Neural networks studies : quantitative structure-activity relationship of mutagenic aromatic nitro compounds

¹ École nationale supérieure d'ingénieurs de Caen (ENSI de Caen), ISMRA, URA 480 CNRS, 6, bd du Maréchal-Juin, 14050 Caen Cedex, France.
² École nationale supérieure de chimie de Paris, 11, rue P-et-M-Curie, 75005 Paris, France.

Abstract

The application of neural networks to the study of quantitative structure-activity relationship (QSAR) of mutagenic aromatic and heteroaromatic nitro compounds is reported. The results obtained are compared with the results given by a multiple linear regression. It is shown that neural networks prediction is more accurate than regression analysis prediction.

Résumé

Relation structure-activité de composés nitro aromatiques mutagènes modélisée par réseau neuromimétique. Nous avons utilisé un réseau neuromimétique pour l’étude de la relation entre la structure et l'activité mutagène de 188 composés aromatiques et hétéroaromatiques nitrés. Les résultats obtenus ont été comparés à ceux obtenus à l'aide d'une analyse par régression multilinéaire. Nous avons montré que le réseau neuronal est plus performant que l'analyse multilinéaire pour la prédiction de l'activité mutagène dans la série considérée.