https://doi.org/10.15255/KUI.2003.030
Objavljen: Kem. Ind. 53 (7-8) (2004) 323–331
Referentni broj rada: KUI-30/2003
Tip rada: Izvorni znanstveni rad
Preuzmi rad:  PDF

Primjena umjetnih neuralnih mreža u QSPR istraživanju – Automatska klasifikacija kemikalija štetnih za endokrini sustav

M. Novič i A. Roncaglioni

Sažetak

Europska unija je dostavila popis od 553 kemikalije koje se trebaju ispitati radi mogućih štetnih djelovanja. U izvješću temeljenom na desetgodišnjem eksperimentiranju procijenjen je niz učinaka koji pokazuju nehomogenost dobivenih podataka. Na temelju objavljenih činjenica o njihovom djelovanju, Komisija je predložila klasifikaciju oštećivača endokrinog sustava (EDs). U ovom prilogu prikazuje se prijedlog metodologije kojom bi se pronašao model za automatsko predviđanje pripadnosti pojedinim kategorijama. Za rješenje tog problema primijenjene su tehnike skupljanja i klasifikacije. Iz popisa od 553 kemikalije, za 106 molekula s određenom kemijskom strukturom određena je pripadnost ED klasi. Molekulske strukture svih 106 kemikalija prikazane su pomoću 3D atomskih koordinata izračunatih AM1 ili PM3 semiempirijskim metodama. Iz 3D koordinata izračunati su molekulski deskriptori. Ispitan je klasifikacijski model koji se temelji na neuralnim mrežama CP NN (counterpropagation neural network).

Ovo djelo je dano na korištenje pod licencom Creative Commons Imenovanje 4.0 međunarodna

Ključne riječi

umjetna neuralna mreža, QSPR studija, kemikalije oštećivači endokrinog sustava