中医药行业科研专项(200707010)
- 作品数：2 被引量：15H指数：2
- 相关作者：乔延江张燕玲王耘杨晔更多>>
- 相关机构：北京中医药大学更多>>
- 发文基金：中医药行业科研专项国家重点基础研究发展计划更多>>
- 相关领域：医药卫生更多>>
- 基于药效团的药性物质基础研究被引量：12
- 2009年
- 中药药性的物质基础研究是中药现代化进程中的关键问题之一。本文针对此问题,提出了"物质决定药性,物质基础共同属性与药性之间存在内在相关性"这一假说,并提出了基于药效团的药性物质基础的研究方法和预期研究成果。本文利用中药有效成分族辨识技术,以活血化瘀中药为研究载体,初步探讨了以药效团为代表的物质基础共同属性与中药药性的内在相关性,从而为药性物质基础研究提供了一个新的突破口。
- 张燕玲王耘乔延江
- 关键词：药性药效团
- 支持向量机在构建白介素-1β转化酶抑制剂药效团模型中的应用被引量：4
- 2009年
- 以24个作用于人体外围血单核细胞药理模型的白介素-1β转化酶抑制剂作为研究对象,计算了其表征分子的拓扑、电子、几何结构等物理化学性质的1209个分子描述符,用CfsSubsetEval评价方法和BestFirst-D1-N5搜索方法筛选描述符,用Kennard-Stone方法选择训练集和测试集。分别采用支持向量机、决策树、贝叶斯网络、人工神经网络等机器学习方法建立分类预测模型并使用Catalyst/HipHop系统建立药效团模型。结果表明支持向量机优于其他分类模型,正、负样本的预测正确率均达到100%。最优药效团模型具有5个特征:2个疏水基团、2个脂性氢键受体、1个氢键给体;以此药效团进行中药数据库筛选得到384个候选白介素-1β转化酶抑制剂。利用支持向量机建立的分类预测模型对候选化合物的活性进行了预测,其中高活性化合物占96.6%,表明白介素-1β转化酶抑制剂药效团模型较准确地反映了高活性化合物的公共特征。该模型的建立有助于从中草药筛选新型白介素-1β转化酶抑制剂。
- 杨晔张燕玲乔延江
- 关键词：支持向量机
