导读:本文包含了药物活性预测论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:分子振动,机器学习,特征筛选,药物-靶点定量预测
药物活性预测论文文献综述
贾聪敏[1]（2019）在《基于分子振动特征的药物靶点识别及活性预测模型研究》一文中研究指出背景:目前,多数中药化学成分作用靶点及其生物活性尚不确定,这已成为阐明中药物质基础及其作用机制的瓶颈之一。中药化学成分作用靶点及其生物活性的研究有助于揭示中药在治疗疾病过程中发挥药效的程度以及为中药化学成分在体内发挥疗效的机制提供线索与指导,也有助于中药化学成分作用靶点的重新定位。随着科学技术的进步与发展,越来越多的中药化学成分被发现。由于时间与资金成本的限制,利用传统实验的方法进行中药化学成分与相关靶点之间生物活性的测定面临很大的挑战,花费昂贵且效率较低。采用机器学习的方法构建药物与靶点的定量预测模型进行中药化学成分作用靶点的识别及活性预测弥补了传统实验的不足,具有高效低耗的特点,被认为是研究化合物作用靶点与其生物活性的有效手段。近年来,越来越多关于药物与靶点相互作用关系预测的模型被报道,这些模型大多数是判断药物与靶点之间是否存在相互作用关系,不能进行活性预测,只有少数模型用于预测药物与靶点之间的定量关系,这些定量模型预测性能较差且只是针对少量靶点,即模型的准确性和适用范围还需要进一步提高。因此建立预测性能高与适用范围广的药物与靶点相互作用关系的定量预测模型是研究中药化学成分潜在作用靶点及活性预测亟待解决的问题。目的:本文旨在构建预测性能高及适用范围广的药物靶点定量预测模型,弥补当前采用实验手段确定药物潜在作用靶点及生物活性所带来的不足之处,提高当前药物靶点定量预测模型的预测性能及适用范围,以期为阐明中药的物质基础及作用机制提供一定的线索与指导。方法:(1)药物与靶点相互作用定量关系数据库的考察。从数据的可靠性,准确性,完备性,可获得性以及适用性五个方面对已有的药物与靶点相互作用关系数据库进行考察。数据的可靠性主要是考察数据的来源,准确性主要考察数据库收录数据的标准(主要是活性值的单位)是否一致,完备性主要考察数据库对当前药物与靶点相互作用关系的覆盖程度,可获得性主要考察数据获得的难易程度,适用性主要考察数据信息是否完善。最终,基于这五个方面确定本文的最佳数据源。(2)药物与靶点定量预测模型的构建。①根据收集的药物与靶点相互作用关系数据,计算化合物的分子描述符及靶点的序列描述符,从分子振动的角度对化合物的描述符进行筛选得到化合物的特征描述符子集,最后整合为药物靶点定量关系数据集。②对数据集进行数据预处理,包括数据的清理,集成,变换,规约。数据清理是指清除异常值,数据集成是指对收集的数据进行整合,数据变换是指将数据转化成适用于建模的形式,数据规约是指对数据进行归一化处理。③特征筛选及模型构建,采用“Boruta”程序包进行特征筛选构建数据集的特征子集,分别采用随机森林,支持向量机,人工神经网络叁种机器学习算法进行药物靶点定量预测模型的构建。通过交叉验证的方法对模型的稳定性及预测性能进行验证,采用构建的模型对训练集和测试集分别进行预测,计算实验测得的值(真实值)和预测值之间的差值以及差值绝对值,分析训练集和测试集在每一差值范围内的样本量分布。绘制真实值与预测值的散点图,计算决定系数(R2)和均方误差(MSE)等回归模型的评价指标筛选最优模型。(3)通过与已报道的模型进行比较,判断本文所构建模型的准确性及适用范围。(4)最优预测模型在中药化学成分作用靶点识别及活性预测中的应用。