【摘 要】
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我们对294个HIV整合酶抑制剂进行定量构效关系(QSAR)研究并建立了QSAR模型,分析了影响抑制剂活性的关键结构特征.计算一系列能够反映化合物结构的理论描述符,通过逐步回归(stepwise)算法筛选出8个重要的描述符.基于这8种重要的描述符,我们应用多元线性回归方法(MLR)建立了QSAR模型,并对模型进行了内部验证(包括相关系数R2、交互验证相关系数Q2、均方根误差RMSE)和外部验证(包
【机 构】
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南开大学药学院,天津 300071;天津国际生物医药联合研究院高通量药物筛选中心,天津 300457
【出 处】
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中国生物工程学会2014年学术年会暨全国生物技术大会
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我们对294个HIV整合酶抑制剂进行定量构效关系(QSAR)研究并建立了QSAR模型,分析了影响抑制剂活性的关键结构特征.计算一系列能够反映化合物结构的理论描述符,通过逐步回归(stepwise)算法筛选出8个重要的描述符.基于这8种重要的描述符,我们应用多元线性回归方法(MLR)建立了QSAR模型,并对模型进行了内部验证(包括相关系数R2、交互验证相关系数Q2、均方根误差RMSE)和外部验证(包括R2pred和RMSE).结果表明：QSAR模型中训练集的Q2为0.743,R2为0.764,RMSE为0.499,测试集的Rpred2为0.774,RMSE为0.524.结果显示模型具有良好的鲁棒性、拟合能力和预测能力.该模型可用于设计新的高活性的HIV整合酶抑制剂.
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