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通过定量结构特性（QSPR）分析探索药理学性状的基于频谱的描述
研究以定量结构性质关系（QSPR）分析为中心，重点是各种图能量，研究了诸如Me-氯喹酮，Sertraline，Sertraline，Niclosamide，Tizoxanide，Pha-690509，Irricasan，Emricasan，Emricasan和Sofosbuvir等药物。采用计算建模技术，旨在发现这些药物的化学结构及其独特特性之间的相关性。结果阐明了结构特征和药理学特征之间的定量关系，从而提高了我们的预测能力。这项研究显着，通过对这些药用化合物的结构质质连接提供基本见解，从而有助于药物发现和设计。值得注意的是，某些基于光谱的描述符，例如正惯性能，邻接能量，算术几何能，第一个Zegrab能量和谐波指数，表现出高于0.999的强相关系数。相反，众所周知的描述符，例如扩展的邻接，拉普拉斯和无价的拉普拉斯光谱半径，以及第一个和第二个Zagreb estrada指数的性能较弱。文章强调了图形能量和线性回归模型的应用，以有效预测药理特征，通过阐明分子结构与药理特征之间的关系来有效地增强药物发现过程并帮助有针对性的药物设计。
使用机器学习技术筛选碳钢筛选有机腐蚀抑制剂的数据驱动QSPR模型
Carbon steel is the most widely used metallic material in industry owing to its unique mechanical properties, availability, and low cost.1然而，当暴露于侵袭性环境（例如酸性溶液）时，碳钢的显着性较弱是其耐腐蚀性较差的耐腐蚀性，例如酸性溶液，这些溶液用于各种过程，例如清洁，腌制，淡化，下降和酸化。1,2 To prevent the corrosion of carbon steel, di ff erent methods have been used, including the use of corrosion inhibitors.Organic corrosion inhibitors showed good e ffi ciency and have great potential.3,4 However, their toxicity and envi- ronmental pollution are issues of great concern.The search for less toxic, environmentally friendly, and renewable corrosion inhibitors has become a research focus in this eld.5
铝制硅酸盐眼镜的结晶行为：从结构描述符到定量结构 - 基于财产关系（QSPR）的预测模型
成功地解码了控制多组分功能玻璃中结晶的结构描述符，可以为从试用方法和玻璃/玻璃陶瓷组成设计的过渡和经验建模铺平道路，从而朝着更合理和科学严格的定量结构 - 结构 - 实用关系（QSPR）模型。然而，由于多组分玻璃的组成和结构复杂性以及与成核相关的时间和长度尺度的较长，QSPR模型的发展和验证仍在其婴儿期。本文中提出的工作是通过结合实验和计算材料科学的优势来解码化学结构驱动因素，以促进或抑制碱/碱性 - 碱性 - 钙化型Alu Minoborosilicate在基于QSPR模型的开发中，促进或抑制成核和晶体的增长的化学结构驱动因素，从而促进或抑制核的成核和晶体生长，从而使基于基于QSPR模型的开发（PAWER M.DAWAID）促进成核和晶体生长。结果揭示了以下两个描述符，这些描述符在功能玻璃中特定的铝硅酸盐相位的成核和结晶：（1）SIO 4和ALO 4单元之间的混合程度，即Si - O - a-o - al链接，以及（2）（2）在玻璃结构中的镜头阶段之间的差异（2）差异。基于已建立的组成 - 结构 - 结晶行为关系，基于聚类分析的QSPR模型已经开发（并进行了测试），以预测所研究玻璃中尼索线（和氧化足）结晶的倾向。该模型已经在目前和以前的研究中对几个组成进行了测试，并成功预测了所有玻璃成分的结晶倾向，即使在先前的经验和半经验模型失败的情况下，即使是在此情况下。
M. Arockiaraj博士
Personal Data Name M. AROCKIARAJ DOB April 27, 1982 Gender Male Nationality Indian Major Field Graph Theory Fine Field Theoretical Computer Science Research Interests Embedding Problems, Topological Indices of Molecular Graphs, Entropy Measures and QSAR/QSPR Models Office Emails marockiaraj@gmail.com marockiaraj@loyolacollege.edu Telephone +91 9840298901 Mailing Address Dr. M. Arockiaraj数学副教授Loyola College Chennai 600034印度学术证书2007 - 2012 Ph.D.印度马德拉斯大学数学大学，2002 - 2004年M.Sc.数学洛约拉学院，钦奈，印度，1999年 - 2002年B.Sc.印度Tiruchirappalli的数学圣约瑟夫学院
