基于集成学习方法的药物—靶标相互作用预测及应用

发布时间：2021-08-26 19:11

　　新药的研发过程往往周期长、耗资大且具有一定的随机性和盲目性。通常,一个新药从研发开始到成功上市平均耗时10-15年,平均耗费超过8亿美元。尽管药物开发的投资大,但产出并不理想。因此,加速创新药物的研发已成为全球的共识。作为药物研发的源头,药物-靶标相互作用的识别在药物发现过程中起着重要的作用。然而,传统的生物实验以及临床试验的方法不仅需要大量的人力、财力,同时还伴随着高的假阳性率和假阴性率。随着机器学习和生物信息学的快速发展,计算机辅助的药物-靶标相互作用预测方法已经成为一种快速、准确的药物靶标识别手段。本文采用基于集成学习的方法对药物-标相互作用进行预测研究,主要内容如下:（1）药物化合物和靶标蛋白序列的数值化表征。考虑到分子描述符可以根据药物的物理性质、原子数和化学键数这些指标将分子符号表示中编码的化学信息转换成有用的数值,从而可以区分不同的药物分子。因此,本文采用基于分子亚结构指纹的方式来表征药物化合物。为了尽可能多的包含靶标蛋白的生物进化信息,本文使用了位置特异性得分矩阵（Position-Specific Score Matrix,PSSM）来表示靶标蛋白序列。（2）对于数值... 

【文章来源】：西京学院陕西省

【文章页数】：78 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

007-2012年美国、欧洲、日本和中国的生物医药研发总额

作用并能够治疗某些疾病，该生物大分子就表示药物靶标。通过对靶标蛋白的鉴定来进一步确定与之相关的疾病问题，不可少的。当药物靶标确定之后，药物研发者就能够很容易试验的有效性和安全性紧密结合起来。图 2.1 给出了目前能够靶标蛋白的所占比例图。据 FDA 的数据报道，当今所涉及的属于酶、离子通道、G 蛋白偶联受体（GPCRs）与核受体这据了整个药物靶标数量的 88%。因此，本文也主要围绕这四-靶标相互作用。下面，我们来介绍这四类药物靶标蛋白家族4%4%4%2%1% 1%

如果给定药物分子中存在子结构，则指纹中相应的存在子结构，则设置为 0。这样，亚结构指纹就能够描述这项工作中，我们使用的化学结构指纹图谱集是从 PubChem属性在 PubChem 系统中是通过二进制数据的形式来呈现出了 881 个亚结构的信息，因此药物分子特征是由 881 个二给出了药物分子结构的指纹转化示意图。具体的，对于给定物化合物，基于所提出的方法，它的指纹转化结果如图 2.3


本文编号：3364806