收集Binding DB数据库中未参与本文模型建立的中药化学成分与靶点之间的定量关系,依据数据考察原则对数据进行收集整理获得新的数据集,采用已获得的最优模型对新的数据集进行预测,将预测值与真实值进行比较证明最优预测模型的准确性及适用性。结果:(1)选用ChEMBL数据库中的药物靶点定量关系数据作为本文的数据源。(2)建立了6个分别由EC50和KD值量化的药物靶点相互作用定量预测模型。基于本文收集的数据集分别建立了由EC50和KD值量化的药物与靶点相互作用关系的定量预测模型,涉及2207个化合物和1254个靶点共计21999条关系。从分子振动角度筛选出813个描述符表示化合物的特征子集。①采用随机森林算法构建的模型在训练集和测试集上具有良好的预测性能,EC50值量化的模型R2均大于0.96,MSE小于0.09;KD值量化的模型R2均大于0.94,MSE小于0.12;②采用支持向量机算法构建的模型在训练集上的预测性能优于测试集,EC50值量化的模型在训练集上的R2=0.9317,MSE=0.1270,测试集R2=0.5759,MSE=0.8356;KD值量化的模型在训练集上的R2=0.9099,MSE=0.1254,测试集R2=0.5083,MSE=0.7290;③采用人工神经网络算法构建的模型在训练集的预测性能也优于测试集,EC50值量化的模型在训练集的R2=0.7350,MSE=0.4867,测试集R2=0.5211,MSE=0.9590;KD值量化的模型在训练集上的R2=0.5857,MSE=0.5612,测试集R2=0.2961,MSE=1.019。比较数据集在每一差值绝对值范围内分布的样本量及上述回归模型的评价指标,随机森林算法构建的定量预测模型预测性能最好。(3)采用相同的模型评价指标与文献已报道的模型进行比较,结果表明本文构建的最优模型具有更高的预测准确性及适用范围。(4)采用本文构建的最优预测模型对Binding DB数据库中已有的但没有参与本文模型构建的中药化学成分与靶点的定量关系进行预测,结果表明本文预测的药物靶点相互作用关系与实验测量结果一致。在活性预测方面,实验测量的预测值均大于真实值,但是它们之间的差值集中在某一范围内。出现这种系统误差的原因可能是由于数据收集的来源不同,Binding DB数据库与ChEMBL数据库中的数据收入标准有所差异。可以通过设置校正因子来消除系统误差,校正因子可以由所有差值的平均值来表示。这也在一定程度上证明了本文建立的定量预测模型在中药化学成分作用靶点及活性预测方面的适用性。结论:本文首次提出了从分子振动的角度筛选化合物的分子描述符。成功建立了药物与靶点相互作用关系的定量预测模型。通过回归模型评价指标确定了随机森林算法构建的药物靶点定量预测模型为最优预测模型即模型具有更好的预测性能,支持向量机算法构建的药物靶点定量预测模型可能存在过拟合,人工神经网络算法构建的药物靶点定量预测模型可能存在欠拟合。通过比较,本文建立的最优模型的预测性能及适用范围均优于文献已经报道的最优模型。最终,在最优模型的基础上,对Binding DB数据库中的部分中药化学成分与靶点相互作用关系进行了定量预测,结果表明本文构建的药物与靶点相互作用关系定量预测模型在中药化学成分作用靶点及活性预测中的适用性,证明了从分子振动角度确定化合物描述符的客观性。(本文来源于《北京中医药大学》期刊2019-05-01）
