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文檔簡(jiǎn)介
1、選擇性是指藥物對(duì)靶標(biāo)具有特異性的親和作用,通常認(rèn)為選擇性高的化合物具有更高的安全性和更少的副作用,在藥物發(fā)現(xiàn)和開發(fā)早期就確定候選化合物的選擇性可以減少臨床階段開發(fā)失敗帶來(lái)的經(jīng)濟(jì)損失。然而,藥物選擇性的實(shí)驗(yàn)測(cè)定需要花費(fèi)巨大的時(shí)間和物力成本,而對(duì)于理論設(shè)計(jì)、尚未合成出來(lái)的分子,實(shí)驗(yàn)測(cè)定并不可行,因此,藥物選擇性的理論預(yù)測(cè)具有重要的意義。
現(xiàn)有的選擇性預(yù)測(cè)方法可以分為基于受體結(jié)構(gòu)的預(yù)測(cè),如分子對(duì)接或自由能計(jì)算,以及基于配體的預(yù)測(cè),比
2、如定量構(gòu)效關(guān)系或藥效基團(tuán),前者需要蛋白質(zhì)的結(jié)構(gòu),而后者多數(shù)情況下需要分子的疊合,通常無(wú)法自動(dòng)進(jìn)行批量數(shù)據(jù)的計(jì)算或篩選。BRS-3D是我們實(shí)驗(yàn)室提出的一種表征分子三維結(jié)構(gòu)的多維描述符,本論文的目的是驗(yàn)證該描述符應(yīng)用于批量化合物選擇性預(yù)測(cè)的可能性,研究對(duì)象為多巴胺受體(DR)亞型和五羥色胺受體(5-HTR)亞型,化合物的結(jié)構(gòu)和活性數(shù)據(jù)來(lái)自ChEMBL。
對(duì)DR的5個(gè)亞型,構(gòu)建的模型和得到的結(jié)果如下:
1)利用支持向量機(jī)方
3、法建立的5個(gè)DR亞型SVM活性擬合模型結(jié)果表明,基于BRS-3D的模型q2的平均值為0.512最高為0.588,測(cè)試集r2的平均值為0.549最高為0.572,對(duì)DR1、DR2、DR3和DR4這4種亞型的模型參數(shù)優(yōu)于基于傳統(tǒng)二維描述符建立的模型,同時(shí),二維描述符和BRS-3D組合可以進(jìn)一步提高模型的預(yù)測(cè)能力,所得模型的q2和r2最高達(dá)到0.610、0.636,表明BRS-3D所包含的結(jié)構(gòu)信息和傳統(tǒng)二維描述符所包含的信息是互補(bǔ)的;
4、 2)以相對(duì)親和力為選擇性表征值、5個(gè)DR亞型組成了10組選擇性數(shù)據(jù)構(gòu)建的SVM選擇性擬合模型結(jié)果顯示,基于BRS-3D的預(yù)測(cè)模型有6組的q2和8組的r2均大于二維描述符的模型,q2平均值為0.600最高為0.766,r2平均值為0.655最高為0.899,組合BRS-3D和2D描述符的模型的預(yù)測(cè)能力也有一定的提高,q2平均值為0.649最高為0.800,r2平均值為0.695最高為0.884。
對(duì)5-HTR的14個(gè)亞型,構(gòu)
5、建的模型和得到的結(jié)果如下:
1)分別構(gòu)建了基于BRS-3D的12個(gè)受體亞型的SVM活性預(yù)測(cè)模型,其中9個(gè)亞型的q2>0.4,q2最高為5-HTR1D亞型的0.621,8個(gè)的r2>0.5,r2最高為5-HTR1D的0.747;
2)14個(gè)亞型間共有分子數(shù)大于100個(gè)有17對(duì),17組數(shù)據(jù)構(gòu)建的亞型間選擇性擬合模型結(jié)果表明,SVM和kNN兩種方法構(gòu)建選擇性擬合建模效果相當(dāng),SVM擬合模型中5組的q2和r2都大于0.5,最好
6、的模型是分子數(shù)最多的2A-2C亞型對(duì),q2為0.744,r2為0.801;
3)建立了1A-2A、1A-6和2A-6共計(jì)3個(gè)二分類模型,對(duì)測(cè)試集預(yù)測(cè)的正確率最高為99.346%;建立了以上3個(gè)亞型和MDDR非活性分子的多分類判別模型,對(duì)測(cè)試集(1A、2A、6、MDDR)的預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率分別為91.329%、84.188%、92.193%和93.646%;
4)根據(jù)5-HTR2C的34個(gè)激動(dòng)分子和38個(gè)拮抗分子,構(gòu)建了激動(dòng)
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