【摘 要】
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目的:探索使用定量结构-活性关系(quantitative structure-activity relationship,QSAR)模型预测中药成分肾毒性。方法:从西药不良反应数据库(side effect resource,SIDER)收
【机 构】
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苏州润新生物科技有限公司,上海中医药大学药物安全评价研究中心,苏州大学,中国中医科学院中药研究所,
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目的:探索使用定量结构-活性关系(quantitative structure-activity relationship,QSAR)模型预测中药成分肾毒性。方法:从西药不良反应数据库(side effect resource,SIDER)收集得到了876个化合物(有肾毒不良反应记录的344个,无肾毒不良反应记录的532个),在对其描述符计算、挑选后,利用k近邻算法和支持向量机算法进行模型构建,然后用22个中药成分作为外部测试集进行模型验证评价。结果:利用k近邻算法当参数k为1时构建的模型对有肾毒数据集具有较好的预测能力,其对外部测试集中有肾毒成分的预测准确率也最高,达到64.29%。支持向量机算法构建的模型虽然有较高的自身预测准确率(80.25%),但是其对外部测试集的预测准确率仅有45.45%。结论:采用k近邻算法构建的模型对外部测试集22个中药成分具有较好的预测能力。
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