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抗新型隐球菌活性的2-噻唑腙衍生物的定量构效关系及机器学习研究( Quantitative structure-activity relationship and machine learning studies of 2-thiazolylhydrazone derivatives with anti- Cryptococcus neoformans activity )
Philipe de Oliveira Fernandes Joo Paulo A. Martins Eduardo B. de Melo Renata Barbosa de Oliveira Vinícius Gonalves Maltarollo
新生隐球菌是一种引起人类感染的真菌，在免疫抑制患者中有大量病例，主要发生在不发达国家。因此，噻唑腙类化合物是一类具有抗新生C.活性的化合物。对这些衍生物的结构-活性关系的理解可以导致设计出强健的化合物，这些化合物可能是有希望的真菌感染候选药物。具体而言，本文利用4D-QSAR和机器学习等现代技术，建立了两个具有较高预测能力的QSAR模型（一个2D模型和一个4D模型）（对测试集的r分别为0.934和0.831)，并报告了一个马修斯相关系数分别为1和0.62的随机森林分类模型，进行了内部和外部验证。所选模型的物理化学解释表明腙部分脂肪族取代基对抗真菌活性的重要性，证实了实验数据。Ramaswamy H.Sarma来文
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