【摘 要】
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目的从分子极性表面积和分子量预测药物的血浆蛋白结合率。方法根据半经验自洽场分子轨道AM1法得到的优化构型用MonteCarlo法计算得到分子量和分子极性表面积。用逐步多元回
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目的从分子极性表面积和分子量预测药物的血浆蛋白结合率。方法根据半经验自洽场分子轨道AM1法得到的优化构型用MonteCarlo法计算得到分子量和分子极性表面积。用逐步多元回归分析法及人工神经网络法建立从药物的分子量、分子极性表面积预测喹诺酮类药物的人血浆蛋白结合率的数学模型。回归方程采用statistics60软件。结果喹诺酮类药物的人血浆蛋白结合率与分子量(MW)和氢键给体表面积(SH)具有良好的相关性,回归方程为:fb=364.98-42.67SH-0.89MW+0.11MW*SH(n=28,R=0.8922)。神经网络的计算结果 25个训练样本的根均方误差RMSE为0.0368,3个预测样本的根均方误差RMSE为0.0640。结论药物血浆蛋白结合能力与分子量和分子极性表面积密切相关。从分子极性表面积预测药物血浆蛋白结合率具有方便快捷的优点,可用于相关的药动学参数的研究。
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