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- 1 篇 法学
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主题

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5 篇 药物设计
5 篇 分子模拟
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3 篇 人工智能
3 篇 分子设计
3 篇 定量分析
3 篇 蛋白质
3 篇 温控近红外光谱
3 篇 mm/gbsa
3 篇 温度效应
3 篇 多元校正

机构

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12 篇 南开大学
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7 篇 吉林大学
6 篇 四川大学
5 篇 首都师范大学
5 篇 中山大学
4 篇 复旦大学
4 篇 华中师范大学
4 篇 浙江大学
4 篇 化学生物传感与计...
4 篇 中国科学院上海药...
3 篇 西安石油大学
3 篇 烟台大学
3 篇 陕西理工大学
3 篇 陕西省催化基础与...
3 篇 南京大学
3 篇 华东理工大学
3 篇 西北大学
2 篇 湖南工业大学

作者

12 篇 邵学广
12 篇 蔡文生
11 篇 吴海龙
10 篇 俞汝勤
5 篇 张卓勇
5 篇 陈增萍
5 篇 李梦龙
5 篇 张欣
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4 篇 李华
4 篇 文志宁
3 篇 夏冬辉
3 篇 潘里
3 篇 龙婉君
3 篇 陈俊辰
3 篇 周一凡
3 篇 郁颖
3 篇 朱维良
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3 篇 欧阳洋子

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130 篇 中文
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一种天然有机磷酸酯Anatoxin-a(s)反应性能的理论计算研究

一种天然有机磷酸酯Anatoxin-a(s)反应性能的理论计算研究

引用

2019中国化学会第十五届全国计算（机）化学学术会议

作者：王亮亮潘里丁俊杰蒋辉丁晓琴北京药物化学研究所

Anatoxin-a(s)是从淡水蓝藻水华鱼腥藻(Anabaenaflos-aquae)株NRC525-17中分离得到的一种天然有机磷酸酯。该化合物的极性较强,属于外周乙酰胆碱酯酶(ACh E)的不可逆抑制剂,毒性与VX相当,且因其与丝氨酸羟基形成的加合物与老化有机磷酸... 详细信息

Anatoxin-a(s)是从淡水蓝藻水华鱼腥藻(Anabaenaflos-aquae)株NRC525-17中分离得到的一种天然有机磷酸酯。该化合物的极性较强,属于外周乙酰胆碱酯酶(ACh E)的不可逆抑制剂,毒性与VX相当,且因其与丝氨酸羟基形成的加合物与老化有机磷酸酯的结构相似,再活化十分困难,因此,对湖泊附近栖息野生动物的生命具有较大威胁。采用密度泛函理论(DFT)的方法对anatoxin-a(s)的构象、反应性指数、静电势及相关理化性质进行了一系列计算。通过对B3LYP和M06-2X两种泛函、不同大小Pople基组及水溶液条件下CPCM、SMD两种溶剂化模型的测试,确定了性能稳定且耗时合理的计算条件为B3LYP/6-311+G(2d,p)结合SMD溶剂化模型。构象搜索分析结果表明,anatoxin-a(s)分子中手性C的S构型比R构型能量低5.991 kJ/mol,文献报道该化合物手性C也为S构型,因此,相关性质的计算均采用S构型的手性C结构。分子中叔胺N原子的p Ka计算值为10.276,表明该N原子在生理(p H=7.4)条件下可被质子化。质子化后的H原子可与P=O中的O原子形成分子内氢键,对该H原子有一定的稳定作用。原子电荷和简缩Fukui函数计算结果表明,anatoxin-a(s)分子存在两个正电中心,分别为P原子及胍基中SP2杂化的C原子,静电势结果证实该化合物的亲电反应中心应为P原子。质子化和非质子化anatoxin-a(s) log P的计算值分别为-3.510和-2.455,偶极矩分别为19.942和16.935,表明该化合物极性较强,脂溶性较差,不易穿透血脑屏障,再次证实anatoxin-a(s)属于一种外周ACh E的抑制剂。此外,通过比较分析anatoxin-a(s)和VX两种化合物质子化前后的量化反应性指数,探讨了其可能的反应性能。最后,还利用ONIOM模型进行了anatoxin-a(s)与h ACh E之间的相互作用研究。

