[发明专利]一种多酚氧化酶抑制剂的虚拟筛选方法

权利要求书

1.一种多酚氧化酶抑制剂的虚拟筛选方法，其特征在于包括以下步骤：

S1、训练预测模型：以多酚氧化酶抑制剂的生物活性数据为训练集，利用实现了支持向量机算法的libsvm程序，训练得到多酚氧化酶抑制剂的预测模型；生物活性数据的获取方法包括以下步骤：

1）从文献和/或ChEMBL数据库中收集已知活性的多酚氧化酶抑制剂及其IC₅₀数据；

2）以IC₅₀=10μM为分界线，将这些抑制剂标记为有活性、无活性两大类，其中IC₅₀≥10μM的标记无活性，IC₅₀＜10μM的标记为有活性；

3）接着通过Openbabel程序，将所有抑制剂分子转化为SDF格式的三维分子结构；并对每个抑制剂分子，用分子描述符程序计算获得分子描述符；

4）得到的所有抑制剂分子的分子描述符连同有活性、无活性的标记信息一起作为多酚氧化酶抑制剂的生物活性数据；

S2、准备筛选数据库：从数据库中获得已上市药物化合物数据，所述数据库为ZINC、PubChem、Drugbank、TargetMol数据库中的任一种或多种；先将每个药物化合物分子转化为SDF格式的三维结构，接着用分子描述符程序对每个化合物计算尽可能多的分子描述符；

S3、用预测模型对数据进行筛选：用S1步骤中训练得到的预测模型对S2步骤中准备好的化合物数据库进行筛选，得到潜在的多酚氧化酶抑制剂；

S4、多酚氧化酶抑制剂预筛选：先将潜在的多酚氧化酶抑制剂进行预筛选，筛除带负电荷的抑制剂，以及筛选出对铜离子有亲和性且分子整体为电中性的多酚氧化酶抑制剂，所述的铜离子有亲和性是指分子含有带负电荷的极性基团；

S5、将经过预筛选的多酚氧化酶抑制剂进行生物活性实验测量IC₅₀值，最终得到筛选出的多酚氧化酶抑制剂。

2.根据权利要求1所述的虚拟筛选方法，其特征在于步骤1）中所述已知活性的多酚氧化酶抑制剂为已知活性的烤烟多酚氧化酶抑制剂。

3.根据权利要求1所述的虚拟筛选方法，其特征在于步骤1）中所述的已知活性的多酚氧化酶抑制剂为已知活性的酪氨酸酶抑制剂。

4.根据权利要求1所述的虚拟筛选方法，其特征在于步骤S1中所述训练还包括随机将数据集分为训练集和测试集，对预测模型结果进行5倍交叉验证，保证预测模型的可靠性。

5.根据权利要求1所述的虚拟筛选方法，其特征在于所述分子描述符程序为PaDEL、Dragon、MOE、Marvin、PowerMV程序中的任一种。

6.根据权利要求1所述的虚拟筛选方法，其特征在于步骤S5中所述的生物活性实验包括以下步骤：

A、以左旋多巴作为底物，以100μM作为抑制剂浓度，将20μL所需浓度抑制剂溶液，20μL2500U/ml蘑菇酪氨酸酶和140μL pH5.5磷酸钾缓冲液混合并加入到96孔板的每个孔中，在37°C下孵育10分钟；此外，通过酶标仪在475nm下对体系进行测定，共反应10分钟，每30秒记录一次吸光度，根据吸光度筛选高抑制活性的抑制剂；同时，使用曲酸在相同条件下作为阳性对照；

B、接着，分别在1μM，5μM，25μM，50μM，100μM，150μM，200μM的浓度梯度下，分别对高抑制活性的抑制剂进行测试，获取各浓度抑制剂下体系吸光度，绘制IC₅₀曲线，得到IC₅₀值；每种浓度三个平行样本，测定多个浓度的抑制剂抑制效果以确定测试化合物的IC₅₀；

C、酪氨酸酶活性按如下公式计算：

其中S表示OD 475试验体系的吸光度，B是OD 475空白的吸光度，C表示OD 475控制组的吸光度。

7.根据权利要求1所述的虚拟筛选方法，其特征在于步骤S5中所述筛选出的多酚氧化酶抑制剂在缓解烤烟挂灰烟上的应用。