Вивчення взаємозв’язку «структура – протипухлинна активність» похідних 4-тіазолідинонів методами регресійного аналізу та класифікаційного моделювання

dc.contributor.authorЗіменковський, Б.С.
dc.contributor.authorДевіняк, О.Т.
dc.contributor.authorЛесик, Р.Б.
dc.date.accessioned2013-03-06T15:52:24Z
dc.date.available2013-03-06T15:52:24Z
dc.date.issued2012
dc.description.abstractПроведено багатофакторний лінійний регресійний аналіз та класифікаційне моделювання (алгоритм Random Forest) протипухлинної активності похідних 4-тіазолідинонів з метою спрямованого синтезу сполук з протираковою дією. Прогностична здатність підтверджена статистичними показниками, отриманими в процесі створення моделі, та при прогнозі тестової вибірки. Здійснено аналіз вкладів дескрипторів у прийняття рішення, визначено найбільш важливі з них для проведення класифікації, розкрито їх фізико-хімічний зміст та проілюстровано зв'язок виділених молекулярних дескрипторів зі здатністю до інгібування росту онкоклітин.uk_UA
dc.description.abstractПроведен многофакторный линейный регрессионный анализ и классификационное моделирование (алгоритм Random Forest) противоопухолевой активности производных 4-тиазолидинонов с целью целенаправленного синтеза соединений с противораковым действием. Прогностическая способность подтверждена статистическими показателями, полученными в процессе создания модели и при прогнозе тестовой выборки. Осуществлен анализ вкладов дескрипторов в принятие решения, определены наиболее важные из них для проведения классификации, раскрыто их физико-химическое значение и проиллюстрирована связь выделенных молекулярных дескрипторов со способностью к ингибированию роста онкоклеток.uk_UA
dc.description.abstractIn order to perform directed synthesis of antineoplastic compounds the multiple linear regression analysis and classifi cation modeling (by Random Forest algorithm) of 4-thiazolidinones as anticancer agents have been carried out. The predictive ability is confi rmed by the statistic data obtained during model developing and test sample predicting. Descriptors contribution in the decision making has been estimated, the most important descriptors for the classifi cation have been identifi ed and interpreted. The relationship between the molecular descriptors selected and cancer cells growth inhibition is given.uk_UA
dc.identifier.citationВивчення взаємозв’язку «структура – протипухлинна активність» похідних 4-тіазолідинонів методами регресійного аналізу та класифікаційного моделювання / Б.С. Зіменковський, О.Т. Девіняк, Р.Б. Лесик // Журнал органічної та фармацевтичної хімії. — 2012. — Т. 10, вип. 2(38). — С. 43-49. — Бібліогр.: 16 назв. — укр.uk_UA
dc.identifier.issn0533-1153
dc.identifier.udc541.6:547.789:615.076
dc.identifier.urihttps://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/42017
dc.language.isoukuk_UA
dc.publisherІнститут органічної хімії НАН Україниuk_UA
dc.relation.ispartofЖурнал органічної та фармацевтичної хімії
dc.statuspublished earlieruk_UA
dc.titleВивчення взаємозв’язку «структура – протипухлинна активність» похідних 4-тіазолідинонів методами регресійного аналізу та класифікаційного моделюванняuk_UA
dc.title.alternativeИзучение взаимосвязи «структура – противоопухолевая активность» производных 4-тиазолидинонов методами регрессионного анализа и классификационного моделированияuk_UA
dc.title.alternativeThe study of the «structure – anticancer activity» relationship of 4-thiazolidinones using regression analysis and classification modelinguk_UA
dc.typeArticleuk_UA

Файли

Оригінальний контейнер

Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Завантаження...
Ескіз
Назва:
03-Zimenkovsky.pdf
Розмір:
3.68 MB
Формат:
Adobe Portable Document Format

Контейнер ліцензії

Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Завантаження...
Ескіз
Назва:
license.txt
Розмір:
817 B
Формат:
Item-specific license agreed upon to submission
Опис: