發(fā)布時間：2018-06-19 09:51

  本文選題：抗病毒化合物 + 結(jié)合動力學(xué)　； 參考：《北京工業(yè)大學(xué)學(xué)報》2017年12期

【摘要】：為了解決如何篩選出更加有效的抗病毒類化合物的問題,研究了離解速率(k_(off))與抗病毒類藥物結(jié)構(gòu)的關(guān)系,理論依據(jù)是k_(off)常用于評價藥物在人體開放性系統(tǒng)中的活性.首先,應(yīng)用分子描述符軟件計算出每個抗病毒類化合物的分子描述符,并使用多元逐步回歸分析法、偏最小二乘法和遺傳算法3種方法對描述符進(jìn)行篩選.然后,分別采用支持向量機(jī)和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法建立抗病毒類化合物的k_(off)的預(yù)測模型,并用測試集對模型進(jìn)行了驗證.結(jié)果表明:篩選出了具有良好預(yù)測能力的描述符,建立的2個預(yù)測模型經(jīng)驗證均合理,對未來抗病毒類藥物的研制具有指導(dǎo)意義.
[Abstract]:In order to solve the problem of how to screen more effective antiviral compounds, the relationship between the dissociation rate and the structure of antiviral drugs was studied. The theoretical basis is that kapp is often used to evaluate the activity of drugs in the open system of human body. Firstly, the molecular descriptors of each antiviral compound are calculated by using molecular descriptor software, and the descriptors are screened by multivariate stepwise regression analysis, partial least square method and genetic algorithm. Then, support vector machine (SVM) and BP neural network (BP) are used to establish the prediction model of anti-virus compounds, and the model is verified by test set. The results showed that the descriptors with good predictive ability were screened, and the two prediction models were proved to be reasonable, which could guide the development of antiviral drugs in the future.
【作者單位】： 北京工業(yè)大學(xué)生命科學(xué)與生物工程學(xué)院;
【基金】：國家自然科學(xué)基金資助項目(21173014) 北京高等學(xué)校高水平人才交叉培養(yǎng)“實培計劃”項目
【分類號】：R914

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本文編號：2039473