1. Trang chủ
  2. » Luận Văn - Báo Cáo

Hoàng trung tùng Ứng dụng mạng nơ ron Đồ thị Để dự Đoán tác dụng Ức chế thụ thể 5 ht6 của các hợp chất tự nhiên khóa luận tốt nghiệp cử nhân hóa dược

68 0 0
Tài liệu đã được kiểm tra trùng lặp

Đang tải... (xem toàn văn)

Tài liệu hạn chế xem trước, để xem đầy đủ mời bạn chọn Tải xuống

THÔNG TIN TÀI LIỆU

Thông tin cơ bản

Tiêu đề Ứng dụng Mạng Nơ Ròn Đồ Thị Để Dự Đoán Tác Dụng Ức Chế Thụ Thể 5-HT6 Của Các Hợp Chất Tự Nhiên
Tác giả Hoàng Trung Tùng
Người hướng dẫn Th.S. Nguyễn Văn Phương
Trường học Hanoi University of Pharmacy
Chuyên ngành Hóa Dược
Thể loại Khóa luận tốt nghiệp
Năm xuất bản 2025
Thành phố Hà Nội
Định dạng
Số trang 68
Dung lượng 4,2 MB

Các công cụ chuyển đổi và chỉnh sửa cho tài liệu này

Cấu trúc

  • CHƯƠNG 1. TỔNG QUAN (12)
    • 1.1. Tổng quan về thụ thể 5-HT6 (12)
      • 1.1.1. Cơ chế truyền tín hiệu của thụ thể 5-HT6 (12)
      • 1.1.2. Các phương pháp in vitro được áp dụng trên thụ thể 5-HT6 (14)
      • 1.1.3. Một số chất ức chế thụ thể 5-HT6 đang được nghiên cứu (14)
    • 1.2. Tổng quan về mạng nơ-ron đồ thị (16)
      • 1.2.1. Khái niệm và nguyên lý chung của mạng nơ-ron đồ thị (16)
      • 1.2.2. Ưu điểm và nhược điểm của mạng nơ-ron đồ thị (17)
      • 1.2.3. Các thông số đánh giá chất lượng mô hình phân loại (19)
    • 1.3. Tổng quan về kỹ thuật docking phân tử (21)
  • CHƯƠNG 2. NGUYÊN LIỆU, THIẾT BỊ, PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU (24)
    • 2.1. Nguyên liệu, thiết bị, phần mềm nghiên cứu (24)
      • 2.1.1. Cơ sở dữ liệu (24)
      • 2.1.2. Thiết bị, phần mềm nghiên cứu (24)
    • 2.2. Nội dung nghiên cứu (24)
    • 2.3. Phương pháp nghiên cứu (25)
      • 2.3.1. Phương pháp xây dựng mô hình mạng nơ-ron đồ thị (GNN) (25)
      • 2.3.2. Phương pháp đánh giá mô hình và so sánh hiệu suất mô hình GNN với các mô hình học máy phổ biến (26)
      • 2.3.3. Phương pháp sàng lọc ảo (27)
      • 2.3.4. Docking phân tử (27)
  • CHƯƠNG 3. THỰC NGHIỆM, KẾT QUẢ VÀ BÀN LUẬN (28)
    • 3.1. Kết quả xây dựng mô hình GNN (28)
      • 3.1.1. Kết quả chuẩn bị, tiền xử lý dữ liệu (28)
      • 3.1.2. Kết quả phân chia tập huấn luyện (training set), tập kiểm định (validation set) và tập kiểm tra (test set) (29)
      • 3.1.3. Kết quả xây dựng mô hình mạng nơ-ron đồ thị (GNN) (29)
      • 3.1.4. Kết quả so sánh hiệu suất mô hình GNN với các mô hình học máy phổ biến (34)
      • 3.1.5. Cải thiện hiệu suất mô hình GNN bằng SMILES Enumeration (36)
    • 3.2. Kết quả ứng dụng mô hình GNN để sàng lọc các hợp chất tiềm năng ức chế thụ thể 5-HT6 (38)
    • 3.3. Kết quả docking phân tử (39)
    • 3.4. Bàn luận (44)
      • 3.4.1. Về tính mới của nghiên cứu (44)
      • 3.4.2. Về xây dựng mô hình mạng nơ-ron đồ thị (GNN) và ứng dụng trong sàng lọc ảo (45)
      • 3.4.3. Về kỹ thuật docking phân tử (48)
      • 3.4.4. Về kết quả sàng lọc ảo (48)

