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J-GLOBAL ID：201702253171425939   整理番号：17A0793511

ToxCastエストロゲン受容体データ分類,検証,および特徴抽出のための厳密な三次元スペクトルデータ活性相関アプローチモデリング戦略【Powered by NICT】

Rigorous 3-dimensional spectral data activity relationship approach modeling strategy for ToxCast estrogen receptor data classification, validation, and feature extraction

著者 (2件)： Slavov Svetoslav H. (Division of Systems Biology, National Center for Toxicological Research, US Food and Drug Administration, Jefferson, Arkansas, USA) ,  Beger Richard D. (Division of Systems Biology, National Center for Toxicological Research, US Food and Drug Administration, Jefferson, Arkansas, USA)
資料名： Environmental Toxicology and Chemistry  (Environmental Toxicology and Chemistry)
巻： 36  号： 3  ページ： 823-830  発行年： 2017年 
JST資料番号： A0978B  ISSN： 0730-7268  CODEN： ETOCDK  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： ToxCastデータベースから1528種の化合物のエストロゲン潜在力(18ハイスループットスクリーニングバイオアッセイのスコア複合材料として表現)は三次元スペクトルデータ活性相関手法(3D SDAR)によりモデル化した。~十七零核磁気共鳴(NMR)シミュレーションソフトウェアが不足しているため,最も有益な炭素-炭素3D-SDARフィンガープリントはカルボニルおよびカルボキサミド,エステル,スルホニル,ニトロ脂肪族ヒドロキシル,およびフェノール性ヒドロキシル基からの酸素原子を表す指標変数で増強した。著者らのモデルの予測性能を評価するために米国環境保護庁は,2008種の化合物からなるブラインドテストセットとを提供した。これらのうち,543はデータの結合親和性は,開発したモデルの外部分類精度を推定した利用可能な文献を有していた:0.62の予測精度,感度0.71及び特異性0.53が得られた。代替モデリング技術と比較して,著者らのモデルは,モデリングと予測セット間の性能に非常に僅かの低減を示した。3D-SDARマッピング法はエストロゲン活性に必須である構造的特徴の同定を可能にした1)フェノール性OH基またはシクロヘキセノンの存在,2)最初のフェノール環の酸素から6Å~8Åの距離で二芳香族またはフェノール環,3)フェノール環の重心から約6Å離れたメチル基の存在,及び4)フェノール環の1に密接したカルボニル基(重心測定}4Å)。Copyright 2017 Wiley Publishing Japan K.K. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

シソーラス用語： NMR【磁気共鳴】 ,  *三次元 ,  モデル ,  予測 ,  カルボニル基 ,  データベース ,  *モデリング ,  *特徴抽出 ,  写像 ,  カルボアミド ,  酸素 ,  重心 ,  フェノール類
準シソーラス用語： *スペクトルデータ ,  結合親和性 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 3Dスペクトルデータ活性相関 ,  エストロゲン受容体 ,  分類モデル ,  ToxCastデータベース ,  Validation

分類 (1件)： その他の汚染原因物質  (SB05040W)

物質索引 (1件)： フェノール

タイトルに関連する用語 (9件)： エストロゲン受容体 ,  データ分類 ,  検証 ,  特徴抽出 ,  スペクトルデータ ,  活性 ,  相関 ,  モデリング ,  戦略