关键词： Anatoxin-a(s) 有机磷酸酯反应性能乙酰胆碱酯酶相互作用

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生命组学标准品的研制及其在组学数据质量控制中的应用

生命组学标准品的研制及其在组学数据质量控制中的应用

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2019中国化学会第十五届全国计算（机）化学学术会议

作者：郑媛婷任路瑶侯湾湾张乃心陈紫茵孙善月董莲华郁颖苏振强王晶石乐明复旦大学中国计量科学研究院

基因组、转录组、蛋白质组、代谢组等高通量生命组学检测技术为生物医学研究提供了新方法,但是如何对大量的核酸、蛋白、代谢物等分子进行精准测量和生物信息学分析为组学技术的临床转化应用提出了新挑战。研究表明组学数据质量控制技... 详细信息

基因组、转录组、蛋白质组、代谢组等高通量生命组学检测技术为生物医学研究提供了新方法,但是如何对大量的核酸、蛋白、代谢物等分子进行精准测量和生物信息学分析为组学技术的临床转化应用提出了新挑战。研究表明组学数据质量控制技术可以提高研究结果的重复性和准确性[1-3],但是生命组学标准品和质量评估标准的缺乏让数据质量控制技术难以推广应用。本团队正在研制生命组学标准品,包括同卵双生双胞胎家系永生化淋巴母细胞系和差异人群的混合血浆。基于重复性原则,整合多平台、多实验室、多技术重复、多批次数据构建高置信的多组学参比数据集;开发技术重复性、检测灵敏度等组学数据质量的定量评估参数;并进一步通过标准品间内在的生命组学量值差异和多组学关联,提高参比数据集的准确度、形成数据质量评估的标准。由于组学技术的固有局限性,目前生命组学标准品的定性和定量参比数据无法实现计量溯源。但是,通过在全国30多家实验室应用,发现由不同组学检测平台、实验室产生的数据以及通过不同数据分析流程、分析校正方法所获得的结果存在明显批次效应。组学标准品可以帮助发现数据产生和数据分析过程中所存在但可能不为人知的系统性问题,从而帮助提高组学数据的重复性和准确性。此外,即使对数据产生和数据分析过程进行了严格的质量控制,由于不同组学检测方法的技术偏好性以及基于生物序列匹配和相对定量算法的局限性,批次效应不可能完全被消除;但是,通过在实验设计中引入生命组学标准品,可以帮助选择合适的批次校正方法,提高生命组学数据的可比性和整合利用程度,为生命组学技术的临床转化应用奠定基础。

关键词：生命组学标准品数据质量控制重复性批次效应

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利用温控近红外光谱技术研究醇溶液中结构的复杂性

利用温控近红外光谱技术研究醇溶液中结构的复杂性

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2019中国化学会第十五届全国计算（机）化学学术会议

作者：孙岩蔡文生邵学广南开大学化学学院分析科学研究中心

近红外光谱不仅包含了分子结构的信息,而且包含了分子内或分子间的相互作用信息。温度变化会影响分子内和分子间的相互作用,尤其是氢键相互作用,从而引起光谱的变化。因此可以利用近红外光谱的温度效应对物质结构以及氢键相互作用进行研... 详细信息

近红外光谱不仅包含了分子结构的信息,而且包含了分子内或分子间的相互作用信息。温度变化会影响分子内和分子间的相互作用,尤其是氢键相互作用,从而引起光谱的变化。因此可以利用近红外光谱的温度效应对物质结构以及氢键相互作用进行研究[1]。本课题组利用温控近红外光谱技术对溶液体系中的氢键相互作用进行了研究,解释了葡萄糖对水的保护作用和蛋白质水凝胶中蛋白质的结构以及水合作用变化[2,3]。为了进一步理解溶液中结构的复杂性以及氢键相互作用,利用温控近红外光谱技术对醇的四氯化碳溶液进行了研究。通过测定不同浓度和不同温度下的甲醇、乙醇、丙醇、丁醇和戊醇的近红外光谱,使用连续小波变换提高光谱分辨率,观察到了溶液中八种结构的光谱信息,即单体、二聚体、线性三聚体、环状三聚体、线性四聚体、环状四聚体、线性多聚体和环状多聚体。通过分析八种结构的光谱强度随温度的变化,发现在低浓度溶液中单体是存在最多的结构,氢键键合的聚集体从很低浓度就开始形成,在高浓度溶液中,多聚体更加容易形成。并且通过分析温度效应对光谱的影响得到了七种聚集体随温度变化的先后顺序:环状四聚体>线性多聚体>线性四聚体>环状三聚体>线性三聚体>环状多聚体>二聚体。通过温控近红外光谱技术研究了醇溶液中结构的复杂性,得到了不同结构的光谱特征,并发现环状四聚体在低浓度和中等浓度溶液中是最稳定的聚集体,而且链长增加,环状四聚体更加容易形成。

