蛋白质组学与生物信息学杂志
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抽象的

用于预测药物与 P-糖蛋白结合的支持向量机分类器

Karthikeyan Ramaswamy、Mohamed Sadiq、Sridhar V 和 Nagasuma Chandra

药物生物利用度不可预见的降低在很大程度上导致药物发现的后期失败流程。P-糖蛋白是一种外排泵，可排出多种药物，是生物利用度降低的主要原因。将潜在药物分类为该蛋白质的结合剂和非结合剂将极大地有助于消除发现过程早期的失败。考虑到将预测集成到发现程序中的速度和便利性，利用计算方法的力量进行此类预测的需求变得越来越明显。在本文中，我们报告了一种基于支持向量机算法来识别 P 糖蛋白底物和非底物的预测方法的开发。该方法使用描述符的组合，编码子结构类型及其在药物分子中的相对位置，因此考虑化学性质以及三维形状信息。我们最近报道的一种新颖的模式识别方法已被用于描绘子结构。使用混合方法获得的结果与相同数据集的文献中可用的结果进行了比较。大多数方法的预测精度都有所提高，准确率达到 93% 以上。