Prediction of Carcinogenicity of Organic Chlorine-containing Compounds by Neural Network
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概要
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In order to develop a chemical hazard prediction system showing a higher performance than those of existing systems using linear multi-regression analysis as quantitative structure-activity relationship, neural network was applied to the prediction of carcinogenicity of 41 kinds of organic chlorine-containing compounds. Seven kinds of structural descriptors easily determined from molecular structures were used. A leave-one-out test showed a performance of 83%, higher than those of existing systems, and a possibility to get a higher performance was discussed.
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