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杨晔

作品数:2 被引量:9H指数:2
供职机构:北京中医药大学中药信息工程研究中心更多>>
发文基金:国家科技支撑计划中医药行业科研专项国家重点基础研究发展计划更多>>
相关领域:生物学医药卫生更多>>

文献类型

  • 2篇中文期刊文章

领域

  • 1篇生物学
  • 1篇医药卫生

主题

  • 2篇药效团
  • 1篇药效团模型
  • 1篇支持向量
  • 1篇支持向量机
  • 1篇受体
  • 1篇皮素
  • 1篇向量
  • 1篇向量机
  • 1篇内皮
  • 1篇内皮素
  • 1篇内皮素受体
  • 1篇内皮素受体A

机构

  • 2篇北京中医药大...

作者

  • 2篇张燕玲
  • 2篇乔延江
  • 2篇杨晔
  • 1篇杨珍

传媒

  • 2篇世界科学技术...

年份

  • 1篇2013
  • 1篇2009
2 条 记 录,以下是 1-2
排序方式:
内皮素受体A拮抗剂药效团模型的建立被引量:6
2013年
目的:构建内皮素受体A(Endothelins A Receptor,ETA)的拮抗剂药效团模型,用以搜索中草药数据库,寻找中药ETA受体拮抗剂。方法:以对鼠主动脉平滑肌细胞的内皮素受体A有抑制作用的36个化合物为研究对象,分别利用HipHop定性药效团模型和HypoGen定量药效团模型构建方法,建立ETA受体拮抗剂药效团模型,利用数据库搜索方法对药效团模型进行优劣评判。并用所获得的最优定性和定量药效团模型对中药化学成分数据库进行筛选。结果:获得最优定性药效团模型具有以下6个特征:1个芳环基团、1个负离子基团、3个疏水基团及1个氢键受体,其综合评判指数CAI值为103.94。最优定量药效团模型具有以下6个特征:1个芳环基团、1个负离子基团、2个疏水基团、1个氢键受体以及1个排除体积,其综合评判指数CAI值为45.96,表明所构建动物模型具有一定的可靠性,且利用定量药效团模型筛选中药化学成分数据库命中16个化学成分。结论:本文所构建的定性和定量药效团模型筛选效率较高,可分别开展活性化合物筛选和活性预测研究,有助于指导发现中药ETA受体拮抗剂。
张燕玲杨晔杨珍乔延江
关键词:内皮素受体A
支持向量机在构建白介素-1β转化酶抑制剂药效团模型中的应用被引量:4
2009年
以24个作用于人体外围血单核细胞药理模型的白介素-1β转化酶抑制剂作为研究对象,计算了其表征分子的拓扑、电子、几何结构等物理化学性质的1209个分子描述符,用CfsSubsetEval评价方法和BestFirst-D1-N5搜索方法筛选描述符,用Kennard-Stone方法选择训练集和测试集。分别采用支持向量机、决策树、贝叶斯网络、人工神经网络等机器学习方法建立分类预测模型并使用Catalyst/HipHop系统建立药效团模型。结果表明支持向量机优于其他分类模型,正、负样本的预测正确率均达到100%。最优药效团模型具有5个特征:2个疏水基团、2个脂性氢键受体、1个氢键给体;以此药效团进行中药数据库筛选得到384个候选白介素-1β转化酶抑制剂。利用支持向量机建立的分类预测模型对候选化合物的活性进行了预测,其中高活性化合物占96.6%,表明白介素-1β转化酶抑制剂药效团模型较准确地反映了高活性化合物的公共特征。该模型的建立有助于从中草药筛选新型白介素-1β转化酶抑制剂。
杨晔张燕玲乔延江
关键词:支持向量机
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