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目的 利用贝叶斯规整化神经网络模型研究45种吲哚烷胺对5-羟色胺(5-HT)1B/1D受体激动活性的定量构效关系.方法 选取115种与结构相关的拓扑参数、几何参数和疏水性参数等,通过主成分分析法进行参数减元,建立基于10种主成分变量的活性预测贝叶斯规整化神经网络模型,并利用去一法(LEAVE-ONE-OUT)对模型进行交叉验证.结果 应用残差绝对值的平均值(MAE)进行筛选,得到隐含层神经元数目为10的模型为最佳模型.在该模型下,吲哚烷胺对5-HT1B受体和5-HT1D受体亲和力的实验值和预测值一元相关系数平方(R2)分别为0.990 5和0.988 7.结论 模型显示吲哚烷胺5-HT受体激动作用与其结构有密切关系.贝叶斯规整化神经网络结合主成分分析方法有良好的预测能力,且稳定可靠,有望在5-HT1B/1D受体激动药新药设计中得到广泛应用.

作者:温秋玲;杨博;戴康

来源:医药导报 2010 年 29卷 5期

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温秋玲;杨博;戴康
来源:
医药导报 2010 年 29卷 5期
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吲哚烷胺 5-羟色胺1B/1D受体 定量构效关系 贝叶斯规整化神经网络
目的 利用贝叶斯规整化神经网络模型研究45种吲哚烷胺对5-羟色胺(5-HT)1B/1D受体激动活性的定量构效关系.方法 选取115种与结构相关的拓扑参数、几何参数和疏水性参数等,通过主成分分析法进行参数减元,建立基于10种主成分变量的活性预测贝叶斯规整化神经网络模型,并利用去一法(LEAVE-ONE-OUT)对模型进行交叉验证.结果 应用残差绝对值的平均值(MAE)进行筛选,得到隐含层神经元数目为10的模型为最佳模型.在该模型下,吲哚烷胺对5-HT1B受体和5-HT1D受体亲和力的实验值和预测值一元相关系数平方(R2)分别为0.990 5和0.988 7.结论 模型显示吲哚烷胺5-HT受体激动作用与其结构有密切关系.贝叶斯规整化神经网络结合主成分分析方法有良好的预测能力,且稳定可靠,有望在5-HT1B/1D受体激动药新药设计中得到广泛应用.