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CRFR1拮抗剂CP-154526的脱靶作用
被引量：
1
1
作者
陈少军
陈宏降
《中国医院药学杂志》
CAS
CSCD
北大核心
2016年第15期1245-1248,共4页
目的:CP-154526是选择性促肾上腺皮质激素释放激素1型受体(CRFR1)拮抗剂,但其脱靶作用仍未阐述清晰。方法:本研究以CP-154526为研究对象,以化合物-蛋白相互组学为手段,构建其药物-药物网络并做数据挖掘。结果:DRAR-CPI实验结果显示CP-15...
目的:CP-154526是选择性促肾上腺皮质激素释放激素1型受体(CRFR1)拮抗剂,但其脱靶作用仍未阐述清晰。方法:本研究以CP-154526为研究对象,以化合物-蛋白相互组学为手段,构建其药物-药物网络并做数据挖掘。结果:DRAR-CPI实验结果显示CP-154526与23个药物相似,与抗肿瘤药物和抗感染药物相似较多,与治疗帕金森病Bromocripti最为相似。数据挖掘进一步分析发现CP-154526可与单胺氧化酶B有作用。结论:CP-154526可能具有抗肿瘤、抗感染等多方面脱靶作用,还可能通过单胺氧化酶B治疗帕金森病症。本研究为快速评价药物的全面疗效提供一种思路。
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关键词
促肾上腺皮质激素释放激素1型受体
化合物
-
蛋白
相互作用
组
学
脱靶
单胺氧化酶
CP-154526
原文传递
基于改进Attention Mask编解码器CPI的研究
2
作者
李大舟
陈思思
+1 位作者
高巍
于锦涛
《计算机技术与发展》
2022年第2期214-220,共7页
化合物-蛋白质相互作用(CPI)的研究对药物发现有着重要作用,它可以为药物靶标选择提供有价值的信息,在一定程度上提高先导化合物的命中率,进而加快药物发现的进程。由此提出了一种基于改进Attention Mask编解码器的化合物与蛋白质相互...
化合物-蛋白质相互作用(CPI)的研究对药物发现有着重要作用,它可以为药物靶标选择提供有价值的信息,在一定程度上提高先导化合物的命中率,进而加快药物发现的进程。由此提出了一种基于改进Attention Mask编解码器的化合物与蛋白质相互作用分类的预测模型,分别使用RDkit和Item2vec处理化合物的SMILES字符串和蛋白质的氨基酸序列,将得到的化合物和蛋白质低维特征表示的向量输入到该模型,通过分配权重的方式来计算蛋白质中的哪个子序列对化合物分子更重要,使用带有Attention机制的神经网络计算权重,模拟化合物和蛋白质之间的相互作用关系,最后作为一个二分类问题输出化合物和蛋白质是否相互作用的预测概率。模型性能测评采用ROC曲线下面积、准确召回率曲线作为评价指标,实验结果表明,该模型相比于GraphDTA和GCN模型而言,拥有更好的性能表现,AUC值提高了0.04左右,PRC值提高了0.07左右。
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关键词
深度
学
习
多头自注意力
化合物
蛋白
相互作用
Item2vec
编码器-解码器
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职称材料
题名
CRFR1拮抗剂CP-154526的脱靶作用
被引量：
1
1
作者
陈少军
陈宏降
机构
浙江医药高等专科学校中药学院
出处
《中国医院药学杂志》
CAS
CSCD
北大核心
2016年第15期1245-1248,共4页
基金
浙江省中医药科技计划项目(编号:2014ZB110)
文摘
目的:CP-154526是选择性促肾上腺皮质激素释放激素1型受体(CRFR1)拮抗剂,但其脱靶作用仍未阐述清晰。方法:本研究以CP-154526为研究对象,以化合物-蛋白相互组学为手段,构建其药物-药物网络并做数据挖掘。结果:DRAR-CPI实验结果显示CP-154526与23个药物相似,与抗肿瘤药物和抗感染药物相似较多,与治疗帕金森病Bromocripti最为相似。数据挖掘进一步分析发现CP-154526可与单胺氧化酶B有作用。结论:CP-154526可能具有抗肿瘤、抗感染等多方面脱靶作用,还可能通过单胺氧化酶B治疗帕金森病症。本研究为快速评价药物的全面疗效提供一种思路。
关键词
促肾上腺皮质激素释放激素1型受体
化合物
-
蛋白
相互作用
组
学
脱靶
单胺氧化酶
CP-154526
Keywords
corticotropin releasing factor receptor type 1
chemical-protein interactome
off target
amine oxidase
CP-154526
分类号
R971.9 [医药卫生—药品]
原文传递
题名
基于改进Attention Mask编解码器CPI的研究
2
作者
李大舟
陈思思
高巍
于锦涛
机构
沈阳化工大学计算机科学与技术学院
出处
《计算机技术与发展》
2022年第2期214-220,共7页
基金
辽宁省教育科学技术研究项目(LJ2020033)。
文摘
化合物-蛋白质相互作用(CPI)的研究对药物发现有着重要作用,它可以为药物靶标选择提供有价值的信息,在一定程度上提高先导化合物的命中率,进而加快药物发现的进程。由此提出了一种基于改进Attention Mask编解码器的化合物与蛋白质相互作用分类的预测模型,分别使用RDkit和Item2vec处理化合物的SMILES字符串和蛋白质的氨基酸序列,将得到的化合物和蛋白质低维特征表示的向量输入到该模型,通过分配权重的方式来计算蛋白质中的哪个子序列对化合物分子更重要,使用带有Attention机制的神经网络计算权重,模拟化合物和蛋白质之间的相互作用关系,最后作为一个二分类问题输出化合物和蛋白质是否相互作用的预测概率。模型性能测评采用ROC曲线下面积、准确召回率曲线作为评价指标,实验结果表明,该模型相比于GraphDTA和GCN模型而言,拥有更好的性能表现,AUC值提高了0.04左右,PRC值提高了0.07左右。
关键词
深度
学
习
多头自注意力
化合物
蛋白
相互作用
Item2vec
编码器-解码器
Keywords
deep learning
multi-head self-attention
compound-protein interaction
Item2vec
encoder-decoder
分类号
TP31 [自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
CRFR1拮抗剂CP-154526的脱靶作用
陈少军
陈宏降
《中国医院药学杂志》
CAS
CSCD
北大核心
2016
1
原文传递
2
基于改进Attention Mask编解码器CPI的研究
李大舟
陈思思
高巍
于锦涛
《计算机技术与发展》
2022
0
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职称材料
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