检索规则说明:AND代表“并且”;OR代表“或者”;NOT代表“不包含”;(注意必须大写,运算符两边需空一格)
检 索 范 例 :范例一: (K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 范例二:J=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT M=Visual
作 者:李志良[1] 田菲菲[1] 吴世容[1] 杨善彬[1] 杨胜喜[1] 张巧霞[1] 周原[1] 覃仁辉[1] 梅虎[2] 陈刚[2] 李根容[1]
机构地区:[1]重庆大学化学化工学院,重庆400044 [2]重庆大学生物医学工程教育部与重庆市重点实验室
出 处:《中国科学(B辑)》2008年第3期259-268,共10页Science in China(Series B)
基 金:国家高技术研究发展(863)计划(批准号:2006AA02Z312);霍英东基金(批准号:98-7-6);湖南大学化学生物传感与计量学国家重点实验室基金(批准号:2005012);国家“春晖计划”教育部启动基金(批准号:99-4-4+37);重庆应用基础研究基金(批准号:01-3-6);重大自主创新基金攻关课题(批准号:030506+04-9-9)资助项目
摘 要:提出了改进的定量构效关系(mmQSAR)研究方法,即认为在知晓配基与受体相互作用模式前提下建立一种较可靠的定量构效关系模型,从而克服了传统做法中仅根据样本集分子自身信息来构建预测模型的某些弊端.将此思路应用于功能肽/蛋白质亲和活性考察,采用遗传算法(GA)筛选虚拟受体结合靶点及相互作用模式,结合偏最小二乘(PLS)潜因多元建模技术,通过交互检验均方根误差(RMSCV)作适应度评价函数筛选变化位点和受体残基,完成种群进化以最优个体为最终确定模型,得到一种新颖QSAR方法(mmQSAR):基于功能肽/蛋白质作用模式的遗传虚拟筛选(暂称GVSPPC).该法成功解决了诸多QSAR研究难题,即大多数情况下受体结构未知而难以了解的配基与之结合方式.分别使用生物功能寡肽和多肽体系对GVSPPC加以检验,其结果表明,GVSPPC得到了优于传统方法QSAR结果(R2cu>0.75~0.91,Q2cv>0.71~0.86,ERMS为0.19~0.95)且深入阐明配基与受体间作用机理,物理意义较为明确;同时计算选中模式作用能并与样本活性建立PLS模型,以其交互检验均方根误差(ERMScv)作评价函数完成种群进化.通过大规模迭代直到规定的终止条件或到达最大繁殖代数,以该过程最优个体作为最终确定QSAR模型.
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