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《兰州大学》 2009年
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化学信息学新算法及在化学、生物与食品科学中的应用研究

杜红英  
【摘要】: 近年来,随着信息科学、计算机科学与互联网的高速发展,一种新的交叉学科-化学信息学(Chemoinformatics)也迅速成长起来了。化学信息学是一门利用信息学的方法来解决化学的问题,同时得到有关化学本质规律的的学科。化学信息学的研究范围十分广泛,内容丰富,例如化学试验设计与优化、定量校正理论、分析信号处理、化学模式识别、模型与参数估计、人工智能等。化学信息学产生于科学家们对化学知识规律的不断需要的过程中。 化合物结构与性质/活性定量关系(quantitative structure-property /activityrelationship,QSPR/QSAR)是化学信息学研究中的一个重要应用分支。该方法是指将化合物的结构参数同其生物活性数据以一定的数学模型相联系起来的定量关系。QSPR/QSAR的研究最初应用于生物领域是为了适应合理设计生物活性分子的需要而发展起来的。由于计算机技术的发展和应用,QSPR/QSAR的研究提高到了一个新的水平,且日趋成熟,其应用范围也迅速扩大,研究涉及生物,化学,药物科学,以及食品科学等诸多学科。人们期望用一个成功的数学模型,能从分子水平上理解其微观结构同其宏观性质/活性之间的关系,根据已有的知识,探求化合物性质/活性与结构的相互作用规律,从而推论呈现化合物某些性质的影响因素,然后为设计,筛选或预测具有人们期望性质的化合物提供信息。 化学信息学的发展为化学各分支学科的发展提供了多种解决问题的新思路,新方法。本学位论文主要对化学信息学研究中的一些新算法进行了探讨,并把这些新算法成功应用于QSAR/QSPR研究领域中。该论文共包括五章节内容,每一个章节的具体内容如下所示: 第一章:简述了化学信息学的基本概念和研究现状,以及多种化学信息学算法,也详细讲述了化学信息学研究的分支之一——QSAR,包括QSAR演变历史,基本原理以及实现的步骤等等。 第二章:主要讨论了Quantitative structure-retention relationship (QSRR)方法在多肽色谱保留行为预测的应用研究。具体内容如下:(1)基于线性和非线性建模方法对反相液相色谱(RPLC)的101种多肽保留时间进行了定量结构保留关系建模研究。最佳多元线性回归(BMLR)方法用来选择与保留行为最为密切的分子描述符,并建立线性模型。另外两种非线性回归方法(径向基函数神经网络(RBFNN)和投影寻踪回归(PPR))用来构建非线性模型。RBFNN和PPR模型的训练集的相关系数(R~2)分别为0.9787和0.9881;均方根误差(RMSE)为0.5666和0.4207。结果表明,RBF神经网络和投影寻踪回归将是蛋白质组研究中一种简单且有效的工具,并有望应用于其他类似的研究领域。(2)新颖的化学信息学方法—局部懒惰回归(LLR)首次应用于预测278个多肽在固定金属亲和色谱(镍柱)的保留行为研究。该工作分别用BMLR,PPR和LLR三种方法建立线性和非线性QSRR模型。最佳的LLR模型的训练集和测试集的R~2分别为0.9446和0.9252。该工作证明新颖机器学习算法LLR是一个非常有前途的研究工具,它可用于色谱保留行为研究领域,为协助设计和分离纯化蛋白质和多肽发挥一定的作用。 第三章主要描述了QSAR方法在农业和食品科学领域的应用研究,具体内容如下:(1)三种机器学习方法:遗传算法-多元线性回归(GA-MLR),最小二乘支持向量机(LS- SVM),PPR用于100个稻瘟病抑制剂噻唑啉衍生物的杀菌活性研究。线性模型GA-MLR和非线性模型LS-SVM和PPR都得到了良好的预测结果,但非线性模型提供了更加精确的预测能力。结果表明,非线性LS-SVM和PPR方法可以更加准确地模拟噻唑啉分子结构与杀菌活性之间的关系,能够成为研究稻瘟病抑制剂良好的建模工具。此外,这项研究为稻瘟病抑制剂的设计和开发提供了一种新的,简单而且有效的办法,同时得到的与其密切相关的分子结构信息。(2)运用定量结构保留关系方法对藏红花内43种芳香组分的SPME-GC-MS保留时间进行了预测。应用最佳多元线性回归(BMLR)和投影寻踪回归(PPR)方法分别建立了线性和非线性模型,两种方法均得到了较好的结果:线性模型的训练集和测试集的相关系数(R~2)分别为0.9434和0.8725,非线性模型则给出了较好的预测结果分别为0.9806和0.9456。