【摘 要】
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6-磷酸葡萄糖脱氢酶已成为抗疟疾药物的潜在靶标，然而预测其高活性抑制剂的模型却很少.因此，我们采用支持向量机方法建立了若干用于识别高低活性抑制剂的分类模型.用ADRIAN
【机 构】
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北京化工大学,北京市朝阳区北三环东路15号,100029
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6-磷酸葡萄糖脱氢酶已成为抗疟疾药物的潜在靶标，然而预测其高活性抑制剂的模型却很少.因此，我们采用支持向量机方法建立了若干用于识别高低活性抑制剂的分类模型.用ADRIANA.Code软件计算了1044个分子描述符.分别采用相关性分析和Weka软件中的attribute selection methods选择最优描述符集.随机方法和自组织神经网络分别用于分训练集和测试集.建立的最好模型对测试集具有93.88％的预测正确率和0.88的马修斯相关系数(MCC).Y扰乱的结果过证明，建立的分类模型不具有随机相关性或对训练集的结构依赖性.σ原子电荷，π原子电荷和孤对电子电负性对抑制剂与疟原虫6-磷酸葡萄糖脱氢酶的相互作用影响较大.我们建立的分类模型对6-磷酸葡萄糖脱氢酶的高低活性抑制剂具有很好的分类效果，可以用于发现潜在的疟原虫6-磷酸葡萄糖脱氢酶抑制剂，进而发现新的抗疟疾药物.
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