头孢菌素类抗生素的定量构效关系研究

目的:建立一种预测精度较高的定量构效关系(QSAR)模型,为设计和合成活性更高的头孢菌素类抗生素提供理论依据。方法:发展了一种基于支持向量回归(SVR)和k-最近邻(KNN)的非线性组合预测方法(SVR-KNN),系统研究了48种抗流感嗜血杆菌头孢菌素衍生物的QSAR。结果:留一法预测结果表明,非线性筛选描述符和子模型能明显提高预测精度,汰选子模型后的组合预测精度优于单一子模型,SVR-KNN的MSE、MAPE分别为0.019、1.81%;独立样本预测结果显示,SVR-KNN在所有参比模型中具有最优的预测精度及稳定性,其MSE、MAPE分别为0.010、1.33%。结论:SVR-KNN模型具有较强的预测能力和优异的泛化推广能力,在抗生素及其他药物的QSAR研究中有广泛应用前景。     

支持向量机及组合预测在蛋白质四级结构分类中的应用

目的:基于支持向量机建立一个自动化识别新肽链四级结构的方法,提高现有方法的识别精度.方法:改进4种已有的蛋白质一级序列特征值提取方法,采用线性和非线性组合预测方法建立一个有效的组合预测模型.结果:以同源二聚体及非同源二聚体为例.对4种特征值提取方法进行改进后其分类精度均提升了2～3%;进一步实施线性与非线性组合预测后,其分类精度再次提高了2～3%,使独立测试集的分类精度达到了90%以上.结论:4种特征值提取方法均较好地反应出蛋白质一级序列包含四级结构信息,组合预测方法能有效地集多种特征值提取方法优势于一体.     

内毒素中毒防制进展

内毒素 (ＥｎｄｏｔｏｘｉｎＥｎｄ)的研究已有近百年的历史 ,经多年研究和临床实验证实Ｅｎｄ的感染和免疫伴随人类进化的全过程。由于出生后即暴露于间断和持续地Ｅｎｄ感染 ,从而使人群获得不同程度的Ｅｎｄ基础免疫 ,尤其是不发达国家(地区 )这种感染更趋明显[1] 。既使如此 ,当突然遇到 (或摄入 )大剂量毒素攻击时 ,超出机体的免疫承受力时亦可引起典型的临床中毒症状和表现 ,其严重程度除与毒素的质、量有关外 ,亦与个人体质和免疫状态有关。此种中毒有自限性 ,或经对症治疗多数可在 2 4～ 4 8ｈ治愈。但由于对Ｅｎｄ中毒认识不足 ,或…