種酚類衍生物的分子結構與對青海弧菌毒性之間的相關關系，計算了酚類衍生物的分子連接性指數和分子形狀指數，并優化篩選了分子連接性指數的1階路徑指數(1χ)和分子形狀指數的2階特征指數(K2)及1階和2階指數乘積值(K4)，用這3種指數與對青海弧菌的毒性進行多元回歸分析，多元回歸方程的決定系數R2=0.971。為進一步提高預測精度，將這3種分子結構參數作為神經網絡的輸入變量，毒性值作為輸出變量，采用3:2:1的網絡結構，通過反向傳播(BP)神經網絡法獲得滿意的QSAR預測模型，總的相關系數r為0.996，計算得到的毒性預測值與實驗值較為吻合，平均相對誤差僅為1.98%，結果表明該模型具有良好的預測酚類衍生物毒性的能力，可以看出神經網絡方法對酚類化合物發光菌毒性預測比多元線性回歸方法的統計學意義更加明顯。

酚類衍生物；青海弧菌；分子連接性指數；分子形狀指數；定性結構-活性相關性

Received 5 February 2016 accepted 27 June 2016

酚類化合物主要來源于化工精細化學品生產過程中的三廢排放，它具有中等強度的毒性，會對人身造成一定的傷害，故部分酚類化合物早已被美國和歐盟列入優先監測控制污染物的黑名單[1]，我國也將多種酚類化合物確定為優先控制重點有機污染物[2]。……