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Prediction of human skin permeability using artificial neural network (ANN) modeling

Acta Pharmacologica Sinica 2007年第4期28卷 591-600页

作者： Long-jian CHEN~2,Guo-ping LIAN~3,Lu-jia HAN~(2,4)~2College of Engineering,China Agricultural University,Beijing 100083,China ~3unilever corporate research,bedford mk44 1lq,uk College of Engineering China Agricultural University Beijing China unilever corporate research Bedford UK

Aim:To develop an artificial neural network （ANN） model for predicting skinpermeability （log Kp） of new chemical ***:A large dataset of 215experimental data points was compiled from the *** dataset was subdi-vided into 5 subsets and 4 of them were used to train and validate an ANN *** same 4 datasets were also used to build a multiple linear regression （MLR）*** remaining dataset was then used to test the 2 *** were employed as inputs into the 2 *** predictions werecompared with the experimental *** addition,the relationship betweenlog Kpand Abraham descriptors were ***:The regression re-sults of the MLR model were n=215,determination coefficient （R2）=0.699,meansquare error （MSE）=0.243,and F=*** ANN model gave improved resultswith n=215,R2=0.832,MSE=0.136,and F= *** ANN model suggests thatthe relationship between log Kpand Abraham descriptors is ***:The study suggests that Abraham descriptors may be used to predict skinpermeability,and the ANN model gives improved prediction of skin permeability.

关键词： ANN model diffusion permeability quantitative structure-activity relationship skin

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