关键词：温控近红外光谱温度效应氢键连续小波变换二维相关光谱技术

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计算化学与化学武器公约（CWC）

计算化学与化学武器公约（CWC）

引用

2019中国化学会第十五届全国计算（机）化学学术会议

作者：丁晓琴丁俊杰潘里李大禹王亮亮北京药物化学研究所

1997年正式生效的《关于禁止发展、生产、储存和使用化学武器及销毁此种武器的公约》（简称化学武器公约（CWC））,至今已有22年。CWC制定了严格的宣布与核查措施（包括常规例行视察和质疑性视察）,并要求在其生效后全面执行这些措施,... 详细信息

1997年正式生效的《关于禁止发展、生产、储存和使用化学武器及销毁此种武器的公约》（简称化学武器公约（CWC））,至今已有22年。CWC制定了严格的宣布与核查措施（包括常规例行视察和质疑性视察）,并要求在其生效后全面执行这些措施,该公约为全世界范围内的化学武器管控及销毁做出巨大贡献。然而,随着科学技术的迅速发展,CWC履约面临诸多的挑战。近年来,使用神经毒剂和毒素等化学武器的恐怖主义活动频发。从1995年的日本东京地铁事件到叙利亚的系列化学武器事件;从2018年3月和6月在英国发生的两起化学毒剂中毒到美国的蓖麻毒素邮件事件等,表明恐怖主义使用化学与生物武器的威胁依然存在。计算量子化学、化学生物学、纳米化学技术、脑科学、人工智能、信息技术等学科融合与发展,对CWC的实施产生了日益显著的影响。一方面,新技术的出现对履约核查、防护、侦检和洗消等防化科研注入崭新的发展动力;另一方面,存在被滥用的可能性。如合成生物学、代谢工程和生物介导化学品的发展,生产可用作化学武器的有毒化学品（包括毒素和生物调节素）的可能性增加,导致双用途技术风险继续加大,从而使未来CWC的实施与核查面临新的技术挑战。为此,禁化武组织专门成立了科学咨询委员会（SAB）,不断地审议和评估科学技术进步和发展对履约的影响。本文旨在结合防化科研的特点,从技术发展的角度介绍计算化学在防化科研中的潜在应用,包括近阶段完成的主要工作:采用量子化学从头计算技术,建立涵盖多种重要理化性质的理论预测方法,如基于概念密度泛函理论（CDFT）化学反应性动态指数应用于胆碱酯酶不可逆抑制剂的毒性精确评估、若干有机磷酸酯类农药和神经毒剂的水解反应性理论预测、普通有机分子或药物热分解稳定性的理论预测等;下一步工作的若干设想:（1）构建基于量子力学的高精度构性关系方法和神经毒剂与胆碱酯酶的抑制机制、水解机制、老化机制等复杂体系的多尺度模拟技术,从而为新型具有催化活性的生物酶设计、小分子解毒剂的设计等提供理论指导;（2）将理论计算与实验光谱技术密切结合,融入合适的人工智能技术,构建一种基于VCD和ROA光谱学的新型手性毒物药物分子的检测方法与毒性评估平台,为建立手性有毒物质的快速、特异性识别检测与毒性评估装备提供新的技术手段和研发途径;（3）发展计算毒理学新方向,解决非动物实验方法的替代毒理学问题,为小分子毒物药物的快速筛选评估提供技术平台。基于上述三个设想,努力构建一种快速精准的化合物毒性、活性、结构解析功能预测评估的一体化智能平台,进而加快推进防化装备的发展。

