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A new quantitative structure-retention relationship model for predicting chromatographic retention time of oligonucleotides

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Science China Chemistry 2011年第7期54卷 1064-1071页

作者： ZHAO Wei liang guizhao CHEN YuZhen YANG Li Key Laboratory of Biorheological Science and Technology (Chongqing University) Ministry of Education Bioengineering College Chongqing University Chongqing 400044 China Department of Mathematics Henan Institute of Science and Technology Xinxiang 453003 China

An integrated approach is proposed to predict the chromatographic retention time of oligonucleotides based on quantitative structure-retention relationships （QSRR） models. First, the primary base sequences of oligonucleotides are translated into vectors based on scores of generalized base properties （SGBP）, involving physicochemical, quantum chemical, topological, spatial structural properties, etc.; thereafter, the sequence data are transformed into a uniform matrix by auto cross covariance （ACC）. ACC accounts for the interactions between bases at a certain distance apart in an oligonucleotide sequence; hence, this method adequately takes the neighboring effect into account. Then, a genetic algorithm is used to select the variables related to chromatographic retention behavior of oligonuclcotides. Finally, a support vector machine is used to develop QSRR models to predict chromatographic retention behavior. The whole dataset is divided into pairs of training sets and test sets with different proportions; as a result, it has been found that the QSRR models using more than 26 training samples have an appropriate external power, and can accurately represent the relationship between the features of sequences and structures, and the retention times. The results indicate that the SGBP-ACC approach is a useful structural representation method in QSRR of oligonucleotides due to its many advantages such as plentiful structural information, easy manipulation and high characterization competence. Moreover, the method can further be applied to predict chromatographic retention behavior of oligonucleotides.

关键词： oligonucleotide quantitative structure-retention relationship scores of generalized base properties auto cross covariance genetic algorithm support vector machine

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Support vector machine applied in QSAR modelling

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Chinese Science Bulletin 2005年第20期50卷 2291-2296页

作者： MEI Hu ZHOU Yuan liang guizhao LI Zhiliang College of Chemistry and Chemical Engineering Chongqing University Chongqing 400044 China Key Laboratory of Biomedical Engineering of Ministry of Education and Chongqing City Chongqing 400044 China College of Bioengineering. Chongqing University Chongqing 400044 China

Support vector machine (SVM), partial least squares (PLS), and Back-Propagation artificial neural net- work (ANN) were employed to establish QSAR models of 2 dipeptide datasets. In order to validate predictive capabilities on external dataset of the resulting models, both internal and external validations were performed. The division of dataset into both training and test sets was carried out by D-optimal design. The results showed that support vector machine (SVM) behaved well in both calibration and prediction. For the dataset of 48 bitter tasting dipeptides (BTD), the results obtained by support vector regression (SVR) were superior to that by PLS in both calibration and prediction. When compared with BP artificial neural network, SVR showed less calibration power but more predictive capability. For the dataset of angiotensin-converting enzyme (ACE) inhibitors, the results obtained by support vector machine (SVM) re- gression were equivalent to those by PLS and BP artificial neural network. In both datasets, SVR using linear kernel function behaved well as that using radial basis kernel func- tion. The results showed that there is wide prospect for the application of support vector machine (SVM) into QSAR modeling.

关键词：支撑向量装置 SVM 最小二乘法 QSAR模型人工神经网络

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Scores of amino acid 0D-3D information as applied in cleavage site prediction and better specificity elucidation for human immunodeficiency virus type 1 protease

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Science China Chemistry 2008年第8期51卷 794-800页

作者： KANG LiFang liang guizhao SHU Mao YANG ShanBin LI Zhiliang College of Bioengineering Chongqing UniversityChongqing 400030China College of Chemistry and Chemical Engineering Chongqing UniversityChongqing 400030China

A new set of descriptors,namely score vectors of the zero dimension,one dimension,two dimensions and three dimensions(SZOTT),was derived from principle component analysis of a matrix of 1369 structural variables including 0D,1D,2D and 3D information for the 20 coded amino acids. SZOTT scales were then used in cleavage site prediction of human immunodeficiency virus type 1 protease. Linear discriminant analysis(LDA) and support vector machines(SVM) were applied to developing models to predict the cleavage sites. The results obtained by linear discriminant analysis(LDA) and support vector machines(SVM) are as follows. The Matthews correlation coefficients(MCC) by the resubstitution test,leave-one-out cross validation(LOOCV) and external validation are 0.879 and 0.911,0.849 and 0.901,0.822 and 0.846,respectively. The receiver operating characteristic(ROC) analysis showed that the SVM model possesses better simulative and predictive ability in comparison with the LDA model. Satisfactory results show that SZOTT descriptors can be further used to predict cleavage sites of human immunodeficiency virus type 1 protease.