通过对模型的稳定性和预测能力的比较,可以看出非线性PPR方法可以较好的应用到SPME-GC-MS保留行为研究领域内,同时该工作又可以为其他植物和中草药的分离研究提供一种简便有效的方法。 第四章主要讨论了定量构效关系在生命科学和医药研究领域内的应用,主要有以下几部分组成:(1)利用QSRR方法对55种药物在固相人工膜色谱内的保留指数进行了线性和非线性建模研究。在该工作中,线性BMLR方法被用来选取与保留指数最为相关的参数,同时建立线性回归模型;利用选取的描述符,应用PPR和LLR方法来建立更加准确的预测模型。通过模型对比,我们发现LLR作为一种新的建模方法,体现出较完美的预测能力,其训练集和测试集的预测结果为:复相关系数(R~2),0.9540,0.9305;均方根误差(RMSE),0.2418,0.3949。结果显示,新型LLR建模方法在QSRR方法研究中表现出了较好的预测能力,同时该方法定会成功的应用于其它类似的色谱研究领域内。(2)利用线性和非线性建模方法研究了80个N-羟基-a-苯磺酰乙酰胺(N-hydroxy-aphenylsulfonylacetamidederivatives,HPSAs)衍生物对三种类型的基质金属蛋白酶的抑制活性。其中线性BMLR方法用来选取关键的结构参数,同时建立线性模型对所选化合物的抑制活性进行了预测;然后以全局格式搜索PPR方法利用选取的参数建立非线性回归模型。最终,线性和非线性模型均能提供较为满意的预测结果。在该工作中,非线性PPR方法首次与格式搜索(GS)方法相结合并成功应用于对HPSAs的抑制活性的建模研究,得到了令人满意的预测结果。该方法的成功为其他模型参数的优化与选取提供了一种捷径。(3)利用线性回归方法和非线性回归方法-格式搜索支持向量机(GS-SVM)和PPR方法对MT3褪黑激素结合位点的亲和性进行了研究。在该工作中,遗传算法被用来选取与研究对象最为相关的结构参数,并建立线性回归模型对MT3褪黑激素结合位点的亲和性进行预测;利用选取的五个结构变量,采用非线性回归方法GS-SVM和PPR方法建立更加准确的模型。通过模型对比,我们发现非线性PPR方法能够对MT3褪黑激素结合位点的亲和性具有比较准确的预测能力。该方法的建立,为设计和开发新型MT3褪黑激素的新型配体提供了一种新型的研究方法。 第五章:QSAR方法在化学感应系统相对灵敏度的预测研究。在本章中,BMLR,SVM和LLR三种方法用来完成64种VOCs的气味检测阀值(ODTs)和鼻腔辛辣味阀值(NPTs)相对敏感性的QSAR建模研究,所得的预测结果和相应的实验数据基本吻合。相比之下,LLR方法能够获得更好的预测能力,因此,它在QSAR研究中是一种有效的机器学习算法。此外,本研究还确定了一些重要的分子结构信息,它们与VOC的相对敏感性密切相关。这些信息可以用来选择或制造一些新型的化学传感器,同时也说明LLR方法是一种很有前途的QSAR建模方法,可用于其他类似的化学传感器建模预测研究。
【学位授予单位】:兰州大学
【学位级别】:博士
【学位授予年份】:2009
【分类号】:O6-1

【引证文献】
中国博士学位论文全文数据库 前1条
1 戴益民;原子平衡电负性在分子设计与分子模拟中的应用研究[D];中南大学;2012年
中国硕士学位论文全文数据库 前1条
1 李鹏霞;基于偏最小二乘和支持向量机的生物分子的定量结构—活性/性质关系研究[D];西北师范大学;2011年
【参考文献】
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【共引文献】
中国期刊全文数据库 前10条
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中国重要会议论文全文数据库 前10条
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2 宋海鹰;桂卫华;阳春华;;基于核偏最小二乘的简约最小二乘支持向量机及其应用研究[A];第二十六届中国控制会议论文集[C];2007年
3 宋海鹰;桂卫华;阳春华;;基于最小二乘支持向量机的Hammerstein-Wiener模型辨识[A];第二十六届中国控制会议论文集[C];2007年
4 ;Inverse System Control of Nonlinear Systems Using LS-SVM[A];第二十六届中国控制会议论文集[C];2007年
5 ;A Novel Kernel PCA Support Vector Machine Algorithm with Feature Transition Function[A];第二十六届中国控制会议论文集[C];2007年
6 ;A Novel Proximal Support Vector Machine and Its Application in Radar Target Recognition[A];第二十六届中国控制会议论文集[C];2007年