关键词： CWC履约高精度的结构与性能关系多尺度模拟手性毒物药物QSAR 计算毒理学

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基于片段的新型Lp-PLA2抑制剂发现与优化

基于片段的新型Lp-PLA2抑制剂发现与优化

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2019中国化学会第十五届全国计算（机）化学学术会议

作者：许叶春中国科学院上海药物研究所

＜正＞脂蛋白相关磷脂酶A2（Lipoprotein-associated phospholipase A2,Lp-PLA2）即血小板活化因子乙酰水解酶,主要水解卵磷脂和血小板活化因子等含有sn-2短链磷脂中的酯键,其抑制剂是治疗动脉粥样硬化、阿尔茨海默症和糖尿病性黄斑水...

＜正＞脂蛋白相关磷脂酶A2（Lipoprotein-associated phospholipase A2,Lp-PLA2）即血小板活化因子乙酰水解酶,主要水解卵磷脂和血小板活化因子等含有sn-2短链磷脂中的酯键,其抑制剂是治疗动脉粥样硬化、阿尔茨海默症和糖尿病性黄斑水肿等疾病的潜在药物。前期我们测定了首个Lp-PLA2与小分子抑制剂的复合物晶体结构和结合热力学参数,精确阐明骨架完全不同的抑制剂与Lp-PLA2作用的分子机制,为靶向Lp-PLA2的先导化合物发现与优化奠定了重要基础。

关键词：

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多元校正模型有关误差问题的讨论

多元校正模型有关误差问题的讨论

引用

2019中国化学会第十五届全国计算（机）化学学术会议

作者：杜一平张若秋华东理工大学上海市功能性材料化学重点实验室化学与分子工程学院

多元校正是化学中应用最为广泛的化学计量学方法之一,而偏最小二乘(PLS)则是应用最广且研究最多的多元校正算法,尤其在光谱多元校正中更受重视。近红外光谱(NIR)技术是偏最小二乘法应用最多的领域,本文以偏最小二乘法用于近红外光谱分... 详细信息

多元校正是化学中应用最为广泛的化学计量学方法之一,而偏最小二乘(PLS)则是应用最广且研究最多的多元校正算法,尤其在光谱多元校正中更受重视。近红外光谱(NIR)技术是偏最小二乘法应用最多的领域,本文以偏最小二乘法用于近红外光谱分析为例,讨论多元校正模型误差的相关问题。多元校正的目标就是建立y与X之间的定量关系模型,y=Xβ+e,实际上就是确定β。用PLS建立模型包括两个部分,第一部分为降维,将光谱X向V投影得到低维新变量Z,称为PLS因子,即Zp=Xm V,式中的下脚标表示维度,即从m维降到p维;第二部分用新变量代替原变量建立关系模型,即y=Zα+e。将两者合并有,y=Zα+e=XVα+e=Xβ+e,其中β=Vα。y=Xβ+e就是近红外光谱的多元校正模型,要建立这个模型必须确定p(这个过程就是交互检验)和计算β。典型的NIR光谱建模包括光谱处理、波长选择、交互检验、PLS建模、模型评价等几个步骤,为了顺利完成上述工作,通常把整个数据分为校正集、交互检验集和预测集。我们都期待所建立的模型具有优良的预测能力,即低预测误差,模型评价也非常看重预测误差,同时也关注校正误差和交互检验误差。多元校正模型的误差受多种因素影响,各种因素之间经常具有交互作用,这导致建立理想模型的复杂性。1、数据误差对模型的影响建模的原始数据y和X都含有测量误差,在建立模型时,这些误差会传递到模型(β)中。我们近期的研究发现,数据误差在第一个PLS因子中就已经引入到了模型(我们称之为噪声传递效应,NPE),而且因子数越多误差累积越严重。还发现,数据集样本数量、数据集合的划分、交互检验结果都会影响NPE,进而影响模型的预测精度。2、建模各步骤对模型的影响上述几个建模步骤都会影响模型的预测能力,而且这种影响是交互的。如不同的光谱处理方法,选择不同的波长都会导致不同的交互检验结果,使得模型的总误差不只包括光谱处理和波长选择本身引起的模型误差,它们引起交互检验结果改变又会进一步影响到模型总误差。所以,建模时每个步骤都应该仔细斟酌,尽可能地获得最合理的结果,免得误差累积到下面的步骤。3、数据集合划分对模型的影响对数据集合进行划分是为了更好地完成建模各步骤,通常划分为校正集、交互检验集和预测集。每个数据集大小的不同安排和不同的划分方法都可能产生不同的模型。数据集划分除了会影响模型的误差以外,它也可能影响光谱处理、波长选择和交互检验的结果。因此,合理的数据集划分也是非常重要的工作。多元校正是一个多因素影响的复杂过程,建立理想的模型确实不易。正如著名统计学家George Edward Pelham Box所说"Essentially, all models are wrong, but some are useful."。真正的模型可能真的不存在,我们要建立的应该是"合理的"、"理想的"、"能解决实际问题的"模型。

