一种利用基于费氏弧菌构建的MACCS结构相似性模型筛选中药毒性成分的方法技术

一种利用基于费氏弧菌构建的MACCS结构相似性模型筛选中药毒性成分的方法，属于毒性评价技术领域。为解决利用基于常规QSAR构建的模型筛选药物毒性成分存在部分数据损失及筛选效率低的技术问题，本发明专利技术基于费式弧菌毒性数据构建了MACCS结构相似性模型，能直接将筛选的中药成分与模型中毒性成分进行相识度匹配，降低了数据在构建模型、数据转化等过程中的数据损失。该模型可用于筛选中药毒性成分，可对中药微量毒性进行检测或评估中药配伍毒性，具有快速、可重复、经济高效等优势。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术属于毒性评价，具体涉及一种利用基于费氏弧菌构建的maccs结构相似性模型筛选中药毒性成分的方法。

技术介绍

1、费氏弧菌(vibriofischeri)是一种常见的海洋发光细菌，当受到外界环境毒性物质作用时，其发光强度会受到影响，以其发光强度变化为指标，能用于测定环境中有害有毒物质生物毒性。费氏弧菌具有对毒物反应灵敏度要比一般生物细胞的反应灵敏度高的特性，因此，常被用于微小毒性物质的快速检测和评估。

2、以费氏弧菌毒性数据结合定量构效关系(quantitative structure-activityrelationship,qsar)构建的模型被广泛用于毒性物质的筛选。然而，基于常规qsar构建的模型仍存在一些问题，如在构建训练集和测试集时，数据未能全部包含，在模型构建完之后，对模型的评估和选取也存在差异等，这些情况会使得部分数据损失。此外，构建训练集、测试集及模型构建后的评估筛选需要花费大量时间，极大的降低了药物成分筛选的效率。

3、中药毒性成分筛选对于安全用药、疾病的预防和治疗、药物研发等具有重要意义，然而，由于中药本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种利用基于费氏弧菌构建的MACCS结构相似性模型筛选中药毒性成分的方法，其特征在于，包括如下步骤：

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，S1使用Python 3.12.3运行MACCS特征化脚本。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，S2获取传统中药成分的途径为从文献中获取或从TCMSP数据库中获取。

4.一种计算机设备，其特征在于，包括存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1-3任一所述的利用基于费氏弧菌构建的MACCS结构相似性模型筛选中药毒性成分的方法。<...

【技术特征摘要】

1.一种利用基于费氏弧菌构建的maccs结构相似性模型筛选中药毒性成分的方法，其特征在于，包括如下步骤：

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，s1使用python 3.12.3运行maccs特征化脚本。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，s2获取传统中药成分的途径为从文献中获取或从tcmsp数据库中获取。

4.一种计算机设备，其特征在于，包括存储器、处理器...

【专利技术属性】
技术研发人员：王宇光，高月，张程，吴香军，崔嘉露，孙德志，
申请(专利权)人：中国人民解放军军事科学院军事医学研究院，
类型：发明
国别省市：