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摘要:
研究收集美国国立健康研究所化学基因组中心利用高通量筛选测定的1万多种化合物对5种细胞色素P450(CYP450)酶的抑制数据,利用随机森林法构建MOE 2D描述符的分类模型.采用五折交叉验证建模策略保证模型的预测能力.模型对1A2、2C9、2C19、2D6和3A4等酶抑制剂预测的正确分类率分别高达84.4%、82.5%、82.1%、78.4%和80.0%,结构分析表明,卤代(氯/氟)芳烃结构在抑制剂中出现概率显著高于非抑制剂.最后,利用上述模型对ToxCast项目954个化合物进行虚拟筛选.实例化合物分析验证了模型预测与实际效应的吻合程度.构建的模型可进一步对其它环境化学品的CYP450酶抑制活性进行预测,加快对化学品健康风险的初步筛选.
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内容分析
关键词云
关键词热度
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文献信息
篇名 ToxCast化学品对CYP450异构酶抑制的QSAR研究
来源期刊 中国环境科学 学科 地球科学
关键词 环境化学品 定量构效关系 虚拟筛选 随机森林 细胞色素P450
年,卷(期) 2017,(1) 所属期刊栏目 环境毒理与健康
研究方向 页码范围 386-391
页数 6页 分类号 X171
字数 4754字 语种 中文
DOI
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 朱祥伟 青岛农业大学环境科学系 7 31 2.0 5.0
2 陈浮 浙江大学药学院 1 1 1.0 1.0
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研究主题发展历程
节点文献
环境化学品
定量构效关系
虚拟筛选
随机森林
细胞色素P450
研究起点
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相关学者/机构
期刊影响力
中国环境科学
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1000-6923
11-2201/X
16开
北京市海淀区红联南村54号
2-572
1981
chi
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