提取和可视化的潜在药效团点使用支持向量机:应用ligand-based虚拟cox - 2抑制剂的筛选。

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因特网L, Byvatov E, Werz O, Steinhilber D,施耐德P,施耐德G

提取和可视化的潜在药效团点使用支持向量机:应用ligand-based虚拟cox - 2抑制剂的筛选。

J医疗化学2005 11月3;48 (22):6997 - 7004。

PubMed ID

16250658 (在PubMed

]

文摘

支持向量机(SVM)训练预测环氧酶2 (cox - 2)、凝血酶抑制剂。分类器得到使用组cox - 2与凝血酶抑制剂被称为“积极的例子”和大量筛选的化合物作为“消极的例子”。分子是由拓扑编码pharmacophore-point三角形。在回顾虚拟筛选,列出50 - 90%的已知活性化合物是排名在前0.1%的数据库。检查构造分类器的有效性,我们开发了一个使用SVM方法,特征提取和可视化。因此,潜在的药效团点加权根据他们对cox - 2和抑制凝血酶的重要性。凝血酶和cox - 2药效团点正确认识到机器学习系统。在未来的虚拟筛选的一项研究中,一些潜在的cox - 2抑制剂预测细胞活性试验和测试。苯并咪唑衍生物表现出显著的抑制活性microM IC(50)为0.2,比塞来昔布在我们的分析。这是证明了支持向量机的机器学习方法可用于虚拟筛选和human-interpretable方式进行分析,结果是一组规则,设计新颖的分子。

DrugBank数据引用了这篇文章

绑定属性

药物	目标	财产	测量	pH值	温度(°C)
塞来昔布	前列腺素合成酶2 G / H	集成电路50 (nM)	6	N /一个	N /一个	细节
塞来昔布	前列腺素合成酶2 G / H	集成电路50 (nM)	6.8	N /一个	N /一个	细节
双氯芬酸	前列腺素合成酶2 G / H	集成电路50 (nM)	5	N /一个	N /一个	细节
双氯芬酸	前列腺素合成酶2 G / H	集成电路50 (nM)	26	N /一个	N /一个	细节
万	前列腺素合成酶2 G / H	集成电路50 (nM)	15	N /一个	N /一个	细节
万	前列腺素合成酶2 G / H	集成电路50 (nM)	25	N /一个	N /一个	细节