任玉彬[2]（2018）在《基于微扰理论的药物活性定量预测平台构建》一文中研究指出随着组合化学技术以及高通量活性测定技术的飞速发展,小分子结构与生物活性数据呈现出爆炸式增长趋势。然而,对于不同实验条件下测定出的生物活性数据,仍然缺乏有效的数据整合与分析方法。例如传统定量构效关系(Quantitative Structure-Activity Relationship,QSAR)通常局限于相同或相近实验条件下,针对同一生物靶标而进行的结构-活性关系研究,从而导致其应用范围受到很大制约。因此,对于这些来源和检测方法不同的生物活性数据,如何有效分析并加以运用,从而指导生物学、化学以及药学等领域的理论与实验研究,已经成为亟待解决的关键问题。微扰理论(Perturbation Theory,PT)是指将一个复杂问题分解为接近真实问题的“可解”部分和微小“扰动”部分的加和,是寻求一个复杂问题近似解的数学方法。在PT与QSAR理论方法指引下,论文基于面向对象编程思想,在J2EE体系结构和技术规范下,采用MVC(Model-View-Controller)Web开发模式,结合开源框架Struts2及MySQL数据库,构建基于微扰理论的药物活性定量预测平台(PT-QSAR)。经开发环境搭建、系统需求分析、系统总体设计、系统实现等关键环节,成功构建了可满足用户主要需求的PT-QSAR预测平台,可实现数据预处理、变量筛选、定量构效关系建模、模型验证与评价、结果与分析等主要功能。在此基础上,利用该平台对组胺H3受体抑制剂、碳酸酐酶Ⅳ抑制剂以及腺苷A1受体拮抗剂进行了实例研究。研究结果显示:PT-QSAR平台可有效解决不同实验材料或条件下的数据整合和利用难题,且取得优于传统QSAR方法的预测性能,因此有望在生物活性数据整合与利用以及转化医学研究领域得到更为广泛的应用。(本文来源于《重庆大学》期刊2018-04-01）
伍丽萍,李根,叶利明,李莉[3]（2018）在《混合胶束色谱中喹诺酮类药物定量保留与活性关系预测模型的研究》一文中研究指出目的研究使用混合胶束流动相建立喹诺酮类抗生素定量保留-活性关系(QRAR)模型的优点与不足。方法在生物分配胶束色谱的单一流动相中加入十二烷基硫酸钠形成混合胶束溶液(Brij35/SDS),根据混合胶束色谱(BMC_(Brij35/SDS))中所得容量因子(k)建立各参数的QRAR模型,并对模型进行自身评价。结果 t_(1/2),CL,V_d和AUC的BMC_(Brij35/SDS)-QRAR模型在置信度95%的水平上有统计学意义(P<0.05),模型预测能力较优。结论使用BMC_(Brij35/SDS)建立喹诺酮类抗生素的定量保留-活性关系模型是可行的。混合胶束能够更好的模拟生理条件下细胞膜与药物之间的各种作用力,在药物分离及模拟生物膜研究领域具有广泛的应用前景。(本文来源于《中国药学杂志》期刊2018年06期）
刘丹[4]（2017）在《橙皮素及柚皮素对UGTs活性影响及其临床药物相互作用风险预测》一文中研究指出背景:橙皮素、柚皮素分别为黄烷酮类化合物橙皮苷、柚皮苷的苷元,来源丰富,广泛存在于芸香科植物中,在柑橘、柚子等水果中含量颇高,且为传统中药枳实、枳壳中的重要有效成分。研究表明,橙皮素、柚皮素具有促进胃肠蠕动、解痉、抗炎症、抗氧化、抗肿瘤、保护心血管和调节血糖等药效作用。已有研究表明橙皮素、柚皮素可抑制CYP450s活性,但是否影响UGTs的活性未见研究报道,是否会产生基于UGTs介导的临床药物相互作用,值得深入探讨,为指导临床合理用药提供理论与实验依据。目的:以重组表达的人UGTs作为酶源,选用4-甲基伞形酮(4-MU)为11种UGTs酶的广谱探针底物,叁氟拉嗪(TFP)为UGT1A4的特异性探针底物,系统研究探讨橙皮素、柚皮素对12种尿苷二磷酸葡萄糖醛酸转移酶(UGTs)活性的影响,并通过体外-体内推导法预测发生药物间相互作用的风险,为临床合理用药提供理论与实验依据。