Predicting flavonoid physicochemical properties using topological indices and regression modeling
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Le résumé fourni par la source
Flavonoids, a diverse class of polyphenolic phytochemicals, exhibit multifaceted biological activities critical to human health. This study leverages degree-based topological indices (TIs) to predict six physicochemical properties of sixty flavonoids using linear, quadratic, and logarithmic regression models. Statistical validation via correlation coefficients ([Formula: see text]), Root Means Square Error (RMSE), and Mean Absolute Error (MAE) revealed robust predictive power, particularly for molar refractivity ([Formula: see text], RMSE [Formula: see text], MAE [Formula: see text]), molar volume ([Formula: see text], RMSE [Formula: see text], MAE [Formula: see text]), and enthalpy of vaporization ([Formula: see text], RMSE [Formula: see text], MAE [Formula: see text]). Quadratic models consistently outperformed linear/logarithmic approaches, indicating nonlinear relationships between TIs and properties. The methodology offers a cost-effective tool for prioritizing bioactive flavonoids in drug discovery, validated by strong agreement between predicted and experimental values for external compounds (e.g., Procyanidin B2: molar refractivity RMSE [Formula: see text]). This work bridges cheminformatics and QSPR, enabling rapid property estimation for polyphenolic systems.
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Le contrôle bibliographique ouvert
DOI retrouvé dans Crossref DOI retrouvé ; titre concordant.
- Titre Crossref
- Predicting flavonoid physicochemical properties using topological indices and regression modeling
- Date Crossref
- 29/07/2025
- Éditeur
- Springer Science and Business Media LLC
- Type
- journal-article
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Où se fait cette recherche
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Pingdingshan University pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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University of Gujrat Department of Mathematics pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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King Saud University pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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University of Engineering and Technology Lahore Department of Natural Sciences and Humanities pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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International Joint Laboratory for Multidimensional Topology and Carcinogenic Characteristics Analysis of Atmospheric Particulate Matter PM2.5 pays non établi dans la noticeStructure de recherche
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School of Software pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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College of Science Department of Biochemistry pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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College of Natural and Computational Science Department of Mathematics Éthiopie (pays nommé en fin d’affiliation)Université ou école supérieure
Pingdingshan University, Department of Mathematics — University of Gujrat et King Saud University, avec 5 autres affiliations. Pays d’affiliation : Éthiopie.
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