基于遗传算法的G蛋白偶联受体(GPCR)家族的分类预测研究-化学研究与应用2012年10期-手机知网

基于遗传算法的G蛋白偶联受体(GPCR)家族的分类预测研究

四川大学化学学院 | 王敏琦张力耘田雪

G蛋白偶联受体广泛参与各类生理活动的调控,目前市场上1/2的小分子药物均是以GPCR为药物靶标。由于G蛋白偶联受体晶体结构缺乏,采用理论方法对G蛋白受体耦合特异性进行分类预测在药物研发领域有着重要的学术和应用价值。因此,本文采用模式识别方法,基于GPCR序列,以伪氨基酸算法以及遗传算法为基础,用支持向量机方法建立了G蛋白偶联受体耦合特异性的预测模型,取得了可达82.5%的较高的预测准确度。

机　构:

四川大学化学学院;

领　域:

生物学；

关键词:

G蛋白偶联受体；模式识别；伪氨基酸算法；遗传算法；

格　式:

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