| 摘要 | 第4-6页 |
| Abstract | 第6-8页 |
| 第1章 绪论 | 第11-23页 |
| 1.1 研究背景 | 第11-12页 |
| 1.2 亚硝胺类化合物简介 | 第12-14页 |
| 1.2.1 亚硝胺的来源及形成 | 第12-13页 |
| 1.2.2 常见亚硝胺的致癌作用 | 第13-14页 |
| 1.3 QSAR建模步骤概述 | 第14-21页 |
| 1.3.1 活性数据收集 | 第14页 |
| 1.3.2 分子结构的构建及优化 | 第14页 |
| 1.3.3 分子描述符的计算及筛选 | 第14-15页 |
| 1.3.4 QSAR建模方法选择和模型构建 | 第15-19页 |
| 1.3.5 QSAR模型验证 | 第19-20页 |
| 1.3.6 QSAR在环境致癌物构效关系研究中的应用 | 第20-21页 |
| 1.4 本课题研内容 | 第21-23页 |
| 第2章 基于人工神经网络的亚硝胺急性毒性QSAR研究 | 第23-39页 |
| 2.1 引言 | 第23页 |
| 2.2 研究方法 | 第23-29页 |
| 2.2.1 活性数据的收集 | 第23-26页 |
| 2.2.2 分子描述符的筛选 | 第26-28页 |
| 2.2.3 QSAR模型构建方法 | 第28页 |
| 2.2.4 模型验证 | 第28-29页 |
| 2.3 结果与讨论 | 第29-37页 |
| 2.3.1 描述符筛选结果分析 | 第29-31页 |
| 2.3.2 人工神经网络拟合结果分析 | 第31-35页 |
| 2.3.3 亚硝胺结构对急性毒性的影响 | 第35-37页 |
| 2.4 本章小结 | 第37-39页 |
| 第3章 基于人工神经网络的亚硝胺致癌毒性QSAR研究 | 第39-51页 |
| 3.1 引言 | 第39-40页 |
| 3.2 研究方法 | 第40-42页 |
| 3.2.1 活性数据的收集 | 第40-41页 |
| 3.2.2 分子描述符的筛选 | 第41-42页 |
| 3.2.3 QSAR模型构建方法 | 第42页 |
| 3.2.4 模型验证 | 第42页 |
| 3.3 结果与讨论 | 第42-49页 |
| 3.3.1 描述符筛选结果分析 | 第42-44页 |
| 3.3.2 人工神经网络拟合结果分析 | 第44-48页 |
| 3.3.3 亚硝胺结构对致癌性的影响 | 第48-49页 |
| 3.4 本章小结 | 第49-51页 |
| 第4章 基于支持向量机的亚硝胺急性毒性和致癌性QSAR研究 | 第51-65页 |
| 4.1 引言 | 第51-52页 |
| 4.2 研究方法 | 第52-54页 |
| 4.2.1 活性数据收集 | 第52页 |
| 4.2.2 分子描述符与参数寻优 | 第52页 |
| 4.2.3 QSAR模型构建方法 | 第52-54页 |
| 4.3 结果与讨论 | 第54-64页 |
| 4.3.1 基于支持向量机的亚硝胺急性毒性结果分析 | 第54-59页 |
| 4.3.2 基于支持向量机的亚硝胺致癌毒性结果分析 | 第59-64页 |
| 4.4 本章小结 | 第64-65页 |
| 结论 | 第65-67页 |
| 参考文献 | 第67-75页 |
| 攻读硕士期间所发表学术论文 | 第75-77页 |
| 致谢 | 第77页 |