7 ;A CDMA Signal Receiver Based on LS-SVM[A];第二十六届中国控制会议论文集[C];2007年
8 吕蓬;柳亦兵;马强;魏于凡;;支持向量机在齿轮智能故障诊断中的应用研究[A];第二十六届中国控制会议论文集[C];2007年
9 周倩;翟永杰;韩璞;;序列最小优化算法在电力系统短期负荷预测中的应用[A];第二十六届中国控制会议论文集[C];2007年
10 ;LS-SVM Based Stable Generalized Predictive Control[A];第二十七届中国控制会议论文集[C];2008年
中国博士学位论文全文数据库 前10条
1 魏洪源;原子分子在δ-Pu上的吸附、离解与扩散过程研究[D];中国工程物理研究院;2010年
2 赵莹;半监督支持向量机学习算法研究[D];哈尔滨工程大学;2010年
3 于化龙;基于DNA微阵列数据的癌症分类技术研究[D];哈尔滨工程大学;2010年
4 戴运桃;粒子群优化算法研究及其在船舶运动参数辨识中的应用[D];哈尔滨工程大学;2010年
5 孙明;基于小波和迟滞的混沌神经网络及其应用[D];哈尔滨工程大学;2010年
6 谭佳琳;粒子群优化算法研究及其在海底地形辅助导航中的应用[D];哈尔滨工程大学;2010年
7 殷志伟;基于统计学习理论的分类方法研究[D];哈尔滨工程大学;2009年
8 朱怡;潜艇航行训练模拟器模型简化与参数优化研究[D];哈尔滨工程大学;2009年
9 朱蓓蓓;溴化锂水溶液微观特性的分子动力学研究[D];大连海事大学;2010年
10 张进;地震叠前数据的弹性阻抗非线性反演方法研究[D];中国海洋大学;2009年
中国硕士学位论文全文数据库 前10条
1 曾传华;基于颜色和纹理特征的竹条分级方法研究[D];华中农业大学;2010年
2 朱杰;一种基于聚类的支持向量机反问题求解算法[D];河北大学;2007年
3 刘奇;基于混合粒子群算法的ZnO镀膜光纤传感器的参数优化[D];南昌航空大学;2010年
4 李金华;基于SVM的多类文本分类研究[D];山东科技大学;2010年
5 马冉冉;集成学习算法研究[D];山东科技大学;2010年
6 田文娟;基于支持向量机的人民币序列号识别方法的研究[D];山东科技大学;2010年
7 孟培培;基于3S的土地督察信息系统研究[D];山东科技大学;2010年
8 曹红;污染场地有机污染物迁移转化规律及其含水层系统天然净化能力研究[D];山东科技大学;2010年
9 李海清;支持向量机在金融市场预测中的应用[D];辽宁师范大学;2010年
10 蔡静颖;模糊c-均值算法的研究[D];辽宁师范大学;2010年
【同被引文献】
中国期刊全文数据库 前10条
1 陈志达;量子化学的第二次革命——1998年诺贝尔化学奖简介[J];大学化学;1999年03期
2 胡之德;刘焕香;;定量结构-性质关系在分析化学中的应用研究进展[J];分析测试技术与仪器;2005年04期
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4 周鹏;周原;梅虎;田菲菲;李志良;;原子电性作用矢量和杂化状态指数用于氨基酸核磁共振碳谱模拟[J];分析化学;2006年02期
5 仝建波;曾晖;张生万;周鹏;杨胜喜;冯彦琳;张巧霞;李志良;;膦类化合物核磁共振谱化学位移预测[J];分析化学;2006年07期
6 刘凤萍;梁逸曾;曹晨忠;;拓扑-量子指数醛酮气相色谱保留指数及沸点的定量构效关系[J];分析化学;2007年02期
7 吴会灵,李文友,何锡文,梁宏;罗丹明6G与核酸作用的共振光散射光谱及其分析应用[J];分析科学学报;2002年02期
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10 张蓉颖,庞代文,蔡汝秀;DNA与其靶向分子相互作用研究进展[J];高等学校化学学报;1999年08期
中国博士学位论文全文数据库 前7条
1 唐发明;基于统计学习理论的支持向量机算法研究[D];华中科技大学;2005年
2 赵春燕;QSAR研究在生命分析化学和环境化学中的应用[D];兰州大学;2006年
3 马卫平;线性和非线性方法在QSAR/QSPR研究中的应用[D];兰州大学;2007年
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5 杨善升;基于数据挖掘的若干化工过程优化和化合物构效关系研究[D];上海大学;2008年
