Using a reversed-phase microemulsion polymerization method, polyoxometalates(POMs) CoW 11Ti loaded starch nanoparticles were prepared and structurally characterized by elemental analyses, IR, UV-Vis and ESR spectrosco...Using a reversed-phase microemulsion polymerization method, polyoxometalates(POMs) CoW 11Ti loaded starch nanoparticles were prepared and structurally characterized by elemental analyses, IR, UV-Vis and ESR spectroscopy. The particle size of CoW 11Ti/starch was estimated by transmission electron microscope(TEM) and the size ranges by a 1000HSA MALVIRN Zetasizer instrument. The result shows that the polyoxometalate retained the parent structure after encapsulated by starch microspheres, which are able to enhance the stability and antitumoral activity of POMs and decrease the toxicity of POMs as well.展开更多
1型细胞周期蛋白依赖性激酶(cyclin-dependent kinase 1,CDK1)在人体内是有效的抗癌作用靶标.使用三维定量构效关系研究方法,包括比较分子场分析法(comparative molecular field analysis,CoM-FA)和比较分子相似性指数分析法(comparativ...1型细胞周期蛋白依赖性激酶(cyclin-dependent kinase 1,CDK1)在人体内是有效的抗癌作用靶标.使用三维定量构效关系研究方法,包括比较分子场分析法(comparative molecular field analysis,CoM-FA)和比较分子相似性指数分析法(comparative molecular similarity indices analysis,CoMSIA),分析23个CDK1激酶抑制剂的分子结构与生物活性之间的定量关系.相对其他类型电荷,当训练集加载Gasteiger-Huckel电荷时,CoMFA获得一个最优的三维定量构效关系模型,其交叉验证系数q2为0.668,非交叉验证相关系数R2为0.941,表明模型具有较好的预测能力.使用测试集交叉验证说明该模型稳定可靠,模型中立体场贡献率为69.8%,静电场贡献率为30.2%.展开更多
目的:开发一种更优的评估中药肝毒性的方法,为中药保健食品原料安全性评价提供参考。方法:基于国际公开构建肝毒性定量构效关系(QSAR)模型训练集数据,形成训练集。使用Discovery Studio 4.5对训练集进行主成分分析和聚类分析,针对每一...目的:开发一种更优的评估中药肝毒性的方法,为中药保健食品原料安全性评价提供参考。方法:基于国际公开构建肝毒性定量构效关系(QSAR)模型训练集数据,形成训练集。使用Discovery Studio 4.5对训练集进行主成分分析和聚类分析,针对每一类使用朴素贝叶斯(NB)、逻辑回归(LR)、邻近算法(KNN)等9种机器学习的方法构建QSAR模型,并利用交叉验证方法对模型构建方法进行评估。最后使用最优类模型对113种中药保健食品原料包含的783个成分进行了预测,根据多模型加权平均概率筛选出肝毒性成分占比较大的中药。结果:根据对训练集化合物的分析,可以看出第3类模型的准确率为85%~91%,高于现有报道的中药成分肝毒性预测模型。对中药保健食品原料成分的分析发现肝毒性化合物48个、不具有肝毒性的化合物735个,肝毒性预测概率为0.15~0.30,说明中药保健食品原料肝毒性普遍较低。预测肝毒性成分所占比例较高的中药有茜草、番泻叶、当归、大黄、丹参、厚朴、川芎、桑枝、桑白皮、五味子等。结论:对训练集预先聚类,提高QSAR模型准确率,为中药安全性评价的方法学研究提供了新思路,为中药保健食品原料成分进一步研究提供重要参考。展开更多
基金Supported by Association Franco-Chinoise pour la Recherche Scientinque and Techinque(AFCRST)and National Natural Science Foundation of China(20275014)
文摘Using a reversed-phase microemulsion polymerization method, polyoxometalates(POMs) CoW 11Ti loaded starch nanoparticles were prepared and structurally characterized by elemental analyses, IR, UV-Vis and ESR spectroscopy. The particle size of CoW 11Ti/starch was estimated by transmission electron microscope(TEM) and the size ranges by a 1000HSA MALVIRN Zetasizer instrument. The result shows that the polyoxometalate retained the parent structure after encapsulated by starch microspheres, which are able to enhance the stability and antitumoral activity of POMs and decrease the toxicity of POMs as well.
文摘1型细胞周期蛋白依赖性激酶(cyclin-dependent kinase 1,CDK1)在人体内是有效的抗癌作用靶标.使用三维定量构效关系研究方法,包括比较分子场分析法(comparative molecular field analysis,CoM-FA)和比较分子相似性指数分析法(comparative molecular similarity indices analysis,CoMSIA),分析23个CDK1激酶抑制剂的分子结构与生物活性之间的定量关系.相对其他类型电荷,当训练集加载Gasteiger-Huckel电荷时,CoMFA获得一个最优的三维定量构效关系模型,其交叉验证系数q2为0.668,非交叉验证相关系数R2为0.941,表明模型具有较好的预测能力.使用测试集交叉验证说明该模型稳定可靠,模型中立体场贡献率为69.8%,静电场贡献率为30.2%.
文摘目的:开发一种更优的评估中药肝毒性的方法,为中药保健食品原料安全性评价提供参考。方法:基于国际公开构建肝毒性定量构效关系(QSAR)模型训练集数据,形成训练集。使用Discovery Studio 4.5对训练集进行主成分分析和聚类分析,针对每一类使用朴素贝叶斯(NB)、逻辑回归(LR)、邻近算法(KNN)等9种机器学习的方法构建QSAR模型,并利用交叉验证方法对模型构建方法进行评估。最后使用最优类模型对113种中药保健食品原料包含的783个成分进行了预测,根据多模型加权平均概率筛选出肝毒性成分占比较大的中药。结果:根据对训练集化合物的分析,可以看出第3类模型的准确率为85%~91%,高于现有报道的中药成分肝毒性预测模型。对中药保健食品原料成分的分析发现肝毒性化合物48个、不具有肝毒性的化合物735个,肝毒性预测概率为0.15~0.30,说明中药保健食品原料肝毒性普遍较低。预测肝毒性成分所占比例较高的中药有茜草、番泻叶、当归、大黄、丹参、厚朴、川芎、桑枝、桑白皮、五味子等。结论:对训练集预先聚类,提高QSAR模型准确率,为中药安全性评价的方法学研究提供了新思路,为中药保健食品原料成分进一步研究提供重要参考。
