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J-GLOBAL ID：201702229877274436   整理番号：17A1696988

三次元分子構造の簡易な表示

A Simple Representation of Three-Dimensional Molecular Structure

著者 (9件)： AXEN Seth D. (Univ. California, California, USA) ,  HUANG Xi-Ping (Univ. North Carolina School of Medicine, North Carolina, USA) ,  HUANG Xi-Ping (Univ. North Carolina, North Carolina, USA) ,  CACERES Elena L. (Univ. California, California, USA) ,  GENDELEV Leo (Univ. California, California, USA) ,  ROTH Bryan L. (Univ. North Carolina School of Medicine, North Carolina, USA) ,  ROTH Bryan L. (Univ. North Carolina, North Carolina, USA) ,  ROTH Bryan L. (Univ. North Carolina at Chapel Hill, North Carolina, USA) ,  KEISER Michael J. (Univ. California, California, USA)
資料名： Journal of Medicinal Chemistry  (Journal of Medicinal Chemistry)
巻： 60  号： 17  ページ： 7393-7409  発行年： 2017年09月14日 
JST資料番号： D0102A  ISSN： 0022-2623  CODEN： JMCMAR  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 統計的機械学習により,薬物の分子構造から,その化合物と酵素等の標的との相互作用を,in silicoで予測することができるが,この予測では,化合物の構造を,ECFP(Extended connectivity fingerprint)と呼ばれる分子フィンガープリントに変換する。ECFPは,二次元の分子フィンガープリントであるため,本研究では,予測性を向上させるために,F3FPという三次元の分子フィンガープリントを導入した。このフィンガープリントを用い,ChEMBL20データベース中のデータを用い,リガンド-ターゲット相互作用の予測を行ったところ,ECFPを用いるより優れた結果が得られた。さらに,ECFPでは相互作用の予測が行えなかったアンピルトリン等の3種の薬物の受容体への相互作用の予測を行い,実際に実験により得られる結果を予測できたことを確認した。

シソーラス用語： *指紋 ,  *分子構造 ,  機械学習 ,  *分子間相互作用 ,  解析 ,  データベース ,  情報
準シソーラス用語： *分子フィンガープリント ,  統計的機械学習 ,  *蛋白質リガンド相互作用 ,  in silico解析 ,  ECFP ,  化合物データベース ,  ChEMBL ,  三次元情報

分類 (2件)： 薬物の相互作用  (GV01070X) ,  その他の計算機利用技術  (JE14000C)

物質索引 (2件)： アンピルトリン ,  アルファプロジン塩酸塩

タイトルに関連する用語 (1件)： 分子構造