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编号:13125802
基于随机森林算法的川芎成分—靶点—疾病网络的预测研究(2)
http://www.100md.com 2014年6月15日 《中国中药杂志》 2014年第12期
     将上述26个化合物与4种已知的靶点进行组合,构建预测集。预测集按训练集相应的方法计算分子描述符、降维和归一化等处理,然后代入RF模型进行靶点预测。表2列出了与川芎化学成分作用频次较高的前15个靶点;进一步地,应用Cytoscape软件[8]构建川芎成分-靶点-疾病网络模型,见图1。网络中黄色三角形节点表示川芎化学成分;红色圆形节点表示靶点;绿色正方形节点表示心脑血管相关疾病;若某一靶点为某化合物的潜在作用靶点,则以边相连。

    从图1可见,川芎所含26个成分与靶点存在复杂的网络关系,网络模型中平均相邻节点数目为12.510,反映出中药多成分-多靶点-多疾病相关的特点。同时可见19号化合物(阿魏酸)、22号化合物(藁本内酯)、52号化合物(川芎嗪)、27号化合物(洋川芎内酯I)等成分在网络中连接度较高,提示其可能是川芎发挥药效的重要成分。

    2.3 文献验证 对计算得到的川芎与心脑血管疾病相关的潜在作用靶点进行了文献验证,发现预测出的4类靶点均有相关文献报道。

    酶蛋白受体,潜在作用靶点主要是CYP酶、PDE酶、ACE酶、COX酶及MAPK酶等 ......
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