0
关键词：
板蓝根,抗病毒活性,神经氨酸酶,生物效价,品质评价
发表时间：
2012-07-16 15:42:05
基于启发式和基因表达式编程法预测磺胺类药物的pK_a值
王朔 | -> | 709| 1| 0.678178MB |磺胺类药物,pKa,定量构效关系,启发式算法,基因表达式编程方法
摘要: 应用启发式算法（HM）和基因表达式编程方法（GEP）建立了31 种磺胺类药物pKa 值的定量构效关系模型。用ChemOffice2004 软件进行化合物的结构输入，利用半经验方法进行分子结构优化，在CODDESA 软件中计算出组成、拓扑、几何、电子和量子化学参数，并用启发式方法筛选出4 个相关参数，在此基础上运用多元线性回归和基因表达式编程方法建立QSPR 模型。两种方法均得到了较好的结果，HM 和GEP 的的相关系数分别为0.90 和0.95。两种QSPR 模型在新药研究中可以预测化合物的pKa 值，将为新药研究提供理论指导。
药物在发挥作用前至少要通过一个生物膜, 这个过程是被动的或需要由某个中间体携带来完成。许多药物都包含离子基团, 而且它们都有特定的pKa值。药物通常在特定的pKa值下通过主动运输机制穿透细胞膜或通过毛细孔[1]。磺胺是PABA的抗代谢 物, pKa直接影响其与蝶酸合成酶的结合。因此, pKa值是影响药物作用的一个重要因素。通常采用实验 得到pKa值的方法比较烦琐，发展一种应用方便和精确预测新化合物pKa值的方法在药物研究中十分重要。
化学和生物效应与分子性质密切相关, 而这些性质可以用多种方法计算或预测得到[2−4]。近年来,定量结构-性质关系（QSPR, QSRR）及其变化形式已成为一种潜在的有效预测药物活性参数的方法[5−8]。QSPR 方法的优越性在于一旦建立了模型就可以仅通过化合物的结构就可以预测化合物的性质。此种方法扩展了合理筛选药物的范围，有助于寻找药物的作用机制。
基因表达式编程方法（GEP）[9]是一种基于自然群体遗传演化机制的高效探索算法, 它摒弃了传统的搜索方式，模拟自然界生物进化过程，采用等长线性符号编码，具有极强的函数发现能力和很高的效率。GEP 在面对复杂问题的求解方面有极大的优越性。目前，GEP 在公式发现、函数挖掘、关联规则发现、因子分解和太阳黑子预测的研究中取得了良好结果[2, 10, 11]。
本文利用启发式算法（HM）和基因表达式编程方法（GEP）建立磺胺类药物pKa 值的定量结构关系模型，预测了31 个磺胺类药物的pKa 值，所用的描述符通过CODESSA 软件计算得到。HM 也用来挑选
合适的分子描述符。通过本研究，探讨了建立准确预测pKa 值的QSPR 模型的可能性并比较了两种方法的优劣，同时讨论了影响pKa 值的结构因素。
化学和生物效应与分子性质密切相关, 而这些性质可以用多种方法计算或预测得到[2−4]。近年来,定量结构-性质关系（QSPR, QSRR）及其变化形式已成为一种潜在的有效预测药物活性参数的方法[5−8]。QSPR 方法的优越性在于一旦建立了模型就可以仅通过化合物的结构就可以预测化合物的性质。此种方法扩展了合理筛选药物的范围，有助于寻找药物的作用机制。
基因表达式编程方法（GEP）[9]是一种基于自然群体遗传演化机制的高效探索算法, 它摒弃了传统的搜索方式，模拟自然界生物进化过程，采用等长线性符号编码，具有极强的函数发现能力和很高的效率。GEP 在面对复杂问题的求解方面有极大的优越性。目前，GEP 在公式发现、函数挖掘、关联规则发现、因子分解和太阳黑子预测的研究中取得了良好结果[2, 10, 11]。
本文利用启发式算法（HM）和基因表达式编程方法（GEP）建立磺胺类药物pKa 值的定量结构关系模型，预测了31 个磺胺类药物的pKa 值，所用的描述符通过CODESSA 软件计算得到。HM 也用来挑选
合适的分子描述符。通过本研究，探讨了建立准确预测pKa 值的QSPR 模型的可能性并比较了两种方法的优劣，同时讨论了影响pKa 值的结构因素。
王朔发布的其他共享资料
-
-
关键词： 磺胺类药物,pKa,定量构效关系,启发式算法,基因表达式编程方法 发表时间： 2012-07-16 15:38:45
-
关键词： 悬浮液,等离子体光谱质谱,综述 发表时间： 2012-03-22 12:03:38
-
关键词： 燃油,等离子体发射光谱,钠,钒,铝,精密度,加标回收率 发表时间： 2012-03-22 12:02:21
-
关键词： 德国小蠊,变应原,Blag2,变性,复性,荧光光谱 发表时间： 2012-03-22 12:01:18
-
关键词： 妇女,有机化学物,邻苯二甲酸酯类 发表时间： 2011-06-23 15:37:31