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针对56个环氧酮肽衍生物,分别采用比较分子场分析(comparative molecular field analysis,CoMFA)、比较分子相似性形状指数分析(comparative molecular similarity indices analysis,CoMSIA)、Topomer CoMFA、Holo-gram QSAR(HQSAR)以及基于一维和二维描述符的支持向量机(support vector machine,SVM)方法进行了细致的构效关系研究。研究显示:通过引入一维和二维描述符的SVM建模方法,避免了柔性分子在三维构效关系研究中的构象选择和叠合难题,亦可有效避免过拟合现象的发生。所建最优SVM模型的决定系数R2、均方根误差(RMS)、交互验证系数Q2和外部预测R2pred分别为0.681,0.436,0.572和0.641。分析结果显示:电性、拓扑特征、疏水性和分子体积是影响环氧酮肽蛋白酶体抑制活性的主要因素。在此基础上,以活性最高样本分子(CID:42638286的)为模板,基于相似性评价方法对其侧链进行设计,结合Lipinski"5规则"类药性筛选,共得到12个新颖目标分子,且预测活性均达到纳摩尔水平。 相似文献
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网络作为云服务向终端用户交付的载体,其性能对云服务质量起着至关重要的作用.基于网络微积分理论提出一种面向云服务的网络参数模型,得到云服务交付过程中端到端时延和数据积压上界的定量数学解析式.用于分析云服务类型、网络服务速率、流量分配方式以及路径数对端到端时延和数据积压上界的影响.数值实验结果表明所提出的网络参数建模分析方法在云服务交付时能够为用户提供性能保障,验证了模型和解析式的有效性. 相似文献