基于K-MEANS算法的抗乳腺癌候选药物ERα活性优化研究  

作　　者：卢皎玲 谢沁沁 LU Jiaoling;XIE Qinqin

机构地区：[1]甘肃农业大学财经学院,甘肃兰州730070 [2]兰州大学第二医院,甘肃兰州730030

出　　处：《信息技术与信息化》2021年第12期45-48,共4页Information Technology and Informatization

摘　　要：为了探究在乳腺癌药物研制过程中如何通过调节雌激素受体活性来控制体内雌激素水平,针对与乳腺癌相关的ERα活性,以在临床中收集一系列作用于该靶标的化合物及其生物活性数据,和一系列分子结构描述符作为自变量,化合物的生物活性值作为因变量,构建化合物的定量结构-活性关系(quantitative structure-activity relationship,QSAR)模型。之后基于K-MEANS算法构建化合物生物活性的定量预测模型,从而为优化ERα拮抗剂的生物活性提供预测服务。结果表明该模型预测具有很强的实践意义,能够指导已有活性化合物的结构优化,提升抗乳腺癌候选药物活性。

关 键 词：乳腺癌药物 雌激素受体α亚型 K-MEANS算法分析 相关性检验 

分 类 号：R965.1[医药卫生—药理学] TP18[医药卫生—药学]