方法:1、橙皮素、柚皮素对UGTs抑制作用的初步筛选将低、中、高浓度(1,10,100μM)橙皮素、柚皮素分别加入含12种UGTs的孵育体系中,测定4-MUG/TFP-G浓度,计算酶剩余活性,初步评价橙皮素、柚皮素对12种UGTs酶亚型的影响。2、橙皮素、柚皮素对UGTs酶动力学影响机制分析根据初步评价结果,选择系列浓度的橙皮素、柚皮素分别加入至有影响的UGTs酶体系中,计算酶剩余活性,并用软件Prism 5计算IC值。根据IC50<10μM的UGTs亚型,选取3个适宜的抑制剂浓度和3个底物浓度进一步研究,通过Dixon图和Lineweaver-Burk图判断其抑制类型并计算酶动力学参数Ki值。3、临床药物间相互作用的风险预测根据文献中人体摄入橙皮素、柚皮素的清除率,Cmax以及橙皮素、柚皮素在体内的解离常数和UGTs酶抑制动力学参数Ki值等数据,计算出[I]in vivo/Ki,并根据[I]/Ki>1高风险;0.1<[I]/Ki<1中等风险;[I]/Ki<0.1低风险叁种情况来预测临床药物间发生相互作用的风险。结果:1、橙皮素、柚皮素对UGTs抑制作用的初步筛选结果(1)橙皮素在终浓度为100μM时,UGT1A1、UGT1A3、UGT1A4、UGT1A7、UGT1A8、UGT1A9、UGT2B4的酶剩余活性均小于50%。(2)柚皮素在终浓度为100μM时,UGT1A1、UGT1A3、UGT1A4、UGT1A7、UGT1A8、UGT1A9、UGT1A10、UGT2B7、UGT2B15的酶剩余活性均小于50%。2、橙皮素、柚皮素对UGTs酶动力学影响机制分析(1)橙皮素对UGT1A1、UGT1A3、UGT1A4、UGT1A7、UGT1A8、UGT1A9、UGT2B4抑制作用的IC50值分别为4.72±0.52μM,9.19±0.37μM,63.87±3.67μM,29.68±1.87μM,74.75±4.73μM,3.94±0.17μM,32.73±1.67μM。根据IC50<10μM的UGTs亚型,进一步分析得出橙皮素可非竞争性抑制UGT1A1、混合竞争性抑制UGT1A3、UGT1A9参与的4-MU的葡萄糖醛酸化反应,其Ki值分别为9.63±0.87μM,0.99±0.08μM,3.41±0.35μM。(2)柚皮素对UGT1A1、UGT1A3、UGT1A4、UGT1A7、UGT1A8、UGT1A9、UGT1A10、UGT2B7、UGT2B15抑制作用的IC50值分别为8.577±0.65μM,10.85±0.37μM,55.21±1.54μM,31.91±1.87μM,26.77±0.56μM,15.34±0.39μM,38.35±1.05μM,3.47±0.52μM,32.51±2.03μM。根据IC50<10μM的UGTs亚型,进一步分析得出柚皮素作为强抑制剂,可非竞争性抑制UGT2B7活性,其Ki值为1.39±0.21μM;非竞争性抑制UGT1A1活性,其Ki值为7.61±0.56μM;反竞争性抑制UGT1A3活性,其Ki值为85.76±1.67μM。3、临床药物间相互作用的风险预测分析橙皮素抑制UGT1A3及柚皮素抑制UGT2B7的0.1<[I]in vivo/Ki<1,预测橙皮素、柚皮素与经过UGT1A3、UGT2B7代谢的临床药物发生相互作用的风险较强,故临床合用时应足够重视。结论:1、橙皮素可竞争性抑制UGT1A1、混合竞争性抑制UGT1A3、UGT1A9介导的葡萄糖醛酸化反应;柚皮素可非竞争性抑制UGT1A1、反竞争性抑制UGT1A3、竞争性抑制UGT2B7介导的葡萄糖醛酸化反应。2、通过体外-体内推导预测,橙皮素、柚皮素可分别抑制UGT1A3、UGT2B7的活性,与经过UGT1A3、UGT2B7代谢的临床药物发生相互作用的风险较强,临床联合用药时应高度关注基于UGTs介导的药物相互作用。(本文来源于《南昌大学》期刊2017-06-01）
