QSAR study of ACK1 inhibitors by genetic algorithm–multiple linear regression (GA–MLR)
المؤلفون المشاركون
Pourbasheer, Islam
Aalizadah, Rida
Ganjali, Muhammad Rida
Norouzi, Parviz
Shadmanesh, Javad
المصدر
Journal of Saudi Chemical Society
العدد
المجلد 18، العدد 5 (31 ديسمبر/كانون الأول 2014)، ص ص. 681-688، 8ص.
الناشر
تاريخ النشر
2014-12-31
دولة النشر
السعودية
عدد الصفحات
8
التخصصات الرئيسية
الموضوعات
الملخص EN
In this work, a quantitative structure–activity relationship (QSAR) model was used to predict the ACK1 inhibitory activities.
A data set of 37 compounds with known ACK1 inhibitory activities was used.
The data set was divided into two subsets of training and test sets, based on hierarchical clustering technique.
Genetic algorithm was applied to select the respective variables to build the model in the next step.
Multiple linear regressions (MLR) were employed to give the QSAR model.
The squared cross-validated correlation coefficient for leave-one-out ðQ2 LOOÞ of 0.712 and squared correlation coefficient ðR2 trainÞ of 0.806 were obtained for the training set compounds by GA–MLR model.
The given model performed a good stability and predictability when it was verified by internal and external validation.
The predicted results from this study can lead to design of better and potent ACK1 inhibitors.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Pourbasheer, Islam& Aalizadah, Rida& Ganjali, Muhammad Rida& Norouzi, Parviz& Shadmanesh, Javad. 2014. QSAR study of ACK1 inhibitors by genetic algorithm–multiple linear regression (GA–MLR). Journal of Saudi Chemical Society،Vol. 18, no. 5, pp.681-688.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-414094
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Pourbasheer, Islam…[et al.]. QSAR study of ACK1 inhibitors by genetic algorithm–multiple linear regression (GA–MLR). Journal of Saudi Chemical Society Vol. 18, no. 5 (2014), pp.681-688.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-414094
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Pourbasheer, Islam& Aalizadah, Rida& Ganjali, Muhammad Rida& Norouzi, Parviz& Shadmanesh, Javad. QSAR study of ACK1 inhibitors by genetic algorithm–multiple linear regression (GA–MLR). Journal of Saudi Chemical Society. 2014. Vol. 18, no. 5, pp.681-688.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-414094
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references : p. 687-688
رقم السجل
BIM-414094
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر