Прогностическая модель идентификации новых лигандов CYP19A1 на аналитической платформе KNIME

Шаладонова М. И., Диченко Я. В., Усанов С. А.
2023

   Сформирована база данных химических соединений – низкомолекулярных лигандов CYP19A1 (ароматазы) человека на основании проанализированных данных, полученных in vitro. С использованием полученной базы данных при помощи метода машинного обучения «случайный лес деревьев принятия решений» на аналитической платформе KNIME построены две прогностические модели для идентификации активности лигандов стероидной (I типа) и нестероидной (II типа) структуры. В качестве обучающих данных при построении модели применялись топологические дескрипторы химической структуры, учитывающие корреляцию между структурой молекулы и биологическим эффектом. Для каждой модели был осуществлен отбор наиболее значимых признаков (дескрипторов), произведено вычисление оптимальных параметров и найдена область применимости моделей. На основании результатов показателей качества AUC проведена оценка способности моделей предсказывать результаты тестовой выборки. Полученные показатели качества свидетельствуют о достаточно высокой прогностической способности моделей и перспективности их использования для идентификации новых лигандов CYP19A1 человека. Найденные таким способом соединения могут рассматриваться как потенциальные к созданию лекарственные препараты для лечения гормон-зависимых опухолей.

Шаладонова М. И., Диченко Я. В., Усанов С. А. Прогностическая модель идентификации новых лигандов CYP19A1 на аналитической платформе KNIME. Доклады Национальной академии наук Беларуси. 2023;67(5):388-398. https://doi.org/10.29235/1561-8323-2023-67-5-388-398
Цитирование

Список литературы

Похожие публикации

Источник