柯静[5]（2016）在《胶束液相色谱法分离氨基酸及预测药物生物活性和毒性参数的研究》一文中研究指出将浓度高于其临界胶束浓度的表面活性剂加入到传统的有机溶剂-水反相色谱中,就形成了胶束液相色谱模式。这种模式具有有机溶剂消耗量少,分离选择性高,可以有效模拟生物膜,生物样品不需除蛋白直接进样以及梯度洗脱无需二次平衡等特点,被广泛应用于药物分析中。它具有解决液相色谱中用其他方法无法达到满意的分离,有机改性剂含量高,分析时间不合理等问题的潜质。而氨基酸作为人体重要的营养物质,建立其快速准确的分离方法很有必要。因此,本论文基于胶束液相色谱的特点,将其应用于氨基酸的分离中;同时,利用其可以有效模拟生物膜的特性,对具有不同药理作用的药物的生理活性参数进行了预测。主要的研究工作如下:1)建立了从胶束到高亚胶束液相色谱模式的梯度洗脱方式快速分离药物中氨基酸的方法,并用于复合氨基酸注射液中氨基酸的测定。该方法使用有机改性剂含量线性梯度的洗脱模式,使15种氨基酸在30min之内达到基线分离。此外,我们还研究了可能的分离机理。此方法与传统的梯度洗脱HPLC相比,缩短了二次平衡时间;而与等度洗脱的胶束液相色谱(Micellar liquid chromatography,MLC)方法相比,又减少了洗脱时间,从而从以上两方面节约了总的分析时间。此外,我们研究了色谱系统中诸多因素对氨基酸保留行为的影响,其中包括表面活性剂的类型和浓度,有机溶剂含量,溶液pH值等。该方法简便,快速,二次平衡时间短,且有机改性剂易于回收。为氨基酸的分离提供了一种更高效的方法。2)建立了阴离子和非离子混合胶束色谱分离药物中的氨基酸的方法。系统研究了不同的因素对化合物色谱行为的影响,并探讨了可能的分离机理。此外,还通过半峰宽参数评价了色谱峰效能,证实了该混合系统具有使弱酸性化合物色谱峰呈现良好的对称性的潜质。该方法解决了传统的反相色谱方法在氨基酸分离中存在的有机溶剂消耗量高,梯度洗脱程序复杂等问题,较为绿色环保。使氨基酸的分析具有了另一种可选的方法。3)建立了混合阴离子和非离子生物分配胶束色谱模式,用于14种具有不同药理作用的药物生物活性和毒性参数的预测。研究基于生物分配胶束色谱可以有效模拟生物膜,且阴离子表面活性剂的加入能够更好地模拟细胞膜静息电位的特点,采用药物定量保留-活性关系预测模型,拟合了上述不同种类药物的保留参数与其对应的活性和毒性参数之间的二阶关系式。除此以外,我们探讨了化合物在混合生物分配胶束色谱中的保留行为。通过校准集均方根误差等评估参数,评价了该模型的预测能力,也证实了此混合系统对不同种类药物具有一定的普适性。(本文来源于《兰州大学》期刊2016-05-01）
付鹏[6]（2014）在《治疗心血管疾病中药活性成分和西药对比及联合药物对预测》一文中研究指出心血管疾病是威胁人类健康的头号“杀手”,全球每年大约造成17百万人死亡。其病理过程极其复杂,广泛涉及细胞炎症、细胞凋亡、机体脂代谢和基因突变等众多复杂的生理过程。联合用药,即同时作用多个活性成分,从药效上按照一定比例组合而成的用药模式。在治疗心血管疾病、癌症等复杂疾病中表现出高药效、低毒副作用和药抗等特性,已逐步成为此类疾病治疗研究的主流方向。本研究首先基于药物靶点及其网络,对比了中药物活性成分和西药治疗心血管疾病的异同。西药靶点数量少,倾向于调节心脏、血管肌肉细胞收缩相关通路。中药靶点数量多,倾向于调节信号转导和免疫相关基本信号通路和凋亡相关通路,并同时作用多条通路治疗疾病。其次收集了现已知治疗心血管疾病的联合药物对89对,分别基于药物自身理化性质和靶点两个方向构建相关特征参数,构建模型预测了潜在联合治疗心血管疾病的药物对。预测的100组药物对中22对为已知治疗心血管疾病的药物对,21组药物对能够通过文献直接或间接的证明其存在联合治疗的效果。(本文来源于《华东理工大学》期刊2014-03-26）