关键词： score vector of zero dimension one dimension two dimensions and three dimensions(SZOTT) human immunodeficiency virus type 1 protease(HIV PR) linear discriminant analysis(LDA) support vector machine(SVM)

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Using scores of amino acid topological descriptors for quantitative sequence-mobility modeling of peptides based on support vector machine

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Chinese Science Bulletin 2006年第22期51卷 2700-2705页

作者： liang guizhao YANG Shanbin ZHOU Yuan ZHOU Peng LI Zhiliang Key Laboratory for Biomechanics and Tissue Engineering of Ministry of Education Chongqing 400030 China College of Chemistry and Chemical Engineering Chongqing University Chongqing 400030 China State Key Laboratory of Chemo/Biosensing and Chemometrics Hunan University Changsha 410082 China

拓扑的描述符(SATD ) 从与 23 氨基酸有关的 1262 个结构的变量的一个矩阵的原则部件分析导出的氨基酸的分数被采用在不同长度表示 125 肽的结构。量的 sequence-mobilitymodelings (QSMM ) 用部分最少的平方被构造(请) 并且支持向量机... 详细信息

拓扑的描述符(SATD ) 从与 23 氨基酸有关的 1262 个结构的变量的一个矩阵的原则部件分析导出的氨基酸的分数被采用在不同长度表示 125 肽的结构。量的 sequence-mobilitymodelings (QSMM ) 用部分最少的平方被构造(请) 并且支持向量机器(SVM ) 分别地。作为新氨基酸规模，包括与生物活性有关的丰富的信息的 SATD 容易被操作。更好的结果与获得与的那些相比被获得请，它显示 SVM 介绍了柔韧的稳定性和优秀预兆的能力 forelectrophoretic 活动性。这些结果证明在 QSMM 为应用 ofSATD 和 SVM 回归有宽前景。

关键词：氨基酸 SATD 电泳迁移率 QSMM SVM

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Using factor analysis scales of generalized amino acid information for prediction and characteristic analysis of β-turns in proteins based on a support vector machine model

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Science China Chemistry 2010年第5期53卷 1160-1166页

作者： liang guizhao & ZHAO Wei Key Laboratory of Biorheological Science and Technology(Chongqing University),Ministry of Education Bioengineering College,Chongqing University,Chongqing 400044,China 1. Key Laboratory of Biorheological Science and Technology (Chongqing University) Ministry of Education Bioengineering College Chongqing University Chongqing 400044 China

This paper offers a new combined approach to predict and characterize β-turns in *** approach includes two key steps,i.e.,how to represent the features of β-turns and how to develop a *** first step is to use factor analysis scales of generalized amino acid information(FASGAI),involving hydrophobicity,alpha and turn propensities,bulky properties,compositional characteristics,local flexibility and electronic properties,to represent the features of β-turns in *** second step is to construct a support vector machine(SVM) predictor of β-turns based on 426 training proteins by a sevenfold cross validation *** SVM predictor thus predicted β-turns on 547 and 823 proteins by an external validation test,*** results are compared with the previously best known β-turn prediction methods and are shown to give comparative *** significantly,the SVM model provides some information related to β-turn residues in *** results demonstrate that the present combination approach may be used in the prediction of protein structures.

关键词： β-turns factor analysis scales of generalized amino acid information support vector machine

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计算机辅助药物设计中的多维定量构效关系模型化方法

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化学进展 2006年第1期18卷 120-127页

作者：梁桂兆梅虎周原李志良生物力学与组织工程教育部重点实验室(重庆大学) 重庆400044

多维定量构效关系(MD QSAR)在计算机辅助药物设计中得到了广泛而成功的应用,结合本研究组的工作,本文系统综述了建立各种MD QSAR模型的方法和策略,对近年来有关的MD QSAR应用研究进展进行了回顾,并对其在新世纪药物设计中应用前景做了... 详细信息

多维定量构效关系(MD QSAR)在计算机辅助药物设计中得到了广泛而成功的应用,结合本研究组的工作,本文系统综述了建立各种MD QSAR模型的方法和策略,对近年来有关的MD QSAR应用研究进展进行了回顾,并对其在新世纪药物设计中应用前景做了展望。

关键词：多维定量构效关系计算机辅助药物设计模型化

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碱基和核苷及其衍生物的13C核磁共振波谱模拟

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分析化学 2006年第3期34卷 329-332页

作者：梁桂兆梅虎周原周鹏李志良重庆大学生物力学与组织工程教育部重点实验室化学化工学院生物工程学院~重庆400044 2. 重庆大学生物力学与组织工程教育部重点实验室生物工程学院 3. 重庆大学生物力学与组织工程教育部重点实验室化学化工学院生物工程学院 4. 重庆大学化学化工学院 5. 重庆大学生物力学与组织工程教育部重点实验室化学化工学院

应用原子电性作用矢量(VAEI)和原子杂化状态指数(AHSI)及γ效应校正表征碱基和核苷及其衍生物81种分子,以多元线性回归建立13C核磁共振定量结构波谱关系模型,得复相关系数r为0.970。经留一法和留组(分子)法交互检验表明,模型具有较好内... 详细信息