关键词：多元校正偏最小二乘近红外光谱误差

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乙型流感病毒M2通道蛋白的多尺度模拟

乙型流感病毒M2通道蛋白的多尺度模拟

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2019中国化学会第十五届全国计算（机）化学学术会议

作者：郑清川吉林大学理论化学研究所

流感的盛行对人类健康和社会经济有着巨大的影响。研发有效的抗流感药物是应对流感大规模爆发的迫切需要。乙型流感病毒M2通道蛋白(BM2)结构高度保守,是抗流感药物设计的理想靶点。我们采用多尺度模拟的研究策略,系统研究了BM2蛋白的结... 详细信息

流感的盛行对人类健康和社会经济有着巨大的影响。研发有效的抗流感药物是应对流感大规模爆发的迫切需要。乙型流感病毒M2通道蛋白(BM2)结构高度保守,是抗流感药物设计的理想靶点。我们采用多尺度模拟的研究策略,系统研究了BM2蛋白的结构与功能的关系,从分子水平描述了酸诱导其构象变化的过程,并给出了相应的热力学解释,揭示了BM2的质子传递微观机制,并提出了全新的Activation-promotion机制。研究结果表明:(1)His19和His27是质子传递过程中的关键残基,His27可有效促进通道内的质子解离和释放;(2)质子传递的主要驱动力是离子浓度梯度;(3)瓶颈处丝氨酸三联体所提供的极性环境有利于通道激活和质子传递;(4)膜的刚性、负电性也是蛋白功能发挥的积极因素。上述研究结果,可为其阻断剂的设计提供重要的理论依据,对抗流感药物的研发具有重要意义。

关键词：乙型流感病毒质子传递多尺度模拟

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化学计量学：不仅仅是数据分析与处理

化学计量学：不仅仅是数据分析与处理

引用

2019中国化学会第十五届全国计算（机）化学学术会议

作者：陈增萍湖南大学化学化工学院化学生物传感与计量学国家重点实验室

长期以来,化学计量学被片面地认为仅仅是对所获得的数据进行处理和分析的理论和方法。因此,化学计量学的理论和方法一直被局限于从现有分析方法和仪器所获得的数据中提取更多的、更准确的信息。这一思维认知极大地限制了化学计量学的发... 详细信息

长期以来,化学计量学被片面地认为仅仅是对所获得的数据进行处理和分析的理论和方法。因此,化学计量学的理论和方法一直被局限于从现有分析方法和仪器所获得的数据中提取更多的、更准确的信息。这一思维认知极大地限制了化学计量学的发展。本研究小组近年来构建和完善了一个全新的化学计量学理论,即:波谱形变定量分析理论(图1)【1】。该理论不但可以解决很多传统化学计量学理论和方法所不能解决的复杂数据定量分析问题,例如:表面增强拉曼光谱定量分析,非均相体系近红外光谱、拉曼光谱和荧光光谱定量分析等。更重要的是,波谱形变定量分析理论能够指导设计新型的化学和生物分析技术和方法【2、3】,大大的丰富了化学计量学的研究内容,对化学计量学和分析化学的发展有着积极的理论和实际意义。本文将简要介绍波谱形变定量分析理论的具体思想,并通过几个生物分析领域中的实例来阐述应用该理论指导设计新型的化学和生物分析技术和方法的具体过程及其所获得的优势。

关键词：化学计量学波谱形变定量分析理论生物分析数据分析分析方法的设计

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Understanding the mechanisms of vesicle formation via soft Janus particle model

Understanding the mechanisms of vesicle formation via soft J...

