【摘要】：研究收集美國國立健康研究所化學基因組中心利用高通量篩選測定的1萬多種化合物對5種細胞色素P450(CYP450)酶的抑制數(shù)據(jù),利用隨機森林法構建MOE 2D描述符的分類模型.采用五折交叉驗證建模策略保證模型的預測能力.模型對1A2、2C9、2C19、2D6和3A4等酶抑制劑預測的正確分類率分別高達84.4%、82.5%、82.1%、78.4%和80.0%,結構分析表明,鹵代(氯/氟)芳烴結構在抑制劑中出現(xiàn)概率顯著高于非抑制劑.最后,利用上述模型對ToxCast項目954個化合物進行虛擬篩選.實例化合物分析驗證了模型預測與實際效應的吻合程度.構建的模型可進一步對其它環(huán)境化學品的CYP450酶抑制活性進行預測,加快對化學品健康風險的初步篩選.
[Abstract]:In this study, the inhibition data of five cytochrome P450 (CYP450) enzymes were collected by the Chemical Genome Center of the National Institutes of Health (NIH), and the classification model of MOE 2D descriptors was constructed by using the random forest method, which was determined by high-throughput screening of more than 10,000 compounds against five cytochrome P450 (CYP450) enzymes. The 50% discount cross-validation modeling strategy is used to ensure the prediction ability of the model. The correct classification rates of 1A2O2C9C19C19D6 and 3A4 were 84.4% and 82.21%, respectively. The structural analysis showed that the probability of occurrence of halogenated (chlorine / fluorine) aromatics in inhibitors was significantly higher than that of non-inhibitors. Finally, 954 compounds of ToxCast project were selected by using the above model. An example of compound analysis verifies the degree of agreement between the model prediction and the actual effect. The model can further predict CYP450 inhibitory activity of other environmental chemicals and accelerate the preliminary screening of chemical health risks.
【作者單位】： 青島農(nóng)業(yè)大學環(huán)境科學系;浙江大學藥學院;
【基金】：國家自然科學基金資助項目(21407087)
【分類號】：X592

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本文編號：2122312