Nội dung

Các phương pháp in vitro được áp dụng trên thụ thể 5-HT6 Trong nghiên cứu sàng lọc hoạt chất mới tác động lên thụ thể 5-HT6, các thử nghiệm in vitro đóng vai trò thiết yếu trong việc đá

TỔNG QUAN

Tổng quan về thụ thể 5-HT6

1.1.1 Cơ chế truyền tín hiệu của thụ thể 5-HT6

Thụ thể 5-hydroxytryptamin 6 (5-HT6) lần đầu tiên được phát hiện vào năm 1993 là một phân nhóm thuộc họ thụ thể serotonin (5-HT) [9], [10] Hệ thụ thể serotonin bao gồm ít nhất 16 loại thụ thể khác nhau, được phân thành 7 phân nhóm chính (5-HT1 đến 5-HT7) dựa trên sự khác biệt về cấu trúc và cơ chế truyền tín hiệu Trong đó, thụ thể 5- HT6 là một trong những thụ thể có mức độ tương đồng trình tự thấp nhất (

Ngày đăng: 23/07/2025, 00:31

Nguồn tham khảo

Tài liệu tham khảo Loại Chi tiết
8. Meng X. Y., Zhang H. X., et al. (2011), "Molecular docking: a powerful approach for structure-based drug discovery", Curr Comput Aided Drug Des, 7(2), pp. 146- 57 Sách, tạp chí
Tiêu đề: Molecular docking: a powerful approach for structure-based drug discovery
Tác giả: Meng X. Y., Zhang H. X., et al
Nhà XB: Curr Comput Aided Drug Des
Năm: 2011
17. Woolley M. L., Marsden C. A., et al. (2004), "5-ht6 receptors", Curr Drug Targets CNS Neurol Disord, 3(1), pp. 59-79 Sách, tạp chí
Tiêu đề: 5-ht6 receptors
Tác giả: Woolley M. L., Marsden C. A
Nhà XB: Curr Drug Targets CNS Neurol Disord
Năm: 2004
26. Khemani Bharti, Patil Shruti, et al. (2024), "A review of graph neural networks: concepts, architectures, techniques, challenges, datasets, applications, and future directions", Journal of Big Data, 11(1), pp. 18 Sách, tạp chí
Tiêu đề: A review of graph neural networks: concepts, architectures, techniques, challenges, datasets, applications, and future directions
Tác giả: Khemani Bharti, Patil Shruti, et al
Nhà XB: Journal of Big Data
Năm: 2024
30. Costa Fabrizio, Grave Kurt De (2010), Fast neighborhood subgraph pairwise distance Kernel, in Proceedings of the 27th International Conference on International Conference on Machine Learning, Omnipress, Haifa, Israel, pp.255-262 Sách, tạp chí
Tiêu đề: Proceedings of the 27th International Conference on Machine Learning
Tác giả: Costa Fabrizio, Grave Kurt De
Nhà XB: Omnipress
Năm: 2010
32. Ferreira L. G., Dos Santos R. N., et al. (2015), "Molecular docking and structure- based drug design strategies", Molecules, 20(7), pp. 13384-421 Sách, tạp chí
Tiêu đề: Molecules
Tác giả: Ferreira L. G., Dos Santos R. N
Năm: 2015
34. Halperin I., Ma B., et al. (2002), "Principles of docking: An overview of search algorithms and a guide to scoring functions", Proteins, 47(4), pp. 409-43 Sách, tạp chí
Tiêu đề: Principles of docking: An overview of search algorithms and a guide to scoring functions
Tác giả: Halperin I., Ma B., et al
Nhà XB: Proteins
Năm: 2002
37. Kitchen Douglas, Decornez Hélène, et al. (2004), "Docking and scoring in virtual screening for drug discovery: Methods and applications", Nature reviews. Drug discovery, 3, pp. 935-49 Sách, tạp chí
Tiêu đề: Docking and scoring in virtual screening for drug discovery: Methods and applications
Tác giả: Kitchen Douglas, Decornez Hélène, et al
Năm: 2004
38. (EBI) European Bioinformatics Institute (2025), "ChEMBL – A database of bioactive drug-like small molecules", Retrieved 01 March 2025, from https://www.ebi.ac.uk/chembl/ Sách, tạp chí
Tiêu đề: ChEMBL – A database of bioactive drug-like small molecules
Tác giả: European Bioinformatics Institute (EBI)
Năm: 2025
39. Database. Coconut Natural Products (2025), "Coconut Natural Products Database - About.", Retrieved 01 March 2025., from https://coconut.naturalproducts.net/about Sách, tạp chí
Tiêu đề: Coconut Natural Products Database - About
Năm: 2025