崔勇丽,刘晋萍,赵举,冯正义,龙村[7]（2013）在《血管活性药物评分对体外膜式氧合辅助下婴幼儿患者急性肾损伤的预测作用》一文中研究指出目的回顾婴幼儿患者在体外膜式氧合(ECMO)辅助下发生急性肾功能损伤(AKI)的情况,探索其相关预测因素。方法回顾性分析接受ECMO辅助的婴幼儿患者38例,收集一般临床资料,并对建立ECMO前、辅助循环开始后第1个24 h、以及第2个24 h所用的血管活性药物进行评分,采用Logistic回归筛选AKI的相关因素,并分析相关因素对患者预后的影响。结果辅助循环开始后第2个24 h血管活性药评分对急性肾功能损伤的发生有预测作用(P=0.004),高分值患者发生该并发症的风险显着增高(OR=93.3,95%CI:9.1～1021.2,P=0.000),病死率也显着高于低分值患者(OR=14.9,95%CI:2.6～84.1,P=0.01)。结论血管活性药评分是婴幼儿患者在ECMO治疗中发生AKI的预测指标,ECMO辅助第2天血管活性药评分较高则预示患者预后不良。(本文来源于《中国医药导报》期刊2013年18期）
白毅[8]（2013）在《新方法可预测抗癌药物活性》一文中研究指出本报讯 为了建立抗癌药物活性的计算生物学预测系统，中国科学院昆明动物研究所生物信息与系统生物学实验室黄京飞研究员指导李功华博士开发了一个新的基于分子药效团的小分子比对算法，并将该算法应用于预测小分子的抗癌活性。该研究发表在最新一期的计算生物学杂志《Bi(本文来源于《中国医药报》期刊2013-01-15）
赵静,张文[9]（2011）在《药物相关酶的表达或活性对结直肠癌化疗的预测作用》一文中研究指出结直肠癌是常见的恶性肿瘤之一,随着新药物的应用,使其化疗效果取得了较大的进步,但是耐药仍然是结直肠癌患者化疗过程中面临的主要问题。研究显示,不同患者的肿瘤组织中药物代谢相关酶的表达及活性也不尽相同,这可能是影响化疗疗效和预后的关键因素之一。本文就此作一综述,探讨药物相关酶对结直肠癌化疗疗效和预后的预测作用。(本文来源于《肿瘤》期刊2011年05期）
朱学慧,焦建杰,张才丽,娄建石,刘昌孝[10]（2009）在《探针药物咪哒唑仑有限采样法预测肝损伤大鼠CYP3A代谢活性的研究》一文中研究指出目的以细胞色素P450(CYP)3A探针药物咪哒唑仑(MDZ)的系统清除率(CLs)为指标,评价有限采样法(LSS)预测肝脏损伤状态下CYP3A代谢活性的可行性。方法采用系列浓度的四氯化碳溶液预处理大鼠,24h后,静脉注射MDZ,在若干时间点采血检测血浆MDZ浓度。留取血清并检测丙氨酸氨基转移酶(ALT)和天冬氨酸氨基转移酶(AST)活性。经逐步回归分析和Jack-knife方法验证,建立最终的LSS模型。对经相同处理的另一随机群体进行验证分析,评价该LSS模型方程的准确性和重现性。结果系列浓度四氯化碳溶液造成肝脏不同程度损伤。由单点(45min)或两点(5,45min)血浆药物浓度建立的LSS预测模型所得到的CLs估计值(CLest)与实际计算值(CLobs)之间具有良好的相关性,误差小。两点LSS模型对样本预测的相关性较单点LSS更优(r=0.96),而单点LSS模型则更显简便。结论本实验表明,以MDZ清除率为指标,采用45min或5.45min的有限采样方案评价肝脏损伤状态下CYP3A的代谢活性是一种准确而简便的方法,为今后推广到临床评价肝脏代谢功能从而制定和调整给药方案提供了理论依据和实验室证据。(本文来源于《中国药学杂志》期刊2009年23期）
