使用M-多项式对菌的生物控制剂进行计算分析
Muhammad Imran1, Jabbar Ali2, Yasir Ali2
1Department of Electrical Engineering, Prince Mohammad Bin Fahd University, P.O. Box 1664, Al Khobar 31952, Kingdom of Saudi Arabia.
ACS omega
|July 21, 2025
概括
这项研究将生物控制剂的化学结构与它们对Fusarium wilt.的有效性相关联. 定量结构-属性关系 (QSPR) 模型预测疾病管理中的代理行为.
科学领域:
- 农业科学 农业科学
- 植物病理学 植物病理学
- 计算化学是一种计算化学.
背景情况:
- 虫 (Fusarium wilt) 是一种具有破坏性的土壤传播的植物病,导致农业的重大损失.
- 有效的管理策略至关重要,包括化学和分子生物控制剂.
- 了解化学结构和疗效之间的关系是开发新药的关键.
研究的目的:
- 调查生物控制剂的物理化学性质和分子不变之间的相关性对于Fusarium wilt.
- 建立定量结构-属性关系 (QSPR) 模型来预测生物控制剂的疗效.
- 为了确定最优的分子描述器,以有效地缓解Fusarium枯.
主要方法:
- 计算生物控制剂的M多项式和各种分子不变量 (例如,萨格勒布类型的指数,原子键连接性,索博尔指数).
- 应用回归分析来确定分子描述符和药物有效性之间的显著相关性.
- 使用回归系数,根平均平方误差 (RMSE) 和F统计的QSPR模型的评估.
主要成果:
- 确定了特定的分子不变体与杀菌剂,土壤烟雾剂和分子生物控制剂的有效性之间的显著相关性.
- 确定了最小的RMSE和最大的F统计数据的最佳回归系数,表明了强大的QSPR模型.
- 证明了QSPR模型对生物剂对Fusarium wilt的行为和有效性的预测能力.
结论:
- QSPR分析为Fusarium wilt.生物控制剂的结构-活性关系提供了宝贵的见解.
- 开发的模型可以帮助合理设计和优化用于疾病管理的新药.
- 这项研究代表了对植物疾病的QSPR应用的首次审查,为未来的研究提供了基础.
