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ChemFLuo: Ein Webserver zur Strukturanalyse und Identifizierung fluoreszierender Verbindungen

Dies ist ein automatisch übersetzter Artikel. Er kann nur einer groben Orientierung dienen. Das Original gibt es hier: pubmed: psoriasis

Hintergrund:

Fluoreszenzdetektionsmethoden sind unverzichtbare Werkzeuge für die chemische Biologie. Das häufige Auftreten einer potentiell fluoreszierenden Verbindung hat jedoch die Erkennung von Verbindungen mit echter Aktivität stark beeinträchtigt. Eine solche Fluoreszenzinterferenz ist besonders schwer zu identifizieren, da sie reproduzierbar ist und konzentrationsabhängige Eigenschaften besitzt. Daher ist die Entwicklung eines glaubwürdigen Screening-Tools zum Nachweis fluoreszierender Verbindungen aus chemischen Bibliotheken in frühen Stadien der Wirkstoffentdeckung dringend erforderlich.

Ergebnisse:

In dieser Studie haben wir einen Webserver ChemFLuo für den Nachweis fluoreszierender Verbindungen entwickelt, der auf zwei großen und hochwertigen Trainingsdatensätzen basiert, die 4906 blau und 8632 grün fluoreszierende Verbindungen enthalten. Diese Moleküle wurden verwendet, um eine Gruppe von Vorhersagemodellen zu konstruieren, die auf der Kombination von drei Algorithmen für maschinelles Lernen und sieben Arten von molekularen Darstellungen basieren. Das beste Modell zur Vorhersage der blauen Fluoreszenz, das mit einer ausgeglichenen Genauigkeit (BA) = 0,858 und einer Fläche unter der Betriebskennlinie des Empfängers (AUC) = 0,931 für den Validierungssatz und BA = 0,823 und AUC = 0,903 für den Testsatz erzielt wurde. Das beste Modell zur Vorhersage der grünen Fluoreszenz erreichte die Vorhersagegenauigkeit mit BA = 0,810 und AUC = 0,887 für den Validierungssatz und BA = 0,771 und AUC = 0,852 für den Testsatz. Neben dem Vorhersagemodell wurden 22 blaue und 16 grüne repräsentative fluoreszierende Substrukturen für das Screening potenzieller fluoreszierender Verbindungen zusammengefasst. Der Vergleich mit anderen Fluoreszenzdetektionswerkzeugen und die Anwendung auf externe Validierungssätze und große Molekülbibliotheken haben die Zuverlässigkeit des Vorhersagemodells für den Nachweis fluoreszierender Verbindungen gezeigt.

Fazit:

ChemFLuo ist ein öffentlicher Webserver zum Herausfiltern von Verbindungen mit unerwünschten fluoreszierenden Eigenschaften, was dem Design hochwertiger chemischer Bibliotheken für die Wirkstoffentdeckung zugute kommt. Es ist frei verfügbar unter http://admet.scbdd.com/chemfluo/index/.

Schlüsselwörter:

Fehlalarm; fluoreszierende Verbindungen; häufige Schläger; maschinelles Lernen; öffentlicher Webserver; Substruktur-Screening.

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