引用

2019中国化学会第十五届全国计算（机）化学学术会议

作者：李占伟朱有亮吕中元孙昭艳中国科学院长春应用化学研究所高分子物理与化学国家重点实验室吉林大学理论化学研究所超分子结构与材料国家重点实验室

人工合成囊泡在药物及基因传递等方面具有重要的潜在应用前景,一直都是生物和材料科学领域研究的焦点之一。目前,囊泡结构主要通过两亲性的磷脂分子、聚合物、树枝状聚合物、聚合物接枝纳米粒子等自组装而获得[1,2]。与柔性的磷脂分子... 详细信息

人工合成囊泡在药物及基因传递等方面具有重要的潜在应用前景,一直都是生物和材料科学领域研究的焦点之一。目前,囊泡结构主要通过两亲性的磷脂分子、聚合物、树枝状聚合物、聚合物接枝纳米粒子等自组装而获得[1,2]。与柔性的磷脂分子和聚合物相比,树枝状聚合物和聚合物接枝纳米粒子的结构更复杂,能够组装形成更稳定的、具有特殊功能的单层和多层囊泡结构[1,2]。然而,鉴于构筑基元的结构复杂性,由树枝状聚合物和聚合物接枝纳米粒子自组装形成囊泡结构的规律及机制目前尚不十分清楚。因此,我们采用粗粒化软两面神粒子模型[3,4],通过介观动力学模拟得到了与Percec等人实验结果一致的多层囊泡结构[1],明晰了两面神树枝状聚合物自组装形成多层囊泡结构的调控规律及动力学机理[5]。同时,我们采用软两面粒子模型与实验研究者合作,研究了两面神聚合物纳米粒子的自组装行为,模拟和实验都得到了完全一致的具有双层结构的等离子体-磁性囊泡,清楚地揭示了双层囊泡结构形成的动力学机理[6]。我们的研究结果将为理解囊泡的形成机制以及新型生物医药材料的设计和开发提供一定的理论帮助。

关键词：囊泡自组装软两面神粒子计算机模拟

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基于深度学习的疾病-基因关联研究

基于深度学习的疾病-基因关联研究

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2019中国化学会第十五届全国计算（机）化学学术会议

作者：陈兴宇王洋黄启星李锦龙刘海燕谢韵戴宗邹小勇李占潮广东药科大学医药化工学院中山大学化学学院

疾病-基因关联研究识别一直是生物医学和制药领域的重要研究内容之一,不仅有助于了解发病机理、发现药物靶标,而且有助于理解基因功能及相互作用等生物过程。基于深度卷积神经网络,本研究提出了一种新的方法识别潜在的疾病-基因关联。首... 详细信息

疾病-基因关联研究识别一直是生物医学和制药领域的重要研究内容之一,不仅有助于了解发病机理、发现药物靶标,而且有助于理解基因功能及相互作用等生物过程。基于深度卷积神经网络,本研究提出了一种新的方法识别潜在的疾病-基因关联。首先,分别采用疾病症状信息和蛋白质(基因产物)一级结构特征表征疾病和基因。然后,疾病症状和蛋白质序列特征信息构建二维灰度图表征疾病-基因关联信息。最后,采用深度卷积神经网络构建模型识别潜在的疾病-基因关联。从CTD数据库收集疾病-基因关联数据,废除关联机制尚不明确等疾病-基因关联数据,最后获得19,370个疾病-基因关联对。采用随机匹配的方法构建相等数量的非疾病-基因关联对。随机选择正样本和负样本中的3/4构建训练集用于构建模型,剩余的正样本和负样本作为测试集验证模型性能。其中,训练集的准确率、敏感度和马氏相关系数分别为92.38%、91.17%和0.8459,测试集的准确率、敏感度和马氏相关系数分别为80.64%、80.69%和0.6125。构建的模型识别出了1,658,066对潜在的疾病-基因关联对,其中,前50对潜在的关联中与子宫内膜异位症相关的预测结果被分子模拟和文献验证,表明了当前方法的有效性。

关键词：疾病症状蛋白质序列卷积神经网络分子模拟

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