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RAMÓN GARCÍA-DOMÉNECH Y COLS. AN. R. ACAD. NAC. FARM.

gias que se suelen adoptar son (17): a) Crosvalidación; b) validación
interna dividiendo la serie de compuestos estudiada en un grupo de
entrenamiento y un grupo test; c) validación externa con un grupo
test no usado en la búsqueda de la función de predicción; d) análisis
de aleatoriedad y estabilidad. En este trabajo utilizaremos las estra-
tegias (a, b y d) como criterio de validación.

3. RESULTADOS Y DISCUSIÓN

Partiendo del trabajo desarrollado recientemente por Almerico et
al. (3) en el que realizaron un estudio QSAR con un grupo formado
por 30 compuestos análogos al aciclovir y ganciclovir y sus corres-
pondientes datos de actividad anti-VIH-1, se utilizó el análisis de
regresión multilineal para la búsqueda del modelo de predicción de
actividad usando la concentración eficaz 50 en su transformación
logarítmica, pCE50 = Log1/CE50 como variable dependiente y el con-

Tabla 2. Análisis de regresión multilineal realizado con pCE50 y diferentes
números de variables

Variables r2 SEE
J3V
0.5558 0.2677
1?v,G2 0.7818 0.1910
2?v,G2,L 0.8324 0.1704
1?v,G2,G5v,J4v 0.8762 0.1495
J2, J4v,J5v,4Dpc,L 0.8884 0.1449

Ecuación de predicción seleccionada

Coeficiente Std. Err. p

Intercept 3.807 0.445 0.0000
1?v 0.437 0.044 0.0000
G2 –0.316 0.042 0.0000
G5v –0.433 0.105 0.0004
J4v 15.020 3.744 0.0005

N = 30 R² = 0.8762 Q² = 0.8216
EEE = 0.14493
F(4,25) = 44.3 p < 0.00000

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