CONCLUSION The QSAR model can predict the MIC of carbapenems and select the biologic-activity compounds, which offer a new way of thinking and references of carbapenems compounds design.
结论所建立的QSAR模型能有效地进行碳青霉烯类化
的MIC值的预测和化
选，为
类新
提供新的参考和思路。
碳青霉烯类
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的MIC值的预测和筛选，为类新药开发提供新的参考和
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化合物的MIC值的预测和化合物筛选，为新药开发提供新的参考和思路。
声
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烯类CONCLUSION The QSAR model can predict the MIC of carbapenems and select the biologic-activity compounds, which offer a new way of thinking and references of carbapenems compounds design.
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烯类化合物的MIC值的预测和化合物筛选，为类新药开发提供新的参考和思路。
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结所
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