根据小分子药物的名字找作用的靶点蛋白

1.在chembl上输入小分子药物的名称,在展开的结果中找到相应的结构点开:
最左侧的图片显示的是要查的小分子药物结构点进入后选择 drug mechanisms,就可以看到潜在的靶点:
靶点如图所示点击进入靶点,其中Preferred Name和Synonyms均可以作为查询靶点的关键词:
插叙关键词2.在PDB数据库中寻找蛋白质结构,用上述关键词,找出包含该蛋白(复合物、与其他蛋白相互作用结构等)的任意一个即可。但是如果有亚型,要下载全部亚型验证。
蛋白质靶点之一显示的靶点亚型

### ChEMBL 数据库简介及其应用 ChEMBL 是一个开放访问的数据库,包含了大量关于生物活性的小分子化合物的信息。它广泛应用于药物研发领域中的靶点验证、先导化合物发现和优化等方面[^1]。 以下是利用 R 语言处理 ChEMBL 中化合物、靶点和基因相关数据的具体方法: --- #### 安装必要的包并加载依赖项 要使用 R 处理 ChEMBL 的数据,需安装 `rchemcpp` 和其他辅助包(如 `dplyr`, `ggplot2`)。以下为代码示例: ```R install.packages("rchemcpp") library(rchemcpp) library(dplyr) library(ggplot2) ``` --- #### 获取化合物与靶点信息 通过调用 ChEMBL API 或者预下载的数据集获取目标化合物及其对应的靶点基因信息。下面展示了一个简单的例子,说明如何检索特定靶点上的化合物列表。 ```R # 设置 ChEMBL 查询参数 target_id <- "CHEMBLXXXX" # 替换为目标靶点ID compounds <- fetchCompoundsByTarget(target_id) # 查看前几条记录 head(compounds) ``` 上述命令会返回一系列针对指定靶点具有已知活性的化合物,并附带其 IC50/pIC50 值等实验测量指标[^4]。 --- #### 数据清洗与整理 由于原始数据可能存在缺失值或者冗余字段,在实际建模之前通常需要对其进行初步清理工作。这里给出一种通用做法: ```R cleaned_data <- compounds %>% filter(!is.na(IC50)) %>% # 移除缺少重要属性(比如IC50)的样本 mutate(log_IC50 = log10(IC50)) # 添加新的特征列 (取对数转换增强线性关系表现力) summary(cleaned_data$log_IC50) # 统计描述新变量分布情况 ``` --- #### 构建预测模型 假设我们想要建立一个回归模型用来估计未知化合物对于某类疾病的抑制效果,则可以根据已有训练集中包含的标准度量标准(pIC50),采用随机森林(Random Forests)算法实现如下操作流程: ```R set.seed(123) # 设定种子保证结果可重复再现 train_index <- sample(nrow(cleaned_data), size=floor(.8*nrow(cleaned_data))) training_set <- cleaned_data[train_index, ] testing_set <- cleaned_data[-train_index, ] model_rf <- randomForest(log_IC50 ~ . , data=training_set ) print(model_rf$importance) # 输出各输入维度的重要性评分 predictions_test <- predict(object=model_rf,newdata=testing_set[,names(training_set)[-which(names(training_set)=='log_IC50')]]) cor(predictions_test,testing_set$log_IC50)^2 # 计算决定系数(R²)评估拟合优劣程度 ``` 以上脚本片段展示了完整的端到端解决方案框架——从准备阶段直至最终性能评测环节均有所涉及。 --- #### 可视化分析成果 最后一步便是借助图形工具直观呈现所得结论。例如绘制散点图比较真实观测值同预测值得差异状况: ```R comparison_df <- cbind(testing_set$log_IC50,predictions_test) colnames(comparison_df)<-c('True','Predicted') ggplot(data=comparison_df,aes(x=True,y=Predicted))+geom_point()+theme_minimal()+ labs(title="Comparison Between True and Predicted Values",x="Actual Log IC50",y="Estimated Log IC50") + geom_abline(intercept = 0,slope = 1,color='red',linetype='dashed') ``` 此图表有助于快速判断我们的机器学习方案是否合理有效。 --- ### 结论 综上所述,结合 ChEMBL 提供的强大资源基础再加上灵活运用统计编程环境下的高级技术手段,能够极大地促进现代医药科学探索进程的发展步伐。无论是早期筛选还是后期验证阶段都可以发挥重要作用
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值