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基于深度学习的微管蛋白秋水仙碱位点抑制剂的预测研究
被引量:
1
1
作者
邓燕红
蔡涵萱
+2 位作者
张建华
黄汉辉
王领
《化学研究与应用》
CAS
CSCD
北大核心
2020年第12期2192-2198,共7页
为构建基于深度学习的微管蛋白秋水仙碱位点抑制剂(CBSIs)预测模型,进行CBSIs的活性预测和药物虚拟筛选,我们收集了1482个结构多样性的靶向微管蛋白秋水仙碱位点的抑制剂和非抑制剂,以分子指纹和分子图为特征表述,采用图卷积神经网络深...
为构建基于深度学习的微管蛋白秋水仙碱位点抑制剂(CBSIs)预测模型,进行CBSIs的活性预测和药物虚拟筛选,我们收集了1482个结构多样性的靶向微管蛋白秋水仙碱位点的抑制剂和非抑制剂,以分子指纹和分子图为特征表述,采用图卷积神经网络深度学习方法,建立分类预测模型。对所建立模型的预测结果进行比较,发现了一个最优预测模型(Model-Chemprop),它在测试集上的敏感度(SE)值为0.9109、特异性(SP)值为0.8125、总体准确度(Q)值为87.92%、AUC值为0.891。因此,基于深度学习建立的最优模型可以作为虚拟筛选工具,用于新型CBSIs的活性预测和发现,以及靶向富集库的构建。
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关键词
微管蛋白秋水仙碱位点抑制剂
分子
指纹
分子图表达
图卷积神经网络
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职称材料
题名
基于深度学习的微管蛋白秋水仙碱位点抑制剂的预测研究
被引量:
1
1
作者
邓燕红
蔡涵萱
张建华
黄汉辉
王领
机构
广州医科大学附属第三医院药学部
华南理工大学生物科学与工程学院
出处
《化学研究与应用》
CAS
CSCD
北大核心
2020年第12期2192-2198,共7页
基金
广东省医学科学技术研究基金项目(B2018126)资助
广州市卫生和计划生育科技项目(20181A010058)资助
广州医科大学附属第三医院科研基金项目(2016Y07)资助。
文摘
为构建基于深度学习的微管蛋白秋水仙碱位点抑制剂(CBSIs)预测模型,进行CBSIs的活性预测和药物虚拟筛选,我们收集了1482个结构多样性的靶向微管蛋白秋水仙碱位点的抑制剂和非抑制剂,以分子指纹和分子图为特征表述,采用图卷积神经网络深度学习方法,建立分类预测模型。对所建立模型的预测结果进行比较,发现了一个最优预测模型(Model-Chemprop),它在测试集上的敏感度(SE)值为0.9109、特异性(SP)值为0.8125、总体准确度(Q)值为87.92%、AUC值为0.891。因此,基于深度学习建立的最优模型可以作为虚拟筛选工具,用于新型CBSIs的活性预测和发现,以及靶向富集库的构建。
关键词
微管蛋白秋水仙碱位点抑制剂
分子
指纹
分子图表达
图卷积神经网络
Keywords
CBSIs
molecular fingerprint
molecular graph feature
graph convolution neural network
分类号
O641 [理学—物理化学]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于深度学习的微管蛋白秋水仙碱位点抑制剂的预测研究
邓燕红
蔡涵萱
张建华
黄汉辉
王领
《化学研究与应用》
CAS
CSCD
北大核心
2020
1
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职称材料
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参考文献
引证文献
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