Prédiction de la toxicité des insecticides par les réseaux de neurones artificiels au moyen des descripteurs sélectionnés par la méthode ""stepwise MLR""

Abstract

Le but de ce travail est d'établir des relations structure-activité (SAR) en mesure de prédire la toxicité dans un ensemble de données de 141composés de insecticides, et 8 paramètres calculées (obtenues par la méthode stepwise) sous forme de descripteurs QSAR de type physico-chimiques 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 à fin de déterminer les paramètres les plus pertinents sur la toxicité des insecticides. Le réseau de neurones optimal obtenu est un perceptron multicouche : une couche d’entrée, une couche cachée et une couche de sortie. Les paramètres les plus influant sur la toxicité des insecticides sont 3D-MoRSE, GETAWAY, les groupes fonctionnels.