期刊文献+
任意字段
题名或关键词
题名
关键词
文摘
作者
第一作者
机构
刊名
分类号
参考文献
作者简介
基金资助
栏目信息
共找到4篇文章
< 1 >
每页显示 20 50 100
已选择0条
导出题录 引用分析
参考文献
引证文献
 统计分析
检索结果
已选文献
显示方式：
基于随机森林的TRPV1通道与调节剂的分子对接重打分模型构建
1
作者 郭怡萱 杨芷江 +4 位作者 黄腾鑫 王云帆 潘里 王亮亮 丁俊杰 《防化研究》 2024年第5期70-76,共7页
本研究旨在利用随机森林算法开发一种针对瞬时受体电位香草酸-1(Transient Receptor Potential Vanilloid-1,TRPV1)通道特异性分子对接的重打分模型TRPV1-Rescore,以寻找潜在的TRPV1调节剂。依托ChEMBL数据库检索与TocoDDB网站生成,获得... 本研究旨在利用随机森林算法开发一种针对瞬时受体电位香草酸-1(Transient Receptor Potential Vanilloid-1,TRPV1)通道特异性分子对接的重打分模型TRPV1-Rescore,以寻找潜在的TRPV1调节剂。依托ChEMBL数据库检索与TocoDDB网站生成,获得2909个TRPV1通道调节剂和3000个诱饵化合物分别作为建模的正、负数据集,将其与TRPV1通道进行分子对接,得到对接打分和活性位点关键残基结合能等作为特征参数,应用随机森林算法,构建了TRPV1通道与调节剂分子对接重打分模型TRPV1-Rescore,采用内部五折交叉验证对模型进行了评估。结果表明,外部测试集验证显示该模型的准确率、精确度和召回率分别为0.924、0.916、0.923,证明TRPV1-Rescore模型性能稳健,可用于TRPV1调节剂的虚拟筛选,此模型提升了预测TRPV1通道与其调节剂结合能力的准确性。本研究为新型TRPV1调节剂的设计和发现提供了新方法和新手段。 展开更多
关键词 TRPV1通道 调节剂 随机森林 分子对接 打分函数
原文传递
场分布参数的声波层析成像反演 被引量：1
2
作者 宋雷 黄家会 +3 位作者 杨维好 王衍森 杨芷江 陈先德 《岩石力学与工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2005年第9期1577-1581,共5页
温度场、渗流场和应力场等参数的检测是岩土工程领域中重要课题,利用场参数与声学参数的对应关系,通过声波层析成像技术可获取工程体内部的场分布特征。将描述物理场分布特征的偏微分方程转化为平滑算子,实现了物理场分布规律对层析成... 温度场、渗流场和应力场等参数的检测是岩土工程领域中重要课题,利用场参数与声学参数的对应关系,通过声波层析成像技术可获取工程体内部的场分布特征。将描述物理场分布特征的偏微分方程转化为平滑算子,实现了物理场分布规律对层析成像反演过程的约束,提高了反演解释的精度。最后,通过数值模拟,说明了该方法的特点。 展开更多
关键词 岩土工程 场分布参数 层析成像 平滑算子
下载PDF
《朝圣者之路》中难民身份的建构 被引量：1
3
作者 朱振武 杨芷江 《关东学刊》 2022年第4期114-124,共11页
作为异邦流散作家,2021年诺贝尔文学奖得主古尔纳特别关注非洲难民在欧洲的流亡生活,其身份的双重性赋予了他深入剖析自身经验的能力,其作品聚焦种族矛盾,展现出对难民群体的人文关怀。古尔纳的第二部小说《朝圣者之路》就是这样一部具... 作为异邦流散作家,2021年诺贝尔文学奖得主古尔纳特别关注非洲难民在欧洲的流亡生活,其身份的双重性赋予了他深入剖析自身经验的能力,其作品聚焦种族矛盾,展现出对难民群体的人文关怀。古尔纳的第二部小说《朝圣者之路》就是这样一部具有强烈后殖民主义色彩的自传性作品。小说以作者在英国的生活经历为蓝本,塑造了深陷种族歧视与身份认知泥潭的主人公达乌德,藉此反映出非洲难民的生存困境和精神诉求。透过作者对主角认知转变的书写,我们能发觉其在协调文化身份、达成自我和解方面的恳切思考,同时也能感受到作品传达的多样性世界文学因素。 展开更多
关键词 古尔纳 后殖民文学 文化身份 种族主义 异邦流散
下载PDF
基于随机森林算法的TRPV1通道调节剂拮抗活性预测研究
4
作者 魏鑫淼 黄腾鑫 +3 位作者 杨行 杨芷江 潘里 丁俊杰 《防化研究》 2022年第2期62-67,共6页
瞬时受体电位香草酸-1(Transient Receptor Potential Vanilloid-1,TRPV1)作为一种非选择性阳离子通道,是治疗疼痛和炎症的重要靶标之一。在慢性疼痛治疗中,除了阿片类镇痛剂和非甾体抗炎药外,TRPV1通道的拮抗剂和激动剂是最具有潜力的... 瞬时受体电位香草酸-1(Transient Receptor Potential Vanilloid-1,TRPV1)作为一种非选择性阳离子通道,是治疗疼痛和炎症的重要靶标之一。在慢性疼痛治疗中,除了阿片类镇痛剂和非甾体抗炎药外,TRPV1通道的拮抗剂和激动剂是最具有潜力的镇痛药物之一。为发现和设计新型TRPV1通道调节剂,该文采用随机森林的机器学习算法,构建了预测性能良好(Q^(2)_(cv)为0.729±0.01,Q^(2)_(ext)为0.813)的TRPV1通道调节剂的拮抗活性定量构效关系(Quantitative Structure Activity Relationship,QSAR)预测模型。Y-随机化检验证明模型与TRPV1调节剂之间具有内在联系,而非偶然相关;应用域评估的结果表明模型在TRPV1调节剂的结构范围内具有良好的泛化能力。该活性预测模型可快速预测化合物的TRPV1拮抗活性,减少药物发现的时间和物料成本,加快TRPV1调节剂的研发。 展开更多
关键词 机器学习 定量构效关系 TRPV1通道调节剂 随机森林
原文传递
已选择0条
导出题录 引用分析
参考文献
引证文献
 统计分析
检索结果
已选文献
上一页 1 下一页 到第 页
使用帮助 返回顶部