本文關(guān)鍵詞：基于失衡數(shù)據(jù)分類模型的藥物蛋白質(zhì)虛擬篩選方法

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【摘要】：隨著人類基因組計(jì)劃的完成,生物信息學(xué),生物化學(xué)等領(lǐng)域的理論研究不斷深入,藥物發(fā)現(xiàn)的方法和技術(shù)也在不斷更新。由于計(jì)算機(jī)處理信息的高效性,模式識(shí)別,機(jī)器學(xué)習(xí)等方法逐漸滲入到藥物發(fā)現(xiàn)領(lǐng)域。計(jì)算機(jī)輔助藥物設(shè)計(jì)(Computer-aided Drug Design,CADD)、高通量篩選、生物芯片等高新科技的發(fā)展和完善為藥物發(fā)現(xiàn)提供了新的技術(shù)手段和有力工具,極大地拓寬了藥物發(fā)現(xiàn)的途徑。基于分子對(duì)接的虛擬篩選是計(jì)算機(jī)輔助藥物設(shè)計(jì)的重要方法之一,因其較好的普適性,已被大多數(shù)機(jī)構(gòu)和制藥公司所認(rèn)可。但同時(shí),這種策略的準(zhǔn)確度很大程度上依賴于打分函數(shù)的精度。從目前來看,一方面,對(duì)于打分函數(shù)的研究還受理論和方法的限制,因此目前仍沒有一種完全正確的方法。另一方面,虛擬篩選過程中,非活性候選化合物數(shù)量所占比例更大,錯(cuò)誤的對(duì)接構(gòu)象會(huì)對(duì)實(shí)驗(yàn)結(jié)果造成影響,這是典型的失衡數(shù)據(jù)分類問題,數(shù)據(jù)集的失衡使得篩選結(jié)果更傾向于負(fù)類,從而降低了篩選結(jié)果的準(zhǔn)確率�；谶@個(gè)背景,本文提出基于失衡數(shù)據(jù)挖掘的虛擬篩選方法,將虛擬篩選技術(shù)與失衡數(shù)據(jù)分類方法相結(jié)合,對(duì)傳統(tǒng)的虛擬篩選流程進(jìn)行改進(jìn)。首先,在傳統(tǒng)的虛擬篩選過程中,由于打分函數(shù)的不準(zhǔn)確性,分子對(duì)接構(gòu)象會(huì)產(chǎn)生誤判,導(dǎo)致先導(dǎo)化合物的篩選結(jié)果很低。為了解決這一問題,本文利用Pharm-IF交互指紋來編碼分子對(duì)接構(gòu)象,以此作為分類算法的輸入,在替代打分函數(shù)的同時(shí),用一維的交互指紋數(shù)據(jù)表示分子間交互作用,有利于對(duì)數(shù)據(jù)集進(jìn)行采樣和分類。其次,在實(shí)際的虛擬篩選過程中,非活性化合物的數(shù)量比例較高,大量的錯(cuò)誤對(duì)接構(gòu)象造成數(shù)據(jù)失衡�？紤]到失衡數(shù)據(jù)的自身特點(diǎn):數(shù)據(jù)分類面傾斜會(huì)導(dǎo)致數(shù)據(jù)淹沒,少數(shù)類數(shù)據(jù)信息匱乏,采樣后會(huì)導(dǎo)致有效信息損失等,這些因素都會(huì)降低先導(dǎo)化合物的篩選質(zhì)量。為了解決上述問題,在數(shù)據(jù)層面采用基于密度聚類的簇邊界采樣方法,對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行處理,在降低失衡比的同時(shí)盡可能的保留了更多的有效信息,有助于提升分類器的泛化性能。在分類算法層面引入集成學(xué)習(xí)思想,通過多層迭代將多個(gè)弱分類器轉(zhuǎn)化為強(qiáng)分類器,增強(qiáng)分類器的穩(wěn)定性,改善了候選項(xiàng)集中錯(cuò)誤對(duì)接結(jié)果對(duì)篩選結(jié)果的影響,優(yōu)化了傳統(tǒng)的虛擬篩選流程。最后,在實(shí)驗(yàn)構(gòu)建與分析部分,本文采用PDB數(shù)據(jù)庫和St ARLITe數(shù)據(jù)庫中的相關(guān)數(shù)據(jù)所提出的方法進(jìn)行驗(yàn)證。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,本文提出的方法能夠有效的提升虛擬篩選的準(zhǔn)確率,對(duì)新藥物的研制有著一定實(shí)際指導(dǎo)作用。
【學(xué)位授予單位】：哈爾濱理工大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號(hào)】：Q811.4

