摘 要: | 感染丙型肝炎病毒(Hepatitis C virus,HCV)可引起慢性肝炎、肝硬化、甚至肝细胞癌.开发新型、高效的抗HCV药物迫在眉睫.半最大效应浓度EC50是衡量药物活性的重要参数.在本研究中,基于结构—活性关系建立了121种硫脲衍生物抗HCV活性的分类模型.硫脲衍生物分成训练集(61种衍生物)和测试集(60种衍生物).从每种硫脲衍生物计算4885个分子参数之后,采用二元Logistic回归的Wald向前逐步方法得到包含5个分子参数的分类模型.所建分类模型对训练集整体预测精度(precision)为93.4%,对测试集整体预测精度91.7%.本文所得分类模型与文献报道模型相比,具有更好的预测硫脲衍生物抗HCV活性的能力.
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