【摘 要】
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通过生物学实验手段来确定小分子与蛋白相互作用对(CPI)不仅耗时,且价格昂贵。虚拟的CPI预测有助于药物靶点的确证及新药发现。在本研究中,运用朴素贝叶斯与递归区分算法构建
【机 构】
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Institute of Materia Medica,Chinese Academy of Medical Sciences and Peking Union Medical College;
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通过生物学实验手段来确定小分子与蛋白相互作用对(CPI)不仅耗时,且价格昂贵。虚拟的CPI预测有助于药物靶点的确证及新药发现。在本研究中,运用朴素贝叶斯与递归区分算法构建了100个二分类器,这些分类器涉及抗阿尔滋海默症(AD)的25个重要靶点,可用于预测小分子靶向单个靶点的活性值(1与-1)。采用内部五倍交叉验证以及外部测试集验证的方法评价了这些模型的预测能力。经过验证之后的模型用于系统地预测6个已上市的抗AD药物以及19个已知抗AD活性化合物的多向药理学特征。我们的预测结果被已报道的文献数据以及本文中的体外酶水平实验所确证,最终发现了7个IC50活性值在0.442到72.26μM之间的双重胆碱酯酶抑制剂。本研究首次报道了运用机器学习方法来预测针对单个复杂性疾病的小分子与蛋白相互作用。我们相信该研究方法对构建其他复杂性疾病如癌症的CPI预测系统具有借鉴意义。
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