【摘 要】
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作为高通量筛选的一种有效方法，虚拟筛选得到了越来越广泛的应用。当靶分子结构未知时，往往使用基于配体的虚拟筛选方法。在基于配体的虚拟筛选方法中，相似性方法起着非常重要的
【机 构】
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信息学院软件工程系，北京联合大学，北京，100101中国科学院过程工程研究所生化工程国家重点实验室，北京，100190;
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作为高通量筛选的一种有效方法，虚拟筛选得到了越来越广泛的应用。当靶分子结构未知时，往往使用基于配体的虚拟筛选方法。在基于配体的虚拟筛选方法中，相似性方法起着非常重要的作用。基于中药有效成分化合物数据库，进行了层次凝聚聚类分析。在化学信息系统中，有许多的距离/相似性度量方法和相似性系数。在化学结构的表示和特征选择方面，使用了广泛使用的 Daylight分子指纹。采用CDK项目来计算基于Daylight分子指纹的Tanimoto系数作为分子相似性度量方法。对TCM数据库进行了层次凝聚聚类分析，并在聚类之前应用了化学结构领域知识来进行待聚类数据的预处理。在层次聚类时，设定了0.75作为聚类的相似度阈值。计算了层次聚类过程中Kelly方法中的惩罚值来获取最合适的簇数量，通过该方法得到的簇数量与采用0.75作为相似度阈值聚类得到的簇数量非常接近。针对每一个包含多个化合物的簇，选取了多个化合物作为该簇的代表性化合物。同时根据聚类结果分析了Tanimoto系数的缺点。在后续工作中，可对TCM数据库进行分子骨架分析和多样性分析，并基于分子骨架进行聚类。
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