کد مقاله | کد نشریه | سال انتشار | مقاله انگلیسی | نسخه تمام متن |
---|---|---|---|---|
2484227 | 1114303 | 2016 | 9 صفحه PDF | دانلود رایگان |
عنوان انگلیسی مقاله ISI
Development of a Support Vector Machine-Based System to Predict Whether a Compound Is a Substrate of a Given Drug Transporter Using Its Chemical Structure
ترجمه فارسی عنوان
توسعه یک سیستم مبتنی بر ماشین بردار پشتیبانی برای پیش بینی اینکه ترکیب یک زیرساخت حملکننده با استفاده از ساختار شیمیایی است
دانلود مقاله + سفارش ترجمه
دانلود مقاله ISI انگلیسی
رایگان برای ایرانیان
کلمات کلیدی
ROCFUPITCDDIMRPBcrpOATPAUC - AUCOct - اکتبرQSAR - بزرگسال drug–drug interaction - تعامل دارو و داروOat - جو دو سرTransporters - حمل و نقلorganic cation transporter - حمل و نقل کاتیونی آلیorganic anion transporters - حملونقل آنیونی آلیlog D - دبلیو دIn silico modeling - در مدل سازی سیلیکاMate - رفیقHigh-throughput technologies - فن آوری های با توان بالاSVM - ماشین بردار پشتیبانیSupport vector machine - ماشین بردار پشتیبانیcomputational ADME - محاسباتی ADMEarea under the curve - منطقه تحت منحنیmultidrug resistance-associated protein - پروتئین مرتبط با مقاومت چند داروییbreast cancer resistance protein - پروتئین مقاومت به سرطان سینهOrganic anion transporting polypeptide - پلیپپتید حمل آنیون ارگانیکmultidrug and toxin extrusion - چندین دارو و اکستروژن سمreceiver operating characteristic - گیرنده عامل عامل
موضوعات مرتبط
علوم پزشکی و سلامت
داروسازی، سم شناسی و علوم دارویی
اکتشاف دارویی
چکیده انگلیسی
The aim of this study was to develop an in silico prediction system to assess which of 7 categories of drug transporters (organic anion transporting polypeptide [OATP] 1B1/1B3, multidrug resistance-associated protein [MRP] 2/3/4, organic anion transporter [OAT] 1, OAT3, organic cation transporter [OCT] 1/2/multidrug and toxin extrusion [MATE] 1/2-K, multidrug resistance protein 1 [MDR1], and breast cancer resistance protein [BCRP]) can recognize compounds as substrates using its chemical structure alone. We compiled an internal data set consisting of 260 compounds that are substrates for at least 1 of the 7 categories of drug transporters. Four physicochemical parameters (charge, molecular weight, lipophilicity, and plasma unbound fraction) of each compound were used as the basic descriptors. Furthermore, a greedy algorithm was used to select 3 additional physicochemical descriptors from 731 available descriptors. In addition, transporter nonsubstrates tend not to be in the public domain; we, thus, tried to compile an expert-curated data set of putative nonsubstrates for each transporter using personal opinions of 11 researchers in the field of drug transporters. The best prediction was finally achieved by a support vector machine based on 4 basic and 3 additional descriptors. The model correctly judged that 364 of 412 compounds (internal data set) and 111 of 136 compounds (external data set) were substrates, indicating that this model performs well enough to predict the specificity of transporter substrates.
ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: Journal of Pharmaceutical Sciences - Volume 105, Issue 7, July 2016, Pages 2222-2230
Journal: Journal of Pharmaceutical Sciences - Volume 105, Issue 7, July 2016, Pages 2222-2230
نویسندگان
Atsushi Ose, Kota Toshimoto, Kazushi Ikeda, Kazuya Maeda, Shuya Yoshida, Fumiyoshi Yamashita, Mitsuru Hashida, Takashi Ishida, Yutaka Akiyama, Yuichi Sugiyama,