

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文檔簡介
1、定量結(jié)構(gòu)活性關(guān)系(Quantitative Structure-Activity Relationship,QSAR)的研究是化學(xué)計(jì)量學(xué)研究的的熱點(diǎn)問題之一,同時(shí)也是生物信息學(xué)研究的一個(gè)活躍領(lǐng)域。它主要應(yīng)用各種統(tǒng)計(jì)學(xué)方法研究化合物的結(jié)構(gòu)與其性質(zhì)(物理化學(xué)性質(zhì)或生物活性)之間的關(guān)系。本論文從定量構(gòu)效活性關(guān)系的建模方法入手,研究和探索了不同的建模方法在定量活性關(guān)系中的應(yīng)用,著重討論了非線性的支持向量機(jī)方法在定量構(gòu)效關(guān)系建模中應(yīng)用。
2、 本論文第一章綜述了化學(xué)計(jì)量學(xué)研究的熱點(diǎn)問題-定量構(gòu)效關(guān)系,描述了定量構(gòu)效關(guān)系的基本原理和研究現(xiàn)狀,詳細(xì)的介紹了定量構(gòu)效關(guān)系研究的步驟及目前最為常用的定量構(gòu)效活性關(guān)系的建模方法。本論文對常用的QSAR建模方法進(jìn)行了以下三方面的研究。
具體研究工作包括:
1.胞漿型磷脂酶A2α是胞漿型磷脂酶A2(α,β和γ)三種亞型之一。對花生四烯酸產(chǎn)生途徑中有著重要的作用。胞漿型磷脂酶A2α可以限制促炎介質(zhì)的產(chǎn)生,成為藥物開發(fā)的一個(gè)
3、有吸引力的目標(biāo)。研究表明吲哚衍生物的化合物,可以抑制胞漿磷脂酶A2α的活性。然而,有關(guān)吲哚衍生物抑制劑的分子結(jié)構(gòu)與其抑制活性之間的研究卻較少報(bào)道。在本章中,我們用定量構(gòu)效關(guān)系方法研究了49個(gè)吲哚衍生物的分子結(jié)構(gòu)和其對胞漿型磷脂酶A2α抑制濃度之間的關(guān)系。首先用逐步多元線性回歸方法從1777個(gè)分子描述符中選擇了具有代表性的5個(gè)分子描述符,這5個(gè)分子描述符分別是GGI5(Topological charge index G5),TIE(ds
4、sC)(sum of E-State of atom type dssC:|2S(dssC)),RDF115a(the atomic Sanderson ALOGP),RDF100c(the atomic charge)和RDF065p(the atomic polarizability),隨后,采用偏最小二乘法(PLS),人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(ANN)和支持向量機(jī)(SVM)三種方法分別建立QSAR模型,用獨(dú)立的測試集分別檢驗(yàn)這三個(gè)模型,結(jié)果表
5、明SVM方法有著很好的預(yù)測能力,其模型也比較穩(wěn)定。通過QSAR研究,我們可以得到吲哚衍生物抑制劑的活性可能與分子的全球的電荷轉(zhuǎn)移,與苯磺基連接的碳原子類型和分子的幾何距離分布有關(guān)。
2.本章用定量構(gòu)效關(guān)系研究了37個(gè)c-met激酶抑制劑的分子結(jié)構(gòu)和抑制活性之間的定量關(guān)系。37個(gè)化合物被隨機(jī)的分為訓(xùn)練集和測試集,其中30個(gè)分子訓(xùn)練集,剩余的7個(gè)分子為測試集。用逐步多元線性回歸從在線的E-DRAGON軟件計(jì)算的1666個(gè)分子描述符
6、中挑選了6個(gè)具有特征代表性的分子描述符,用偏最小二乘方法建立了線性的模型,用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和支持向量機(jī)方法建立非線性的模型。偏最小二乘、人工神經(jīng)網(wǎng)和支持向量機(jī)建立的模型對測試集預(yù)測的相關(guān)系數(shù)R2分別為0.8204、0.8635、0.939,剩余標(biāo)準(zhǔn)偏差RMSE分別為0.1640、0.1807、0.0033。通過比較,我們可以得到支持向量機(jī)模型的性能優(yōu)于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和偏最小二乘方法建立的模型。
3.我們用偏最小二乘方法和粒子群算法
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