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J-GLOBAL ID：201702233919612645   整理番号：17A0016269

複数のQSARモデリング,構造類似性解析,および分子ドッキングを用いたLXRβを標的とする高力価のABCA1アップレギュレータの多層同定

Multi-Layer Identification of Highly-Potent ABCA1 Up-Regulators Targeting LXRβ Using Multiple QSAR Modeling, Structural Similarity Analysis, and Molecular Docking

著者 (7件)： CHEN Meimei (Fujian Normal Univ., Fujian, CHN) ,  CHEN Meimei (Fujian Univ. Traditional Chinese Medicine, Fujian, CHN) ,  YANG Fafu (Fujian Normal Univ., Fujian, CHN) ,  KANG Jie (Fujian Univ. Traditional Chinese Medicine, Fujian, CHN) ,  YANG Xuemei (Fujian Univ. Traditional Chinese Medicine, Fujian, CHN) ,  LAI Xinmei (Fujian Univ. Traditional Chinese Medicine, Fujian, CHN) ,  GAO Yuxing (Xiamen Univ., Fujian, CHN)
資料名： Molecules (Web)  (Molecules (Web))
巻： 21  号： 12  ページ： WEB ONLY  発行年： 2016年12月 
JST資料番号： U7014A  ISSN： 1420-3049  CODEN： MOLEFW  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： スイス (CHE)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： この研究で,複数のQSARモデリング,構造類似性解析,分子ドッキングを含むインシリコアプローチを適用して,一連の新しいフラボノイドに基づいてLXRβを標的とする強力なABCA1アップレギュレータを同定するための迅速なスクリーニングツールとしてQSAR分類モデルを開発した。最初に,線形判別分析,支援ベクトルマシン,動径基底関数ニューラルネットワーク,分類及び回帰二進木を含む4つのモデリング手法を適用して,異なるQSAR分類モデルを構築した。統計結果から,これらの4種類のQSARモデルが,強力なABCA1アップレギュレータのスクリーニングのための強力なツールであることが分かった。次に,これらの4つのモデルからの予測を組み合わせることによってコンセンサスQSARモデルを開発した。新しいABCA1アップレギュレータを最大の精度で発見するために,既知の強力なABCA1アップレギュレータと比較して0.7の構造類似性の要件を満たすZINCデータベースの化合物をコンセンサスQSARモデルに付し,50の化合物を選別した。最後に,それらをLXRβ結合部位にドッキングして,ABCA1のアップレギュレート発現への役割を明らかにした。10ヒット化合物の優れた結合様式およびドッキングスコアは,それらがLXRβを標的とする非常に強力なABCA1アップレギュレータであることを示唆した。全体として,この研究で,非常に強力なABCA1アップレギュレータを発見するのに効果的な方法を提供できることが分かった。(翻訳著者抄録)

シソーラス用語： *定量的構造活性相関 ,  *類似性 ,  *相似解 ,  *ドッキング ,  *分子認識 ,  ABC輸送体 ,  遺伝子 ,  *サイトゾル受容体 ,  *転写因子 ,  データベース ,  スクリーニング ,  動径基底関数 ,  ニューラルネットワーク ,  ターゲティング ,  アップレギュレーション
準シソーラス用語： *構造的類似性 ,  *分子ドッキング ,  ABCA1 ,  ABCA1遺伝子 ,  *LXRベータ ,  薬物スクリーニング ,  動径基底関数ニューラルネットワーク ,  分子標的

分類 (2件)： 細胞膜の受容体  (EF04030C) ,  薬物の構造活性相関  (GV01050B)

タイトルに関連する用語 (10件)： QSAR ,  モデリング ,  類似性解析 ,  分子ドッキング ,  LXRβ ,  標的 ,  ABCA1 ,  レギュレータ ,  多層 ,  同定