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用支持向量机预测HIV-1整合酶抑制剂活性
  • ISSN号:0254-0037
  • 期刊名称:北京工业大学学报
  • 时间:2013.4.10
  • 页码:634-640
  • 分类:R914.2[医药卫生—药物化学;医药卫生—药学]
  • 作者机构:[1]北京工业大学生命科学与生物工程学院,北京100124
  • 相关基金:国家自然科学基金资助项目(21173014);科技部国际合作项目(2010DFA31710).
  • 相关项目:抗HIV融合抑制剂的设计及其作用机理研究
中文摘要:

HIV整合酶可催化病毒复制周期中的整合过程,即将HIV反转录产物cDNA整合人宿主基因组,它是病毒复制过程中不可缺少的酶,也是抗HIV药物设计的重要靶点.构建嘧啶酮类(pyrimidones)HIV-1整合酶抑制剂定量构效关系模型,有助于进一步了解影响抑制剂活性的结构因素.本文应用CoMFA软件计算了68个化合物的拓扑、分子极化、亲水性等结构参数,用所选的结构参数作为支持向量机(support vector machine,SVM)的输入,建立起非线性的支持向量机回归模型.研究表明:支持向量机算法与分子结构参数的有机集成,可为HIV整合酶抑制剂的结构与活性数据建立起预测模型,为抗HIV药物设计提供生物学信息.

英文摘要:

HIV integrase (IN) catalyzes the integration process in the viral life cycle. IN helps the viral reverse transcription product cDNA integrating into the host chromosome. As an indispensable enzyme, IN is also an important target for designing and developing the novel anti-HIV drugs. Constructing the QSAR model of the HIV-1 IN pyrimidones inhibitors can help for understanding of the structural factors. In this paper, the CoMFA software was used to calculate topological descriptors, polarizable descriptors and hydrophilic descriptors and other structural parameters for 68 compounds. The structural parameters were selected as inputs of support vector machine (SVM) to establish the non-linear regression model. Results show that the SVM algorithm combined with QSAR can establish the forecasting model for inhibitors, and provide biological information for the design of anti-HIV drugs.

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期刊信息
  • 《北京工业大学学报》
  • 中国科技核心期刊
  • 主管单位:北京市教委
  • 主办单位:北京工业大学
  • 主编:卢振洋
  • 地址:北京市朝阳区平乐园100号
  • 邮编:100124
  • 邮箱:xuebao@bjut.edu.cn
  • 电话:010-67392535
  • 国际标准刊号:ISSN:0254-0037
  • 国内统一刊号:ISSN:11-2286/T
  • 邮发代号:2-86
  • 获奖情况:
  • 中国高等学校自然科学学报优秀学报二等奖,北京市优秀期刊,华北5省市优秀期刊,中国期刊方阵“双效”期刊
  • 国内外数据库收录:
  • 俄罗斯文摘杂志,美国化学文摘(网络版),美国数学评论(网络版),德国数学文摘,荷兰文摘与引文数据库,美国剑桥科学文摘,英国科学文摘数据库,日本日本科学技术振兴机构数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版),中国北大核心期刊(2000版)
  • 被引量:11924