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基于smiles结构的中药寒热药性随机森林算法建模及验证

基于SMILES结构的中药寒热药性随机森林算法建模及验证

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作者：林林中国中医科学院

学位级别：硕士

1目的将中药化合物的smiles结构引入寒热药性研究,并通过MACCSkeys密钥将寒热属性中药化合物转化为分子子结构,然后采用随机森林算法基于分子子结构构建中药寒热属性判别模型,再结合体外实验进一步探索中药寒热药性的物质基础,以期为中... 详细信息

1目的将中药化合物的smiles结构引入寒热药性研究,并通过MACCSkeys密钥将寒热属性中药化合物转化为分子子结构,然后采用随机森林算法基于分子子结构构建中药寒热属性判别模型,再结合体外实验进一步探索中药寒热药性的物质基础,以期为中药寒热药性研究提供研究思路和参考依据。2方法2.1算法研究2.1.1寒热属性中药数据收集及建模首先,通过2020版《中国药典》筛选出寒性和热性中药的相关化合物,其筛选原则包括:药典中明确规定中药的属性是“寒性”或“热性”,若出现“凉性”或“温性”则不考虑纳入;(1)临床上经常采用的植物类中药;(2)对《中国药典》中纳入的药性不太明确的中药,从中药属性、是否为植物类中药两方面考虑,由中医从业人员投票进行筛选。其次,完成筛选后,通过TCMSP、TCMID检索寒性中药和热性中药的化合物,建立寒性药物和热性药物化合物关键数据集,然后将两个数据集中重复化合物删除,再通过TCMSP和PubChem数据库检索寒性药物和热性药物关键化合物的smiles结构。最后,采用MACCSkeys密钥将两个数据集中的化合物smiles结构转化为计算机可识别的二进制语言,分算为167x266维的矢量数据,通过随机森林算法对每味中药的化合物结构数据进行分类,进而建立中药寒热药性判别模型。2.1.2寒热属性中药判别模型的验证为避免人工选择典型寒热属性中药带来的差异,本课题采用文本挖掘技术对SinoMed,CNKI,PubMed数据库中发表的与寒性药物和热性药物相关的文献进行采集,记载文献中提及的中药药性和该味药物发表的文献研究数量。再根据两本国内外均出版的中药古籍《神农本草经》和《本草纲目》核对中药药性,最终筛选出用于验证的典型的寒热属性中药。通过TCMID、TCMSP和PubChem数据库检索典型中药的化合物及其smiles结构用于验证寒热属性中药判别模型。2.1.3寒热属性中药靶蛋白功能分析经过TCMSP以及其他中药化合物数据库,收集典型寒热属性中药的化合物,去除重复后,查询化合物对应的关键靶蛋白。采用Cytoscape 3.7.2软件构建寒性药物和热性药物的靶蛋白群组,去除重复蛋白后,根据寒性药物的靶蛋白数纳入数量相近的热性药物靶蛋白,导入IPA软件中分析寒性药物和热性药物各自作用的生物关键通路和疾病,以此探索寒性和热性中药在生物关键通路、治疗疾病上的差异。2.2实验研究2.2.1寒热属性中药单体对细胞增殖率的影响对A549细胞加入典型寒性和热性中药的化合物,分别设定不同梯度的药物浓度来培养细胞24小时,并观测细胞的存活率和增殖率。然后选取药物作用的最佳剂量,观察最佳剂量下寒性药物和热性药物作用24小时后细胞的生长和增殖变化,从而从细胞层面研究寒性药物和热性药物的作用差异,最后采用GraphPad Prism 8软件进行数据分析和处理。2.2.2寒热属性中药单体对细胞中能量代谢关键基因表达的影响采用实时荧光定量PCR技术研究寒性和热性药物对能量代谢关键靶点的基因相对表达量,并使用GraphPad Prism 8软件分析实验所得数据。3结果3.1算法研究结果3.1.1中药寒热属性药物数据收集及建模结果通过2020版《中国药典》筛选出148味寒性中药和118味热性中药,然后通过TCMSP和PubChem数据库检索到5196个热性中药化合物和5366个寒性中药化合物,其中有多个活性成分由多味中药所含有。去除重复后,共纳入5323个中药化合物用于构建中药寒热药性判别模型,最终模型的AUC值为93.3%,模型准确率为93.3%,并且发现CH2=A、ACH2AACH2A和CH3>2分子子结构在寒性药物中占比均小于20%;OCO、CH3AACH2A和CH3ACH2A在寒性药物的分子子结构中占比高达42%,是寒性药物的关键分子子结构。CH3AACH2A、ACH2AACH2A、CH3AACH2A和CH3>2分子子结构在热性药物中占比高达48%,是热性药物的关键分子子结构。3.1.2中药寒热属性药物判别模型的验证文本挖掘共筛选出10味典型寒热属性中药,其中寒性药物3味,热性药物7味。检索10味寒性和热性中药化合物并导入中药寒热属性模型中进行验证,10味中药中有9味中药的属性判断均准确,判断的准确率为90%,与构建模型的准确率93.3%相近,表明该模型能有效判断中药的寒热属性。3.1.3寒热属性中药靶蛋白功能分析结果典型寒性中药成分共检索到417个靶蛋白,典型热性中药成分共检索到1081个,构建了寒性和热性药物靶蛋白群组。去除重复后,得到寒性和热性药物各自特有靶蛋白,对热性药物靶点进行均衡筛选,以保持寒性和热性药物纳入数量相近的靶蛋白,其中寒性药物靶蛋白265个和热性药物靶蛋白296个。IPA分析发现TP53在寒性药物作用网络中处于中间位置,表明该分子与其他寒药靶蛋白联系密切;热性药物中TP53,ESR1,CONA2,MFKBIA,MDM

关键词：中药寒热药性 smiles结构随机森林

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