40. Gilmer Justin, Schoenholz Samuel S., et al. (2017), Neural Message Passing for Quantum Chemistry, in Proceedings of the 34th International Conference on Machine Learning, Doina Precup,Yee Whye Teh, Editors, PMLR: Proceedings of Machine Learning Research. pp. 1263-1272 Sách, tạp chí
Tiêu đề: Neural Message Passing for Quantum Chemistry
Tác giả: Gilmer Justin, Schoenholz Samuel S., et al
Nhà XB: PMLR: Proceedings of Machine Learning Research
Năm: 2017
41. Duvenaud David, Maclaurin Dougal, et al. (2015), Convolutional networks on graphs for learning molecular fingerprints, in Proceedings of the 29th International Conference on Neural Information Processing Systems - Volume 2, MIT Press: Montreal, Canada. pp. 2224-2232 Sách, tạp chí
Tiêu đề: Proceedings of the 29th International Conference on Neural Information Processing Systems - Volume 2
Tác giả: Duvenaud David, Maclaurin Dougal
Nhà XB: MIT Press
Năm: 2015
42. Li Qimai, Han Zhichao, et al. (2018), Deeper insights into graph convolutional networks for semi-supervised learning, in Proceedings of the Thirty-Second AAAI Conference on Artificial Intelligence and Thirtieth Innovative Applications of Artificial Intelligence Conference and Eighth AAAI Symposium on Educational Advances in Artificial Intelligence, AAAI Press, New Orleans, Louisiana, USA, pp. 433 Sách, tạp chí
Tiêu đề: Proceedings of the Thirty-Second AAAI Conference on Artificial Intelligence and Thirtieth Innovative Applications of Artificial Intelligence Conference and Eighth AAAI Symposium on Educational Advances in Artificial Intelligence
Tác giả: Li Qimai, Han Zhichao, et al
Nhà XB: AAAI Press
Năm: 2018
44. Rong Yu, Huang Wenbing, et al. (2019), DropEdge: Towards Deep Graph Convolutional Networks on Node Classification, International Conference on Learning Representations, pp. 1-18 Sách, tạp chí
Tiêu đề: DropEdge: Towards Deep Graph Convolutional Networks on Node Classification
Tác giả: Rong Yu, Huang Wenbing, et al
Nhà XB: International Conference on Learning Representations
Năm: 2019
46. GPCRdb (2025), "GPCRdb: G Protein-Coupled Receptor Database", Retrieved January 30, 2025, 2025, from https://gpcrdb.org Sách, tạp chí
Tiêu đề: GPCRdb: G Protein-Coupled Receptor Database
Tác giả: GPCRdb
Năm: 2025
47. Taylor Luke, Nitschke Geoff (2018), Improving deep learning with generic data augmentation, 2018 IEEE symposium series on computational intelligence (SSCI), IEEE,pp. 1542-1547 Sách, tạp chí
Tiêu đề: Improving deep learning with generic data augmentation
Tác giả: Taylor Luke, Nitschke Geoff
Nhà XB: IEEE
Năm: 2018
50. Veerasamy Ravichandran, Rajak Harish, et al. (2011), "Validation of QSAR Models - Strategies and Importance", Int J Drug Design and Discov, 2, pp. 511- 519 Sách, tạp chí
Tiêu đề: Validation of QSAR Models - Strategies and Importance
Tác giả: Veerasamy Ravichandran, Rajak Harish
Nhà XB: Int J Drug Design and Discov
Năm: 2011
51. Kimber Talia B., Chen Yonghui, et al. (2021), "Deep Learning in Virtual Screening: Recent Applications and Developments", International Journal of Molecular Sciences, 22. DOI: 10.3390/ijms22094435 Sách, tạp chí
Tiêu đề: Deep Learning in Virtual Screening: Recent Applications and Developments
Tác giả: Kimber Talia B., Chen Yonghui, et al
Nhà XB: International Journal of Molecular Sciences
Năm: 2021
1. Karila D., Freret T., et al. (2015), "Therapeutic Potential of 5-HT6 Receptor Agonists", J Med Chem, 58(20), pp. 7901-12 Khác
2. Woods S., Clarke N. N., et al. (2012), "5-HT(6) receptor agonists and antagonists enhance learning and memory in a conditioned emotion response paradigm by modulation of cholinergic and glutamatergic mechanisms", Br J Pharmacol, 167(2), pp. 436-49 Khác
3. Meneses A. (2014), "Memory formation and memory alterations: 5-HT6 and 5- HT7 receptors, novel alternative", Rev Neurosci, 25(3), pp. 325-56 Khác

