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hERG (human ether-a-go-go related gene) 이온채널은 심장 재분극의 중요 요소이며 이 채널의 저해제는 부정맥과 돌연사를 유발할 수 있다. 따라서, 신약개발과정에서 후보물질이 hERG 이온채널의 잠재적인 저해제일 경우에는 심장독성 부작용을 유발하므로, 이를 최소화하고자 많은 노력이 집중되고 있다. 본 연구는 HEK(인간 배아 신장)세포에서 얻은 202개 유기화합물의 IC50 데이터를 이용하여 2차원 구조-활성의 정량적 관계(2D-QSAR)방법으로 예측하는 모델을 개발하였다. hERG이온채널 저해제의 기계 학습방법으로는 다중선형회귀(Multiple Linear Regression), 서포트 벡터 머신(Support Vector Machine: SVM)방법과 인공신경망(Artificial Neural Network)방법이며, 교차검증을 적용한 모집단 기반 전진선택 (forward selection)방법과 결합하여 각 학습모델에 적합한 최적의 표현자들을 결정하였다. 가장 우수한 방법은 14종의 표현자를 사용한 인공신경망방법(R2 CV=0.617, RMSECV=0.762, MAECV=0.583)이었고, 다중선형회귀방법을 통해서 hERG이온채널 저해물질의 구조적 특징과 수용체와의 상호작용을 설명할 수 있다. QSAR모델의 검증은 교차검증과 Y-scrambling test방법으로 수행하였다.
목차
요약
Abstract
1. 서론
2. 방법
3. 결과 및 고찰
4. 결론
감사의 글
참고문헌
참고문헌 (17)
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1. [학술지(정기간행물)] - J. I. Vandenberg / 2001 / / Trends Pharmacol. Sci 22 (5) : 240 ~ 246
2. [학술지(정기간행물)] - M. Jalaie / 2005 / / Mini-Rev. Med. Chem 5 (12) : 1083 ~ 1091
3. [학술지(정기간행물)] - S. B. Gunturi / 2008 / / QSAR Combi. Sci 27 (11) : 1305 ~ 1317
4. [학술지(정기간행물)] - K. Yoshida / 2006 / / J. Chem. Inf. Model 46 (3) : 1371 ~ 1378
5. [학술지(정기간행물)] - A. M. Doweyko / 2008 / / J. Comput.-Aided Mol. Des 22 (2) : 81 ~ 89
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5. [학술지(정기간행물)] - A. M. Doweyko / 2008 / / J. Comput.-Aided Mol. Des 22 (2) : 81 ~ 89
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