基于支持向量回归和分子对接技术的中药CYP450 2E1抑制剂筛选(3)
1.2.3 阳性化合物与靶点的对接验证 利用CDOCKER模块将靶点与阳性化合物对接，参数及活性口袋设置均参照1.2.1项下结果。用Analyze Ligand Poses工具分析对接过程中靶点与阳性化合物发生相互作用的关键氨基酸，为分析化合物与靶点相互作用的合理性提供依据。
1.3 数据库的筛选
基于已评价获得的最优的CYP2E1支持向量回归模型，对TCMD数据库进行预测，以PDB晶体结构中原抑制剂配体的预测值为阈值，低于此阈值的为潜在活性化合物。之后基于SVR模型预测结果利用DS 4.0中的CDOCKER模块进行分子对接，以靶点与阳性化合物对接打分值-CDOCKER ENERGY最大值为阈值，打分高于此阈值并与CYP2E1形成氢键相互作用的化合物认为具有潜在抑制活性。
2 结果与讨论
2.1 支持向量回归模型构建试验
2.1.1 描述符筛选 利用weka机器平台从531个分子描述符和主成分描述符中筛选描述符子集，CYP2E1定量模型获得17个描述符，CYP2E1定量模型的描述符名称见表1 ......
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1.3 数据库的筛选
基于已评价获得的最优的CYP2E1支持向量回归模型，对TCMD数据库进行预测，以PDB晶体结构中原抑制剂配体的预测值为阈值，低于此阈值的为潜在活性化合物。之后基于SVR模型预测结果利用DS 4.0中的CDOCKER模块进行分子对接，以靶点与阳性化合物对接打分值-CDOCKER ENERGY最大值为阈值，打分高于此阈值并与CYP2E1形成氢键相互作用的化合物认为具有潜在抑制活性。
2 结果与讨论
2.1 支持向量回归模型构建试验
2.1.1 描述符筛选 利用weka机器平台从531个分子描述符和主成分描述符中筛选描述符子集，CYP2E1定量模型获得17个描述符，CYP2E1定量模型的描述符名称见表1 ......
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