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文檔簡介
1、隨著社會的不斷發(fā)展,物質(zhì)和經(jīng)濟條件的提高,人口老年化程度越來越高,阿爾茲海默癥(Alzheimer's disease,AD)患者的數(shù)量在全球也迅速的增加,給全球的經(jīng)濟、社會以及部分家庭帶來了沉重的負擔(dān),因此研發(fā)能夠治療AD的藥物變得非常迫切。由于β淀粉樣蛋白(β-amyloid,Aβ)代謝過程在AD的發(fā)生中具有很重要的作用,如果能有效地控制Aβ的聚集將有望從根本上治療AD。本文首先構(gòu)建了能夠篩選Aβ聚集抑制劑的支持向量機(Suppor
2、t Vector Machine,SVM)模型,然后用上述模型從中藥化學(xué)數(shù)據(jù)庫(Traditional Chinese Medicines Database,TCMD)中篩選出合適的中藥,最后用作者自己構(gòu)建的血腦屏障(Blood Brain Barrier,BBB)通透性模型測試上述中藥的通透性,最終確立具有Aβ抑制效益并能通過血腦屏障的中藥,進而為以后的實驗驗證以及進一步的藥物研發(fā)做好基礎(chǔ)和提供一些參考價值。
本文中總共
3、構(gòu)建了四個SVM模型,包括兩個Aβ40小分子抑制劑模型、一個Aβ42小分子抑制劑模型和一個BBB模型,由于Aβ40聚集抑制劑的數(shù)據(jù)涉及到兩種不同的實驗Aβ self seeding radio assay與Aβ self seeding thioflavin T assay,為了區(qū)別這兩種數(shù)據(jù)建立的模型,便分別稱為Aβ40聚集抑制劑預(yù)測模型R和Apβ40聚集抑制劑預(yù)測模型T。
構(gòu)建BBB通透性預(yù)測模型所用的樣本數(shù)量為415
4、,訓(xùn)練集的準(zhǔn)確度為92.5%,測試集的準(zhǔn)確度為79.4%,五重交叉驗證得到的平均準(zhǔn)確率為80.3%。
構(gòu)建Aβ40聚集抑制劑預(yù)測模型R所使用的樣本數(shù)量為64,訓(xùn)練集的準(zhǔn)確度為88.6%,測試集的準(zhǔn)確度為75.0%,留一法驗證的平均準(zhǔn)確率為75.0%。從TCMD23033個化合物中總共篩選出了41個化合物,然后統(tǒng)計出含有這些化合物的種類大于等于3種的中藥,結(jié)果為胡椒屬(Piper chaba)(果實)、雷公藤(Tripter
5、ygium wilfordii)干姜(Zingiber officinale)、高良姜(Alpinia officinarum)和益智仁(Alpinia oxyphylla)。最后這些中藥經(jīng)過BBB模型篩選后,胡椒屬、高良姜和益智仁符合模型的要求。
建立Aβ40聚集抑制劑預(yù)測模型T使用的樣本數(shù)量為82,訓(xùn)練集的準(zhǔn)確度為75.0%,測試集的準(zhǔn)確度為57.7%,留一法驗證的平均準(zhǔn)確率為71.4%,從TCMD中總共篩選出了100
6、個化合物,然后統(tǒng)計出含有這些化合物的種類大于等于3種的中藥,結(jié)果為胡椒屬西洋參(Panax quinquefolium)、麝香(Moschus moschiferus)、壯觀番瀉(Senna spectabilis)(花)、高良姜(Alpinia officinarum)、蒜臭母雞草(Petiveria alliacea)(根,莖和葉)、益智仁(Alpinia oxyphylla)和金雞勒(Cinchonaledgeriana)。最后這
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