这两个模型均可以用来筛选现有的已知数据库来发现可能的新的具有高活性的先导化合物。 第三部分：建立了117个极光激酶A抑制剂生物活性(IC50)的四个定量关系预测模型。整个数据集用了两种不同的方法来划分训练集和测试集,一种为随机选择方法,另一种为基于自组织神经网络方法。分别建立了多元线性回归分析(MLR)及支持向量机回归分析(SVM)模型来预测IC50数值。建立的四个定Depsipeptide量构效关系模型对测试集的预测的相关系数均大于0.92。
背景与目的 卵巢癌是妇科三大恶性肿瘤之一,因卵巢深居盆腔,发病早期多无典型的临床表现,亦缺乏灵敏、特异的诊断方法,其发病机制亦不明确,多数病人发现患病时已为晚期,五年生存率仅为25%-30%,死亡率居妇科恶性肿瘤之首。因此,卵巢癌的发病机制仍是该领域的研究热点。Aurora-B是新近发寻找更多现的Aurora激酶家族一员,是一种丝氨酸/苏氨酸磷酸化激酶,它参与细胞分裂,有研究表明其异常高表达与多种肿瘤的发生、发展紧密相关。存活素Survivin是抗凋亡抑制蛋白(inhibitors of apoptosis)IAP家族一员,有研究表明它在肿瘤组织中高表达,在绝大多数正常组织中低表达或者不表达。Survivin除抗凋亡功能外,也参与点击此处细胞周期调控,能够促进细胞分裂、增殖和血管形成。纺锤体的组装和定位,染色体的正确复制、分离,胞浆正确分离等都有赖于Aurora-B和Survivin的精确调节。关于Aurora-B和Survivin与卵巢癌关系的研究尚不多见。本研究应用免疫组织化学方法(SP法)和逆转录聚合酶链式反应(RT-PCR)法研究Aurora-B和Survivin在卵巢上皮性癌组织中的表达和分布情况,从而探讨两因子在卵巢上皮性癌发生、发展中的作用。