HÌNH ẢNH LIÊN QUAN

Hình 1.1. Sơ đồ tóm tắt cơ chế truyền tín hiệu của thụ thể 5-HT6 [10] - Hoàng trung tùng Ứng dụng mạng nơ ron Đồ thị Để dự Đoán tác dụng Ức chế thụ thể 5 ht6 của các hợp chất tự nhiên khóa luận tốt nghiệp cử nhân hóa dược
Hình 1.1. Sơ đồ tóm tắt cơ chế truyền tín hiệu của thụ thể 5-HT6 [10] (Trang 13)
Hình 1.2. Cấu trúc hoá học của idalopirdin và masupirdin - Hoàng trung tùng Ứng dụng mạng nơ ron Đồ thị Để dự Đoán tác dụng Ức chế thụ thể 5 ht6 của các hợp chất tự nhiên khóa luận tốt nghiệp cử nhân hóa dược
Hình 1.2. Cấu trúc hoá học của idalopirdin và masupirdin (Trang 15)
Hình 1.3. Khái quát hoạt động của mô hình GNN [27] - Hoàng trung tùng Ứng dụng mạng nơ ron Đồ thị Để dự Đoán tác dụng Ức chế thụ thể 5 ht6 của các hợp chất tự nhiên khóa luận tốt nghiệp cử nhân hóa dược
Hình 1.3. Khái quát hoạt động của mô hình GNN [27] (Trang 16)
Hình 1.6. Ví dụ về đường cong ROC - Hoàng trung tùng Ứng dụng mạng nơ ron Đồ thị Để dự Đoán tác dụng Ức chế thụ thể 5 ht6 của các hợp chất tự nhiên khóa luận tốt nghiệp cử nhân hóa dược
Hình 1.6. Ví dụ về đường cong ROC (Trang 21)
Hình 1.7. Hình ảnh mô tả docking phối tử và protein thụ thể - Hoàng trung tùng Ứng dụng mạng nơ ron Đồ thị Để dự Đoán tác dụng Ức chế thụ thể 5 ht6 của các hợp chất tự nhiên khóa luận tốt nghiệp cử nhân hóa dược
Hình 1.7. Hình ảnh mô tả docking phối tử và protein thụ thể (Trang 23)
Hình 3.1. Phân bố dự đoán theo nhãn của CSDL 1 - Hoàng trung tùng Ứng dụng mạng nơ ron Đồ thị Để dự Đoán tác dụng Ức chế thụ thể 5 ht6 của các hợp chất tự nhiên khóa luận tốt nghiệp cử nhân hóa dược
Hình 3.1. Phân bố dự đoán theo nhãn của CSDL 1 (Trang 29)
Bảng 3.1. Kết quả xây dựng mô hình trên tập kiểm định với giá trị Radius = 1 - Hoàng trung tùng Ứng dụng mạng nơ ron Đồ thị Để dự Đoán tác dụng Ức chế thụ thể 5 ht6 của các hợp chất tự nhiên khóa luận tốt nghiệp cử nhân hóa dược
Bảng 3.1. Kết quả xây dựng mô hình trên tập kiểm định với giá trị Radius = 1 (Trang 30)
Bảng 3.2. Kết quả xây dựng mô hình trên tập kiểm định với giá trị Radius = 2 - Hoàng trung tùng Ứng dụng mạng nơ ron Đồ thị Để dự Đoán tác dụng Ức chế thụ thể 5 ht6 của các hợp chất tự nhiên khóa luận tốt nghiệp cử nhân hóa dược
Bảng 3.2. Kết quả xây dựng mô hình trên tập kiểm định với giá trị Radius = 2 (Trang 31)
