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面向抗乳腺癌候选药物拮抗雌激素受体α生物活性的定量构效关系模型构建
文献摘要：
目的 建立抗乳腺癌候选药物的分子描述符与该药物拮抗雌激素受体α(ERα)活性的定量构效关系(QSAR)预测模型,预测具有更好拮抗ERα活性的新药物分子或指导已有候选药物的结构优化.方法 使用某药物企业提供的乳腺癌ERα拮抗剂数据,首先通过改进的随机森林对化合物的分子结构描述符进行变量选择,选取前20个对生物活性具有显著影响的分子描述符;然后利用支持向量回归构建20个分子描述符对药物拮抗ERα活性的QSAR模型,再采用差分进化算法来优化模型的超参数.结果 数据经随机森林进行变量选择后从729个变量变为20个变量;对于药物拮抗ERα活性的基于支持向量回归的QSAR模型的拟合优度(R2)为0.7407,均方误差(MSE)为0.7034;而经过差分进化算法优化的QSAR模型对于药物拮抗ERα活性的R2为0.935,MSE为0.1762.通过R2和MSE的检验,优化后的模型具有较好的稳健性与较高的预测精度.结论 通过建立化合物分子描述符与其拮抗ERα活性的QSAR模型,找到对乳腺癌治疗药物的药物活性有重要影响的描述符,可用来指导乳腺癌新型治疗药物的设计.
文献关键词：
乳腺癌;药物结构;定量构效关系;支持向量回归;差分进化算法;雌激素受体α
中图分类号：
作者姓名：
吕婷婷;禹文韬;张慧琳
作者机构：
湖南中医药大学护理学院,长沙410208;中南大学湘雅二医院,长沙410011;中南大学自动化学院,长沙 410000
文献出处：
引用格式：
[1]吕婷婷;禹文韬;张慧琳-.面向抗乳腺癌候选药物拮抗雌激素受体α生物活性的定量构效关系模型构建)[J].中南药学,2022(11):2542-2548
A类：
B类：
抗乳腺癌,乳腺癌候选药物,雌激素受体,定量构效关系,关系模型,分子描述符,该药,ER,QSAR,新药,药物分子,拮抗剂,分子结构,结构描述,变量选择,支持向量回归,对药,差分进化算法,超参数,拟合优度,均方误差,MSE,算法优化,乳腺癌治疗,治疗药物,药物活性,药物结构
AB值：
0.202789
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