Прогнозування механізмів токсичної дії фенолів за допомогою ймовірнісної нейронної мережі в поєднанні з тестом Краскела–Уолліса
Prediction of the toxicity of chemical compounds is one of the most important steps in drug design. The use of phenolic compounds is a promising component in the pharmaceutical industry with many possible applications. The paper fo-cuses on the application of a probabilistic neural network for class...
Gespeichert in:
| Datum: | 2025 |
|---|---|
| Hauptverfasser: | , |
| Format: | Artikel |
| Sprache: | Englisch |
| Veröffentlicht: |
The National Technical University of Ukraine "Igor Sikorsky Kyiv Polytechnic Institute"
2025
|
| Schlagworte: | |
| Online Zugang: | http://journal.iasa.kpi.ua/article/view/351434 |
| Tags: |
Tag hinzufügen
Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!
|
| Назва журналу: | System research and information technologies |
Institution
System research and information technologies| _version_ | 1856543628245073920 |
|---|---|
| author | Pushkarova, Yaroslava Zaitseva, Galina |
| author_facet | Pushkarova, Yaroslava Zaitseva, Galina |
| author_sort | Pushkarova, Yaroslava |
| baseUrl_str | |
| collection | OJS |
| datestamp_date | 2026-02-02T20:49:24Z |
| description | Prediction of the toxicity of chemical compounds is one of the most important steps in drug design. The use of phenolic compounds is a promising component in the pharmaceutical industry with many possible applications. The paper fo-cuses on the application of a probabilistic neural network for classifying 232 phenols based on their mechanisms of toxic action. The Kruskal–Wallis test was also used to assess the influence of molecular descriptors on the reliable classification of phenolic compounds based on the mechanisms of their toxic action. It is shown that for the correct training of a probabilistic neural network and effective prediction of the mechanisms of toxic action of phenols, it is suf-ficient to use only 5 molecular descriptors. |
| first_indexed | 2026-02-08T08:06:14Z |
| format | Article |
| id | journaliasakpiua-article-351434 |
| institution | System research and information technologies |
| language | English |
| last_indexed | 2026-02-08T08:06:14Z |
| publishDate | 2025 |
| publisher | The National Technical University of Ukraine "Igor Sikorsky Kyiv Polytechnic Institute" |
| record_format | ojs |
| spelling | journaliasakpiua-article-3514342026-02-02T20:49:24Z Prediction of mechanisms of toxic action of phenols by means of probabilistic neural network in combination with Kruskal–Wallis test Прогнозування механізмів токсичної дії фенолів за допомогою ймовірнісної нейронної мережі в поєднанні з тестом Краскела–Уолліса Pushkarova, Yaroslava Zaitseva, Galina artificial neural network classification drug design phenol toxicity штучна нейронна мережа класифікація дизайн ліків фенол токсичність Prediction of the toxicity of chemical compounds is one of the most important steps in drug design. The use of phenolic compounds is a promising component in the pharmaceutical industry with many possible applications. The paper fo-cuses on the application of a probabilistic neural network for classifying 232 phenols based on their mechanisms of toxic action. The Kruskal–Wallis test was also used to assess the influence of molecular descriptors on the reliable classification of phenolic compounds based on the mechanisms of their toxic action. It is shown that for the correct training of a probabilistic neural network and effective prediction of the mechanisms of toxic action of phenols, it is suf-ficient to use only 5 molecular descriptors. Прогнозування токсичності хімічних сполук є одним із найважливіших етапів розроблення лікарських засобів. Використання фенольних сполук є перспективним компонентом у фармацевтичній промисловості з багатьма можливими застосуваннями. Працю присвячено застосуванню ймовірнісної нейронної мережі для класифікації 232 фенолів за механізмами їх токсичної дії. Для встановлення впливу молекулярних дескрипторів на достовірну класифікацію фенольних сполук за механізмами їх токсичної дії використали тест Краскела–Уолліса. Показано, що для коректного навчання ймовірнісної нейронної мережі та ефективного прогнозування механізмів токсичної дії фенолів достатньо використовувати лише 5 молекулярних дескрипторів. The National Technical University of Ukraine "Igor Sikorsky Kyiv Polytechnic Institute" 2025-12-29 Article Article Peer-reviewed Article application/pdf http://journal.iasa.kpi.ua/article/view/351434 10.20535/SRIT.2308-8893.2025.4.07 System research and information technologies; No. 4 (2025); 120-126 Системные исследования и информационные технологии; № 4 (2025); 120-126 Системні дослідження та інформаційні технології; № 4 (2025); 120-126 2308-8893 1681-6048 en http://journal.iasa.kpi.ua/article/view/351434/338454 |
| spellingShingle | штучна нейронна мережа класифікація дизайн ліків фенол токсичність Pushkarova, Yaroslava Zaitseva, Galina Прогнозування механізмів токсичної дії фенолів за допомогою ймовірнісної нейронної мережі в поєднанні з тестом Краскела–Уолліса |
| title | Прогнозування механізмів токсичної дії фенолів за допомогою ймовірнісної нейронної мережі в поєднанні з тестом Краскела–Уолліса |
| title_alt | Prediction of mechanisms of toxic action of phenols by means of probabilistic neural network in combination with Kruskal–Wallis test |
| title_full | Прогнозування механізмів токсичної дії фенолів за допомогою ймовірнісної нейронної мережі в поєднанні з тестом Краскела–Уолліса |
| title_fullStr | Прогнозування механізмів токсичної дії фенолів за допомогою ймовірнісної нейронної мережі в поєднанні з тестом Краскела–Уолліса |
| title_full_unstemmed | Прогнозування механізмів токсичної дії фенолів за допомогою ймовірнісної нейронної мережі в поєднанні з тестом Краскела–Уолліса |
| title_short | Прогнозування механізмів токсичної дії фенолів за допомогою ймовірнісної нейронної мережі в поєднанні з тестом Краскела–Уолліса |
| title_sort | прогнозування механізмів токсичної дії фенолів за допомогою ймовірнісної нейронної мережі в поєднанні з тестом краскела–уолліса |
| topic | штучна нейронна мережа класифікація дизайн ліків фенол токсичність |
| topic_facet | artificial neural network classification drug design phenol toxicity штучна нейронна мережа класифікація дизайн ліків фенол токсичність |
| url | http://journal.iasa.kpi.ua/article/view/351434 |
| work_keys_str_mv | AT pushkarovayaroslava predictionofmechanismsoftoxicactionofphenolsbymeansofprobabilisticneuralnetworkincombinationwithkruskalwallistest AT zaitsevagalina predictionofmechanismsoftoxicactionofphenolsbymeansofprobabilisticneuralnetworkincombinationwithkruskalwallistest AT pushkarovayaroslava prognozuvannâmehanízmívtoksičnoídíífenolívzadopomogoûjmovírnísnoínejronnoímerežívpoêdnanníztestomkraskelauollísa AT zaitsevagalina prognozuvannâmehanízmívtoksičnoídíífenolívzadopomogoûjmovírnísnoínejronnoímerežívpoêdnanníztestomkraskelauollísa |