【摘 要】
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极光激酶A是一种广为认可的抗癌药物设计的靶标,其抑制剂有重要的研究意义。本课题a)针对1463个极光激酶A抑制剂,选择29个ADRIANA.Code结构特征符,利用自组织神经网络和支持
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极光激酶A是一种广为认可的抗癌药物设计的靶标,其抑制剂有重要的研究意义。本课题a)针对1463个极光激酶A抑制剂,选择29个ADRIANA.Code结构特征符,利用自组织神经网络和支持向量机法建立了生物活性分类模型ModelA1和ModelA2。对训练集和测试集的预测正确率ModelA1分别为91.19%和86.10%,ModelA2分别为94.13%和86.11%。此外还利用ECFP4指纹图谱分析抑制剂生物活性与其子结构的关系;b)针对放射性标记法测定酶活的356个极光激酶A抑制剂,选择21个ADRIANA.Code结构特征符,利用多元线性回归和支持向量机建立了生物活性的定量预测模型研究,其中测试集相关系数达到0.79;c)依据分子三维形状相似性和静电相似性,采用ROCs和EON软件,进行虚拟筛选,并结合模型预测,得到预测活性值小于10nM的23个化合物,被认为是抑制极光激酶A的苗头化合物。
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