基于分子描述符和机器学习方法预测和虚拟筛选乳腺癌靶向蛋白HEC1抑制剂

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摘要：HEC1（癌症高表达蛋白）是纺锤体检查点控制、着丝粒功能、细胞存活的关键的有丝分裂调节器,与原发性乳腺癌的不良预后有关.筛选具有高亲和力的HEC1新型抑制剂对探索乳腺癌的靶向治疗具有重要意义.本文从结构多样性的化合物库中筛选HEC1抑制剂.通过对分子描述符的特征筛选,采用支持向量机（SVM）和随机森林（RF）方法分别对HEC1抑制剂和非抑制剂建立了分类模型.经对比,RF模型显示了更好的预测精度.我们采用RF模型对HEC1抑制剂进行了虚拟筛选,从＂in-house＂实体库筛选得到2个潜在的HEC1抑制剂分子.随后对筛出的化合物进行了体外活性实验,发现对乳腺癌细胞株MDA-MB-468和MDA-MB-231均有一定程度的抗肿瘤活性.研究结果表明,机器学习方法对于设计和虚拟筛选HEC1抑制剂有良好的效果.

原文链接:http://www.cqvip.com/QK/92644X/201509/665934773.html

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关键词：机器学习 学习方法 HEC 抑制剂 乳腺癌 HEC1 选择性抑制剂 机器学习方法 支持向量机 随机森林