藥物及生物活性小分子發(fā)現(xiàn)與分子設(shè)計(編輯修改稿)
2025-09-12 00:07 本頁面
【文章內(nèi)容簡介】 on —— 用于生物活性小分子靶點預測 ? 交叉驗證： – 在給定的建模樣本中，拿出大部分樣本進行建模型，留小部分樣本用剛建立的模型進行預報，并求這小部分樣本的預報誤差； – K折交叉驗證：初始采樣分割成 K個子樣本，一個單獨的子樣本被保留作為驗證模型的數(shù)據(jù)，其他 K1個樣本用來訓練，交叉驗證重復 K次， 10折交叉驗證最為常用； – 留一驗證：只使用原本樣本中的一項來當做驗證資料， 而剩余的則留下來當做訓練資料 SwissTargetPrediction —— 用于生物活性小分子靶點預測 Prostaglandin G/H synthase 前列腺素合成酶 Estrogen receptor 雌激素接收體 Chlorotrianisene 婦女因雌激素缺乏所引起的癥狀 男性前列腺增生 抑制尿酸轉(zhuǎn)運蛋白重吸收 Microtubuleassociated protein tau微管相關(guān)蛋白 Muscleblindlike protein 盲肌蛋白 Lesinurad Selexipag Cannabinoid receptor 大麻素受體 Adenosine receptor 腺苷受體 PGI2(前列環(huán)素 )激動劑 ? 目的： – 藥物 藥物相互作用（ DDIs）可能導致嚴重的副作用，一些 DDIs和 藥物 蛋白相互作用 有關(guān) ， 因此 分析藥物 蛋白相互作用組（ CPI）結(jié)構(gòu)來預測DDIs是有價值的 ； ? 創(chuàng)新點： – 根據(jù)上傳分子的 CPI構(gòu)象，預測 DDIs； – 不集中在單一藥物 蛋白相互作用， 而是考慮 了對于 所 有 目標分子 ? 優(yōu)勢： – 同時預測 PK(藥代動力學 )蛋白 和 PD(藥效動力學 )蛋白導致 的 DDIs； – 預測模型的生物學原理簡單 ；
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