丛湧
- 作品数：2 被引量：9H指数：1
- 供职机构：四川大学化学工程学院绿色化学与技术教育部重点实验室更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金更多>>
- 相关领域：理学化学工程更多>>
- 基于机器学习方法的丙型肝炎病毒聚合酶NS5B非核苷抑制剂的定量构效关系研究
- 2013年
- 对89个苯并异噻唑和苯并噻嗪类丙型肝炎病毒(HCV)NS5B聚合酶非核苷抑制剂进行了定量构效关系(QSAR)研究.采用遗传算法组合偏最小二乘(GA-PLS)和线性逐步回归分析(LSRA)两种特征选择方法选择最优描述符子集,然后建立多元线性回归和偏最小二乘线性回归模型.并首次尝试使用遗传算法耦合支持向量机方法(GA-SVM)对两种特征选择方法所选的描述符子集分别建立非线性支持向量机回归模型.三种机器学习方法所建模型均得到比较满意的预测效果.采用LSRA所选的6个描述符建立的三个QSAR模型对于测试集的相关系数为0.958-0.962,GA-SVM法给出最好的预测精度(0.962).采用GA-PLS所选的7个描述符建立的三个QSAR模型对于测试集的相关系数为0.918-0.960,偏最小二乘回归模型的结果最好(0.960).本工作提供了一种有效的方法来预测丙型肝炎病毒抑制剂的生物活性,该方法也可以扩展到其他类似的定量构效关系研究领域.
- 丛湧薛英
- 关键词：偏最小二乘法
- 基于分子描述符和机器学习方法预测和虚拟筛选MMP-13对MMP-1的选择性抑制剂被引量：9
- 2014年
- 基质金属蛋白酶-13(MMP-13)为预防和治疗骨关节炎(OA)提供了充满希望的靶标.通过抑制剂来阻断MMP-13的活性将会对治疗OA疾病产生潜在的作用.然而,宽谱抑制剂同样抑制MMP家族的其它成员,特别是MMP-1,这将会导致肌与骨的综合症.因此,设计和发现潜在的MMP-13相对于MMP-1的高效选择性抑制剂,在对治疗OA新型药物的研发中具有相当重要的现实意义.本研究通过两种机器学习方法(ML):支持向量机(SVM)和随机森林(RF)来建立分类模型,用于预测不同结构的MMP-13对MMP-1的选择性抑制剂.所建这些模型的预测效果都已经达到了令人满意的精度.在这两种ML模型中,RF对于MMP-13选择性抑制剂和非抑制剂的精度分别达到97.58%和100%.同时,与MMP-13对MMP-1的选择性抑制最相关的分子描述符也基于不同的特征选择方法被两种模型挑选出来.最后,用预测效果最好的RF模型虚拟筛选了ZINC数据库的"fragment-like"子集,从而得到了一系列潜在的候选药物.研究表明,机器学习方法,特别是RF方法,对于发现潜在的MMP-13选择性抑制剂十分有效.同时还得到了一些与MMP-13的选择性抑制相关的分子描述符.
- 李秉轲丛湧田之悦薛英
- 关键词：基质金属蛋白酶-13选择性抑制剂机器学习方法支持向量机