Hình 3.2. Ma trận nhầm lẫn và đường cong ROC tập kiểm định của mô hình GNN đã - Hoàng trung tùng Ứng dụng mạng nơ ron Đồ thị Để dự Đoán tác dụng Ức chế thụ thể 5 ht6 của các hợp chất tự nhiên khóa luận tốt nghiệp cử nhân hóa dược
Hình 3.2. Ma trận nhầm lẫn và đường cong ROC tập kiểm định của mô hình GNN đã (Trang 34)
Bảng 3.4. Kết quả đánh giá các mô hình dự đoán truyền thống với mô hình GNN - Hoàng trung tùng Ứng dụng mạng nơ ron Đồ thị Để dự Đoán tác dụng Ức chế thụ thể 5 ht6 của các hợp chất tự nhiên khóa luận tốt nghiệp cử nhân hóa dược
Bảng 3.4. Kết quả đánh giá các mô hình dự đoán truyền thống với mô hình GNN (Trang 35)
Hình 3.3 mô tả ma trận nhầm lẫn của tập kiểm định và tập kiểm tra, thể hiện chi - Hoàng trung tùng Ứng dụng mạng nơ ron Đồ thị Để dự Đoán tác dụng Ức chế thụ thể 5 ht6 của các hợp chất tự nhiên khóa luận tốt nghiệp cử nhân hóa dược
Hình 3.3 mô tả ma trận nhầm lẫn của tập kiểm định và tập kiểm tra, thể hiện chi (Trang 38)
Hình 3.4. Biểu đồ phân bố giá trị ∆G của 59.254 hợp chất - Hoàng trung tùng Ứng dụng mạng nơ ron Đồ thị Để dự Đoán tác dụng Ức chế thụ thể 5 ht6 của các hợp chất tự nhiên khóa luận tốt nghiệp cử nhân hóa dược
Hình 3.4. Biểu đồ phân bố giá trị ∆G của 59.254 hợp chất (Trang 40)
Hình 3.5. Các khung cấu trúc được tìm thấy trong 57 hợp chất có điểm số docking - Hoàng trung tùng Ứng dụng mạng nơ ron Đồ thị Để dự Đoán tác dụng Ức chế thụ thể 5 ht6 của các hợp chất tự nhiên khóa luận tốt nghiệp cử nhân hóa dược
Hình 3.5. Các khung cấu trúc được tìm thấy trong 57 hợp chất có điểm số docking (Trang 41)
Hình 3.6. Biểu đồ phân bố của 57 hợp chất có điểm số docking thấp nhất thuộc 8 - Hoàng trung tùng Ứng dụng mạng nơ ron Đồ thị Để dự Đoán tác dụng Ức chế thụ thể 5 ht6 của các hợp chất tự nhiên khóa luận tốt nghiệp cử nhân hóa dược
Hình 3.6. Biểu đồ phân bố của 57 hợp chất có điểm số docking thấp nhất thuộc 8 (Trang 41)
Hình 3.7. Cấu trúc 2-D mô phỏng tương tác giữa thụ thể 5-HT6 và các hợp chất - Hoàng trung tùng Ứng dụng mạng nơ ron Đồ thị Để dự Đoán tác dụng Ức chế thụ thể 5 ht6 của các hợp chất tự nhiên khóa luận tốt nghiệp cử nhân hóa dược
Hình 3.7. Cấu trúc 2-D mô phỏng tương tác giữa thụ thể 5-HT6 và các hợp chất (Trang 42)

TÀI LIỆU CÙNG NGƯỜI DÙNG

TÀI LIỆU LIÊN QUAN

🧩 Sản phẩm bạn có thể quan tâm