应用原子电性作用矢量(VAEI)和原子杂化状态指数(AHSI)及γ效应校正表征碱基和核苷及其衍生物81种分子,以多元线性回归建立13C核磁共振定量结构波谱关系模型,得复相关系数r为0.970。经留一法和留组(分子)法交互检验表明,模型具有较好内部预测能力,r分别为0.969和0.969。将该模型用于三类嘧啶和嘌呤衍生物13C核磁共振波谱模拟,得r分别为0.969、0.921和0.884,所建模型外部预测能力较强。

关键词：原子电性作用矢量原子杂化状态指数 γ效应校正核磁共振碳谱定量结构波谱关系

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类黄酮抑制P糖蛋白的三维定量构效关系与作用模式

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高等学校化学学报 2017年第1期38卷 41-46页

作者：刘本国刘江伟李嘉琪耿升莫海珍梁桂兆河南科技学院食品学院新乡453003 重庆大学生物工程学院生物流变科学与技术教育部重点实验室重庆400044

采用基于R基团搜索技术的Topomer CoMFA建立了30个类黄酮类P糖蛋白抑制剂的三维定量构效关系(3D-QSAR)模型,并用包括9个样本的测试集验证模型的外部预测能力.所得模型的拟合、交互验证以及外部验证的复相关系数分别为r^2=0.971,q^2=0.72... 详细信息

采用基于R基团搜索技术的Topomer CoMFA建立了30个类黄酮类P糖蛋白抑制剂的三维定量构效关系(3D-QSAR)模型,并用包括9个样本的测试集验证模型的外部预测能力.所得模型的拟合、交互验证以及外部验证的复相关系数分别为r^2=0.971,q^2=0.728和r^2_(pred)=0.816.在此基础上,运用Surflex-dock分子对接法研究了白杨素及其异戊烯化衍生物与P糖蛋白的作用模式.结果表明,异戊烯化修饰可显著提高类黄酮的亲脂性,修饰产物能更好地与P糖蛋白的疏水性口袋契合,二者结合程度高.

关键词：类黄酮 P糖蛋白三维定量构效关系 Topomer CoMFA Surflex-dock

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星形聚合物的研究与应用进展

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化工进展 2006年第3期25卷 281-285页

作者：孙家英张立武梅虎梁桂兆周原重庆大学化学化工学院重庆400044 重庆大学生物工程学院重庆400044

回顾了结构性能独特且应用颇为广泛的非线性星形聚合物研究现状;介绍了星形聚合物的特点、应用,以及通过活性聚合制备星形聚合物的不同合成方法,比较了各种合成方法的优缺点;综述了星形聚合物用作研究聚合物的支化模型、简化树形聚合物... 详细信息

回顾了结构性能独特且应用颇为广泛的非线性星形聚合物研究现状;介绍了星形聚合物的特点、应用,以及通过活性聚合制备星形聚合物的不同合成方法,比较了各种合成方法的优缺点;综述了星形聚合物用作研究聚合物的支化模型、简化树形聚合物复杂的支化结构、获得聚合物支化信息的研究进展。

关键词：星形聚合物活性聚合支化模型支化结构合成方法

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异甘草素抑制α-葡萄糖苷酶的分子机制

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食品科学 2019年第15期40卷 37-42页

作者：韩芬霞范新景耿升娄文娟梁桂兆刘本国河南科技学院动物科技学院河南新乡453003 河南科技学院食品学院河南新乡453003 重庆大学生物工程学院生物流变科学与技术教育部重点实验室重庆400044

α-葡萄糖苷酶活性与糖尿病患者的餐后血糖水平有重要关联,寻找食源性的α-葡萄糖苷酶抑制剂是当前功能性食品研究的热点。异甘草素是甘草的重要活性成分,相关研究表明甘草提取物具有α-葡萄糖苷酶抑制活性,推测与异甘草素有关。鉴于此... 详细信息

α-葡萄糖苷酶活性与糖尿病患者的餐后血糖水平有重要关联,寻找食源性的α-葡萄糖苷酶抑制剂是当前功能性食品研究的热点。异甘草素是甘草的重要活性成分,相关研究表明甘草提取物具有α-葡萄糖苷酶抑制活性,推测与异甘草素有关。鉴于此,本实验通过酶抑制、荧光猝灭以及分子对接等方法研究异甘草素抑制α-葡萄糖苷酶活性的机制。结果表明,异甘草素以竞争性与非竞争性相混合的方式抑制α-葡萄糖苷酶,其抑制效果明显优于阿卡波糖。荧光猝灭分析结果表明在疏水作用力驱动下异甘草素可与α-葡萄糖苷酶结合生成复合物,结合位点数为1。分子对接结果验证了相关实验结论:异甘草素位于酶的疏水口袋中,与残基Asp202和Arg400以氢键结合,并与周围众多的疏水残基存在疏水作用,共同维持该复合物结构。本研究对于开发新型的食源性α-葡萄糖苷酶抑制剂、推动异甘草素在功能性食品和医药领域的应用具有一定的参考意义。

关键词：异甘草素 α-葡萄糖苷酶抑制荧光光谱分子对接

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