Prédiction neuronale de la toxicité des pesticides

Abstract

Prédiction neuronale de la toxicité des pesticides Le but de ce travail est d'établir des relations structure-activité (SAR) pour la prédiction de la toxicité dans un ensemble de données de 72 composés pesticides. 25 paramètres ont été calculés sous forme de descripteurs QSAR de type constitutionnels et propriétés moléculaires pour chaque molécule. La stratégie d’essai et erreur a été utilisée pour la modélisation neuronale avec la capacité de généralisation comme critère d'arrêt suivie d’une analyse de sensibilité afin de déterminer les paramètres les plus pertinents sur la toxicité des pesticides. Le réseau de neurones optimal obtenu est un perceptron multicouche : une couche d’entrée, une couche cachée et une couche de sortie (25 ; 13 ; 1), L’analyse de sensibilité à révélé que le nombre d'atomes de chlore et le nombre des atomes de phosphore sont les paramètres les plus influents sur la toxicité des pesticides.