药物活性预测论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
随着组合化学技术以及高通量活性测定技术的飞速发展,小分子结构与生物活性数据呈现出爆炸式增长趋势。然而,对于不同实验条件下测定出的生物活性数据,仍然缺乏有效的数据整合与分析方法。例如传统定量构效关系(Quantitative Structure-Activity Relationship,QSAR)通常局限于相同或相近实验条件下,针对同一生物靶标而进行的结构-活性关系研究,从而导致其应用范围受到很大制约。因此,对于这些来源和检测方法不同的生物活性数据,如何有效分析并加以运用,从而指导生物学、化学以及药学等领域的理论与实验研究,已经成为亟待解决的关键问题。微扰理论(Perturbation Theory,PT)是指将一个复杂问题分解为接近真实问题的“可解”部分和微小“扰动”部分的加和,是寻求一个复杂问题近似解的数学方法。在PT与QSAR理论方法指引下,论文基于面向对象编程思想,在J2EE体系结构和技术规范下,采用MVC(Model-View-Controller)Web开发模式,结合开源框架Struts2及MySQL数据库,构建基于微扰理论的药物活性定量预测平台(PT-QSAR)。经开发环境搭建、系统需求分析、系统总体设计、系统实现等关键环节,成功构建了可满足用户主要需求的PT-QSAR预测平台,可实现数据预处理、变量筛选、定量构效关系建模、模型验证与评价、结果与分析等主要功能。在此基础上,利用该平台对组胺H3受体抑制剂、碳酸酐酶Ⅳ抑制剂以及腺苷A1受体拮抗剂进行了实例研究。研究结果显示:PT-QSAR平台可有效解决不同实验材料或条件下的数据整合和利用难题,且取得优于传统QSAR方法的预测性能,因此有望在生物活性数据整合与利用以及转化医学研究领域得到更为广泛的应用。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
药物活性预测论文参考文献
[1].贾聪敏.基于分子振动特征的药物靶点识别及活性预测模型研究[D].北京中医药大学.2019
[2].任玉彬.基于微扰理论的药物活性定量预测平台构建[D].重庆大学.2018
[3].伍丽萍,李根,叶利明,李莉.混合胶束色谱中喹诺酮类药物定量保留与活性关系预测模型的研究[J].中国药学杂志.2018
[4].刘丹.橙皮素及柚皮素对UGTs活性影响及其临床药物相互作用风险预测[D].南昌大学.2017
[5].柯静.胶束液相色谱法分离氨基酸及预测药物生物活性和毒性参数的研究[D].兰州大学.2016
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[7].崔勇丽,刘晋萍,赵举,冯正义,龙村.血管活性药物评分对体外膜式氧合辅助下婴幼儿患者急性肾损伤的预测作用[J].中国医药导报.2013
[8].白毅.新方法可预测抗癌药物活性[N].中国医药报.2013
[9].赵静,张文.药物相关酶的表达或活性对结直肠癌化疗的预测作用[J].肿瘤.2011
[10].朱学慧,焦建杰,张才丽,娄建石,刘昌孝.探针药物咪哒唑仑有限采样法预测肝损伤大鼠CYP3A代谢活性的研究[J].中国药学杂志.2009