基于机器学习方法的H1N1神经氨酸苷酶抑制剂的分类预测
2013-09-21孟庆伟
物理化学学报 2013年1期
吕 巍 薛 英 孟庆伟,*
(1山东农业大学生命科学学院,作物生物学国家重点实验室,山东泰安271018;2山东农业大学生物学博士后科研流动站,山东泰安271018;3四川大学化学学院,教育部绿色化学与技术重点实验室,成都610064;4四川大学生物治疗国家重点实验室,成都610041)
1 引言
流行性感冒病毒(influenza virus)简称流感病毒,而流感是严重危害人类健康的一种急性病毒性呼吸道感染疾病,传播速度快,是导致人类死亡的主要病因之一.甲型H1N1流感病毒是流感病毒的一种,其外部的糖蛋白层含有血凝素(hemagglutinin,HA)和神经酰胺酶(nueraminidase,NA),对于流感病毒的入侵和传播起着非常重要的作用,从而为抗流感病毒的研究提供了两个可能的药物靶点.在发现神经酰胺酶抑制剂之前,流感治疗仅限于金刚烷胺、金刚乙胺和病毒疫苗等方法.1研究发现神经酰胺酶在H1N1病毒的复制、感染和致病过程中起重要作用,抑制神经酰胺酶活性,可以有效地控制H1N1型流感病毒感染引起的流感及其传播.2-5因此,以神经酰胺酶为靶点,筛选神经酰胺酶抑制剂,是研究和开发抗H1N1病毒药物的一个重要途径.6-9
机器学习(machine learning)是一门人工智能的科学,机器学习方法使用计算机程序来模拟人类的学习活动,它研究通过计算机程序来获取新知识和新技能、并识别现有知识,以数据或以往的经验优化计算机程序的性能.机器学习方法作为一种重要的计算方法和高效的计算工具,已经在计算机辅助药物设计和虚拟筛选中得到广……
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