CAJ | 학술논문

与有效成分相作用靶点的识别是从分子水平阐明中药作用机理的关键步骤.本文提出1种新的思路来解决中药化学成分的靶点识别问题.该方法基于小分子化合物的结构,计算表征分子组成、电荷分布、拓扑、几何结构及物理化学性质的分子描述符,经BestFirst搜索策略和CfsSubsetEval评估策略相结合的方法筛选出与靶点作用活性相关的分子描述符.采用径向基神经网络、朴素贝叶斯和随机森林3种机器学习方法构建一系列靶点的识别模型,后期将所建模型整合成靶点识别系统,进而预测中药有效成分的作用靶点.采用10折交叉验证,3种方法得到总的预测正确率分别为83.33%～95.71%、84.62%～96.43%、82.14%～95.59%,识别过程在(0.02～0.19)秒完成.实验结果证明该方法不但简单有效,更主要的是满足面向中药化学成分的靶点识别任务对辨识效率的要求.
여유효성분상작용파점적식별시종분자수평천명중약작용궤리적관건보취.본문제출1충신적사로래해결중약화학성분적파점식별문제.해방법기우소분자화합물적결구,계산표정분자조성、전하분포、탁복、궤하결구급물이화학성질적분자묘술부,경BestFirst수색책략화CfsSubsetEval평고책략상결합적방법사선출여파점작용활성상관적분자묘술부.채용경향기신경망락、박소패협사화수궤삼림3충궤기학습방법구건일계렬파점적식별모형,후기장소건모형정합성파점식별계통,진이예측중약유효성분적작용파점.채용10절교차험증,3충방법득도총적예측정학솔분별위83.33%～95.71%、84.62%～96.43%、82.14%～95.59%,식별과정재(0.02～0.19)초완성.실험결과증명해방법불단간단유효,경주요적시만족면향중약화학성분적파점식별임무대변식효솔적요구.