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4 黃勇;陳晨;張志毅;童貽剛;趙勇;;Autodock Vina與Discovery Studio在虛擬篩選耐藥蛋白抑制劑中的比較[J];生物信息學(xué);2012年04期

5 余浩源;陳亨野;楊冬;;利用計(jì)算機(jī)模擬篩選可特異性結(jié)合并抑制FtsZ聚合的小分子化合物[J];北京師范大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版);2013年06期

6 ;[J];;年期

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2 侯廷軍;;虛擬篩選中幾種優(yōu)化策略的研究[A];中國化學(xué)會(huì)第29屆學(xué)術(shù)年會(huì)摘要集——第19分會(huì)：化學(xué)信息學(xué)與化學(xué)計(jì)量學(xué)[C];2014年

3 朱維良;;虛擬篩選策略的再探索[A];中國化學(xué)會(huì)第27屆學(xué)術(shù)年會(huì)第15分會(huì)場摘要集[C];2010年

4 王希誠;李洪林;;藥物分子虛擬篩選和靶向虛擬篩選方法[A];中國力學(xué)學(xué)會(huì)學(xué)術(shù)大會(huì)'2005論文摘要集（下）[C];2005年

5 劉艾林;;計(jì)算機(jī)輔助篩選技術(shù)[A];新觀點(diǎn)新學(xué)說學(xué)術(shù)沙龍文集23：新藥發(fā)現(xiàn)——尋找維護(hù)人類健康的武器[C];2008年

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8 李劍;張鍵;陳靜;貴春山;柳紅;沈旭;蔣華良;陳凱先;;親環(huán)素A抑制劑的發(fā)現(xiàn):綜合運(yùn)用基于結(jié)構(gòu)的虛擬篩選,基于碎片的化合物庫設(shè)計(jì),化學(xué)合成和生物測試[A];“以嶺醫(yī)藥杯”第八屆全國青年藥學(xué)工作者最新科研成果交流會(huì)論文集[C];2006年

9 初燕燕;陳顯軍;楊弋;唐峗;;虛擬篩選方法用于尋找Ero1p的小分子抑制劑[A];第十一屆全國計(jì)算（機(jī)）化學(xué)學(xué)術(shù)會(huì)議論文摘要集[C];2011年

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1 劉春英;掌握理論技術(shù) 推進(jìn)源頭創(chuàng)新[N];中國醫(yī)藥報(bào);2009年

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1 李洪林;藥物發(fā)現(xiàn)及靶向虛擬篩選的算法與程序設(shè)計(jì)[D];大連理工大學(xué);2005年

2 曹冉;基于受體結(jié)構(gòu)的虛擬篩選在先導(dǎo)化合物發(fā)現(xiàn)中的應(yīng)用[D];天津大學(xué);2013年

3 胡國平;虛擬篩選方法評(píng)價(jià)和靶向HIV-1整合酶與人類LEDGF/p75蛋白相互作用界面的抑制劑發(fā)現(xiàn)研究[D];華東理工大學(xué);2012年

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1 王丹;鈀催化的室溫suzuki反應(yīng)及基于產(chǎn)物結(jié)構(gòu)的靶標(biāo)受體蛋白的虛擬篩選[D];四川農(nóng)業(yè)大學(xué);2015年

2 匡鳴;肝纖維化新靶標(biāo)BRD4蛋白抑制機(jī)制研究與虛擬篩選[D];廣東藥科大學(xué);2016年

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4 盧玉林;新德里金屬-β-內(nèi)酰胺酶-1抑制劑的虛擬篩選[D];華中農(nóng)業(yè)大學(xué);2016年

5 馬磊;嗅覺氣味分子的GPCR靶標(biāo)虛擬篩選及與金屬卟啉環(huán)結(jié)合作用的量子化學(xué)計(jì)算[D];安徽醫(yī)科大學(xué);2015年

6 孫亮亮;特異性選擇環(huán)氧化酶-2小分子的虛擬篩選、合成及其毒理學(xué)和藥效學(xué)初步評(píng)價(jià)[D];安徽中醫(yī)藥大學(xué);2016年

7 黃夢楠;α-葡萄糖苷酶抑制劑的虛擬篩選和分子動(dòng)力學(xué)模擬[D];大連理工大學(xué);2016年

8 王夢禹;基于機(jī)器學(xué)習(xí)的藥物蛋白虛擬篩選方法研究[D];哈爾濱理工大學(xué);2016年

9 陳文;基于失衡數(shù)據(jù)分類模型的藥物蛋白質(zhì)虛擬篩選方法[D];哈爾濱理工大學(xué);2017年

10 趙健;組蛋白去乙�；敢种苿┑奶摂M篩選和實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證[D];東北師范大學(xué);2015年

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本文編號(hào)：1303004