基于随机森林模型的人类免疫缺陷病毒1亚型整合酶抑制剂的虚拟筛选

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万方数据
维普

中文摘要：目的:基于计算机辅助药物设计技术中的随机森林模型,筛选出具有潜在成药性和有人类免疫缺陷病毒1亚型(human immunodeficiency virus type 1,HIV-1)整合酶抑制活性的化合物,为HIV-1整合酶抑制剂的开发提供参考.方法:使用关键词从ChEMBL、BindingDB数据库检索出与HIV-1整合酶相关的小分子的数据资料,借助MOE软件、Knime软件等工具构建筛选HIV-1整合酶抑制剂的随机森林模型,并对从ChemDiv数据库中筛选出的小分子进行相似度验证,最后使用ADMET lab工具进行成药性分析.结果:从ChEMBL和Binding DB数据库中收集到5 459个具有IC50 值的小分子,通过随机森林模型和相似性搜索筛选出1 267个小分子,将其与作为配体的多替拉韦进行分子对接,得到24个最有小分子,再以ADMET lab软件对其进行成药性分析,最终得到5个成药性较好的小分子,其中最优的2个分子各项吸收指标均较佳,且清除率高、毒性较低.结论:通过随机森林模型的筛选和后续软件工具的虚拟验证,共得到5个具有较好成药性的HIV-1整合酶抑制剂.

外文标题：Virtual Screening of HIV-1 Integrase Inhibitors Based on Random Forest Model

作者：

王震霆、卢熙奎、伍湘平、黄凌、于慧敏、李靖阳、肖坚

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作者单位：

大理大学药学院,云南大理671000

中南大学湘雅医院药学部,长沙410000

中南大学湘雅医院国家老年疾病临床医学研究中心老年合理用药与安全用药研究室,长沙410008

关键词：

人类免疫缺陷病毒1亚型整合酶抑制剂随机森林模型虚拟筛选分子对接成药性

基金：

湖南省自然科学基金(2021)国家老年疾病临床医学研究中心适宜技术推广项目(2020)并行与分布处理国防科技重点实验室稳定支持项目中南大学研究生自主探索创新项目(2021)长沙市自然科学基金(2020)

项目编号：

2021JJ31043XYYYJSTG-15WDZC202055001212021zzts1040kq2007039

出版年：

2022

DOI：

10.13493/j.issn.1672-7878.2022.09-002

抗感染药学

江苏省苏州市第五人民医院

抗感染药学

影响因子：0.505

ISSN：1672-7878

年,卷(期)：2022.19(9)

参考文献量6