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7 袁永娜;QSPR/QSAR在化学、药物化学和环境科学中的应用研究[D];兰州大学;2010年
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1 孙伟;污染物的微生物降解动力学及定量结构性质关系预测的新概念、新算法研究[D];湖南大学;2004年
2 焦龙;定量结构—活性/性质关系研究方法在毛细管电泳中的应用研究[D];西北大学;2005年
3 戴益民;典型化学品的结构参数表征及其分子模拟研究[D];南华大学;2006年
4 卢妍莲;两个系列金属卟啉的合成及其在分子识别中的研究[D];中南大学;2008年
5 肖云娜;以G4-DNA为靶点的卟啉类端粒酶抑制剂的研究[D];大连理工大学;2009年
6 尚慧;系列卟啉衍生物和金属酞菁化合物的合成及表征[D];西北师范大学;2009年
7 王晓燕;系列卟啉化合物的合成及表征[D];西北师范大学;2009年
8 桑鹏;基于表面静电势参数的定量结构—性质/活性关系研究[D];浙江大学;2010年
【二级引证文献】
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1 姬东琴;基于三种不同算法对生物分子抑制剂的定量构效关系研究[D];西北师范大学;2012年
【二级参考文献】
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6 豆俊峰,邹振扬;主成份分析法在大气环境质量综合评价中的应用[J];重庆环境科学;2001年02期
7 曾三友,孙星明,夏利民,金可音;基于Chebyshev多项式的自适应偏最小二乘回归建模[J];长沙铁道学院学报;2001年01期
8 郑大林;《中国震例》一书评介[J];地震;1989年01期
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8 戴林超;吴琳丽;赵海娜;李训铭;;基于最小二乘支持向量机的故障预测法[A];2009年中国智能自动化会议论文集(第六分册)[中南大学学报(增刊)][C];2009年
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7 岳阳;我国亟待完善外源化学物质安全预警系统[N];中国医药报;2006年
8 崔静;专家呼吁探索“旧药新用”促进创新[N];医药经济报;2007年
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10 记者 吴苡婷;“池塘”效应 蓄活水造人才[N];上海科技报;2007年
中国博士学位论文全文数据库 前10条
1 杜红英;化学信息学新算法及在化学、生物与食品科学中的应用研究[D];兰州大学;2009年
2 任月英;QSPR/QSAR在药物、分析化学和环境科学中的应用[D];兰州大学;2007年
3 袁永娜;QSPR/QSAR在化学、药物化学和环境科学中的应用研究[D];兰州大学;2010年
4 胡黔楠;化学信息学中的数据挖掘[D];中南大学;2004年
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8 司宏宗;基因表达式编程与支持向量机在疾病诊断和QSAR/QSPR中的应用研究[D];兰州大学;2006年
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10 林连雷;支持向量机算法及其在雷达干扰效果评估中的应用研究[D];哈尔滨工业大学;2009年
中国硕士学位论文全文数据库 前10条
1 赵文青;基于LS-SVM的红霉素发酵过程软测量方法研究[D];江苏大学;2009年
2 李素清;中铁建十三局发展战略与非线性预测研究[D];天津大学;2010年
3 康晓非;基于支持向量机的多用户检测算法研究[D];西安科技大学;2005年
4 王瑞;基于支持向量机的医学图像处理[D];西安理工大学;2008年
5 宋初一;基于最小二乘支持向量机及粒子群优化的特征选择算法研究[D];吉林大学;2008年
6 刘志刚;天然药物网络数据库中活性分子3D结构的实现及其构效关系研究[D];四川大学;2002年
7 张国俊;财务危机预警模型在信贷风险管理中的应用研究[D];重庆大学;2005年
8 李莹;精馏过程航煤干点的软测量工程实现[D];大连理工大学;2006年
9 樊伟;通信信号自动调制识别中的分类器设计[D];西南交通大学;2005年
10 王冰;SVM在肾结石分类和计算热力学参数中的应用[D];兰州大学;2006年
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