基于距离的拓扑表征，图形能量预测和嵌入2D网络中P型表面中的苯环的NMR模式
纳米结构是分子和微观尺度上的微小物体，其中碳纳米管是其中最引人注目的。这些元素具有特殊的微电源特性和其他独特特征。研究人员最近专注于这些材料的数学特征。分子描述符在数学化学中至关重要，尤其是在QSAR和QSPR建模中。拓扑指数在其中具有重要的地位。这项研究介绍了十个最关键的拓扑指数的精确配方，用于位于高度对称的2D晶格BCZ 48中的P型表面上的苯环。我们已经合并了计算的索引，以开发2D晶格的图形能量的预测模型，此外，还提供了NMR模式和Homo-Lumo GAP。
药物研发中的人工智能
Anvita Aggarwal 摘要：人工智能 (AI) 已成为药物发现领域的一股变革力量，其驱动力是机器学习（尤其是深度学习）的广泛应用以及计算硬件和软件的不断进步。本文全面概述了化学信息学中 AI 的现状，涵盖定量结构-活性/性质关系 (QSAR/QSPR) 和基于结构的建模、从头分子设计和化学合成预测。分析强调了现有深度学习应用的优势和局限性，并提供了关于下一代 AI 在推进药物发现方面的潜力的前瞻性观点。 2023 年 10 月 12 日收到；2023 年 10 月 23 日修订；2023 年 10 月 25 日接受 © 作者 2023。在 www.questjournals.org 上以开放获取方式出版
药物发现和开发中的人工智能
人工智能加速了药物发现和开发过程并降低了成本，从语言建模到制药领域的改进，有大量成功的应用。随着药物相关数据的增加，深度学习方法已在整个药物发现步骤中使用。在这篇小评论中，我对人工智能及其在药物发现和开发中的应用进行了一般性描述。计算机辅助药物发现和基于配体的定量结构活性和性质（QSAR / QSPR）和从头药物设计，与单细胞技术的整合，药物代谢和排泄，并讨论了结直肠癌和牙齿脱落的最新进展，植物性传统医学的整合，并展示了用于发现血清素5-HT1A药物的AI辅助平台，该药物在不到12个月的时间内进入临床试验，远远少于需要四年药物发现过程的传统方法。
药房中的人工智能
人工智能 (AI) 专注于产生智能建模，这有助于想象知识、解决问题和做出决策。最近，人工智能在药学的各个领域发挥着重要作用，例如药物发现、药物输送配方开发、多药理学、医院药房等。在药物发现和药物输送配方开发中，正在使用各种人工神经网络 (ANN)，例如深度神经网络 (DNN) 或循环神经网络 (RNN)。目前已经分析了几种药物发现的实现，并证明了该技术在定量结构-性质关系 (QSPR) 或定量结构-活性关系 (QSAR) 中的强大功能。此外，从头设计促进了具有所需/最佳品质的新型药物分子的发明。在当前的评论文章中，讨论了人工智能在药学中的应用，特别是在药物发现、药物输送配方开发、多药理学和医院药房中的应用。
通过MCDM技术分析层次结构过程（AHP）优化HIV药物 初级保健中触发工具的开发和验证 基本tRNA中的 d-stem突变以忠诚为代价提高了翻译速度 基于FAERS数据库的不成比例分析 在卫生医院 - 苏迪亚阿拉伯2020- 2022年，与医疗保健相关的念珠菌爆发概述；回顾性多中心研究 血清维生素D与严重头痛或偏头痛之间的关联：基于人群的分析 跨境电子商务的关税，运输和利润
拓扑指数是预测不同药物的物理化学和生物学功能的关键工具。它们是从化学分子结构获得的数值。这些索引，尤其是基于学位的TI是评估化合物结构及其属性之间连接的有用工具。本研究解决了如何使用基于学位的拓扑指数来优化药物设计的研究问题。耐药性的出现和当前治疗的严重负面影响进一步强调了对艾滋病毒的更安全和更有效的艾滋病毒的需求。采用基于学位的图形不变性，该研究通过应用定量结构 - 特质关系（QSPR）技术来研究13种HIV药物，以将其分子结构与其物理特性相关联。根据特定参数，使用分析层次结构过程（AHP）对HIV药物进行排名。研究的结果消除了这些方法能够确定最有效的药物组合和设计的能力，从而为开发改善的HIV治疗提供了深刻的信息。
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graphyne和GraphDiyne纳米骨本在不同的应用中显示出明显的前瞻性。在电子设备中，他们提出了用于高性能纳米级设备的独特电子性能，而在催化中，它们的出色表面积和反应性将其对许多化学反应的有价值的催化剂提供了支持，从而有助于可持续能量和环境修复。拓扑指数（TIS）是数值不变的，可提供有关给定分子图的分子拓扑的重要信息。这些指数在QSAR/QSPR分析中至关重要，并且在预测各种物理化学特征方面起着重要作用。在本文中，我们提出了用于计算Graphyne和GraphDiyne Nanoribbons的基于反向（RR）学位拓扑指数的公式，包括RR Zagreb索引，RR Hyper-Zagreb索引，RR Hyper-Zagreb索引，RR忘记了RR INDEX，RR ATOM键连接性指数和RR GEEMETEX和RR GEEMETIC INDEX，以及RR GEEMETIC INDEX。我们还执行图理论分析和比较，以证明至关重要的意义并验证获得的结果。我们的发现提供了对这些纳米管的结构和化学特性的见解，并有助于开发各种应用的新材料。