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基于支持向量机的Aβ聚集抑制剂活性预测: 2013年; 脑部淀粉样β多肽(β-amyloid peptide,Aβ)的纤维化沉积是阿尔兹海默症(Alzheimer's disease,AD)主要病理特征之一。因此,开发Aβ聚集抑制剂对AD治疗具有重要意义。本文采用支持向量机(Support Vector Machine,SVM)方法分别构建Aβ和Aβ_(40)聚集抑制活性分类模型。采用五重交叉验证筛选模型参数,并通过留一法验证模型。结果表明,Aβ和Aβ_(40)聚集抑制剂分类模型对训练集的预测精度分别为98.4%和93.2%,对测试集的预测精度分别为73.3%和75.0%。我们利用预测效果较好的Aβ_(40)聚集抑制剂分类模型从中药化学数据库(Traditional Chinese Medicines Database,TCMD)中筛选出17种具有潜在Aβ抑制活性的中药化合物。经统计分析,含有以上命中化台物最多的中草药植物分别为雷公藤(Tripterygium wilfordii)和猴头菌(Hericium erinaceus)。这为从中药化合物中发现新的AD治疗药物提供了理论指导。; 汪云星李斌朱强戢凤琴; 关键词：AΒ 支持向量机阿尔兹海默症

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中国博士后科学基金(20110491166)