《表3 各模型对14种化合物的logt1/2预测值》

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《外源化合物在鱼体内生物半减期的QSAR模型》

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与前人研究模型相比，本研究模型数据集增加了药物类化合物，使模型预测范围更广泛。其次，在Arnot等[14]和Brown等[15]的研究中，存在14个预测效果不好的化合物，在Papa等[6]的研究中部分化合物的预测结果得到优化。这些化合物包含在本研究模型的训练集和验证集中，表3给出了14种化合物的logt1/2实验值以及在此前各个模型中的预测最优值，可以看出，除了2，3，4，5-四氯硝基苯和六氯苯，其余化合物的预测准确度都有不同程度的提升，且SVM模型明显优于其他几种线性模型。另外，本研究的数据集中共包含28个氟化物，此前的研究[6，14-15]对这些化合物很难准确预测，而在本研究中，MLR法建立的模型中14种氟化物δ<1，预测较为准确，SVM法中21种氟化物也得到较准确的预测。