基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)研究小鼠抗搏擊能力

朱利蘭，馮長君

1)廣東輕工職業(yè)技術(shù)學(xué)院體育部，廣東廣州 510300；2)徐州工程學(xué)院材料與化學(xué)工程學(xué)院，江蘇徐州 221018

抗搏擊訓(xùn)練就是增粗肌肉纖維，強(qiáng)化肌肉腱結(jié)構(gòu)，通過強(qiáng)大的腹肌和腹部外側(cè)肌保護(hù)腹內(nèi)臟器，使運(yùn)動(dòng)員表現(xiàn)出優(yōu)異的抗搏擊能力. 但是研究發(fā)現(xiàn)，給小鼠服用某些藥物也能提高其抗搏擊能力，即通過服用藥物可以提高運(yùn)動(dòng)員的抗搏擊能力，這種行為勢必給拳擊等身體接觸類比賽帶來不公正. 因此，研究藥物分子微觀結(jié)構(gòu)和藥物對抗搏擊能力的影響機(jī)理也是國際反興奮劑斗爭的一項(xiàng)新內(nèi)容.

物質(zhì)定量構(gòu)效關(guān)系(quantitative structure-activity relationship, QSAR)[1-11]是依據(jù)表征分子結(jié)構(gòu)的描述符，運(yùn)用各種數(shù)學(xué)統(tǒng)計(jì)方法建立定量描述物質(zhì)生物活性的數(shù)學(xué)模型，進(jìn)而探討影響生物活性的結(jié)構(gòu)因素，并推測發(fā)揮生物作用的微觀機(jī)理.本研究基于QSAR方法建立小鼠抗搏擊能力[12]的回歸模型，將此模型中的自變量作為輸入層，并建立逆?zhèn)鞑?back-propagation, BP)算法[13-18]模型，以揭示影響抗搏擊活性的微觀結(jié)構(gòu)，探討其抗搏擊作用的微觀機(jī)理，為興奮劑檢測技術(shù)提供理論依據(jù).

1 材料與方法

1.1 實(shí)驗(yàn)對象及抗搏擊活性數(shù)據(jù)

實(shí)驗(yàn)選用體質(zhì)量為20～25 g的雄性小鼠，所用30種苯二氮艸卓惡唑衍生物分子[12]的基本結(jié)構(gòu)見圖1，其中，R1、R2、R3、R4、R5和R6為取代基. 30種衍生物分子結(jié)構(gòu)與抗搏擊活性見表1，其中，tr、va和te分別為訓(xùn)練集、驗(yàn)證集和測試集.

圖1 苯二氮艸卓惡唑類藥物分子的基本結(jié)構(gòu)Fig.1 Basic structure of benzodiazepinooxazole derivative molecules

1.2 抗搏擊能力實(shí)驗(yàn)

將上述30種化合物分別以懸浮液形式溶于含有0.5 %(質(zhì)量分?jǐn)?shù))黃蓍膠的0.85 %(質(zhì)量分?jǐn)?shù))鹽水中，口服給藥后，對小鼠的腳實(shí)施電擊1 h后，測量沒有戰(zhàn)斗行為能力的小鼠所需苯二氮艸卓惡唑的濃度. ED50為半數(shù)小鼠喪失搏擊能力所需苯二氮艸卓惡唑的濃度(單位：mol/L). 根據(jù)物理化學(xué)的平衡原理，化學(xué)反應(yīng)的自由能改變(ΔGr)與濃度為對數(shù)關(guān)系. 因此，對ED50取負(fù)對數(shù)即E=-lg(ED50)用于建模，稱為抗搏擊活性[12].

1.3 電性距離矢量

QSAR的關(guān)鍵是對抽象的分子結(jié)構(gòu)數(shù)值化表征，即建立描述分子結(jié)構(gòu)的變量，常用方法是拓?fù)渲笖?shù)和量化參數(shù)等. LIU等[19-21]基于幾種著名拓?fù)涞木窒蓿岢瞿苋骘@示拓?fù)?、幾何和電學(xué)特性的電性距離矢量的模(MD,D=1,2,…,91)的計(jì)算方法. 利用Matlab程序計(jì)算30種苯二氮艸卓惡唑類藥物分子的MD， 其中，M10、M16和M59分別為第10、16和59個(gè)電性距離矢量的模.

1.4 統(tǒng)計(jì)回歸分析方法

通過Akaike的信息準(zhǔn)則(AIC， 產(chǎn)生最小AIC值的模型被認(rèn)為可能是最有用的)和Kubinyi函數(shù)(FIT， 最佳模型將呈現(xiàn)該函數(shù)的最高值)確定是否應(yīng)該在模型中包含某個(gè)變量. 也就是說，如果增加一個(gè)變量時(shí)Akaike的信息準(zhǔn)則的值降低，而Kubinyi函數(shù)的值增加，則認(rèn)為這個(gè)新變量的引入是合理的[24-25].

目前，應(yīng)用最為廣泛的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(artificial neural network, ANN)是基于BP算法[13-18]的3層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò). 其中，輸入層接受外界數(shù)據(jù)輸入，隱含層對輸入數(shù)據(jù)進(jìn)行處理和轉(zhuǎn)換，輸出層則產(chǎn)生輸出(即預(yù)測)結(jié)果. 網(wǎng)絡(luò)中的每層都包含若干神經(jīng)元，輸入層和輸出層的神經(jīng)元數(shù)由模型中的變量數(shù)決定，隱含層神經(jīng)元數(shù)則可通過試算或規(guī)則確定.

表1 苯二氮艸卓惡唑衍生物分子結(jié)構(gòu)與抗搏擊活性

2 結(jié)果與討論

2.1 E的多元線性QSAR模型

表2顯示，隨著模型自變量數(shù)的增加，所有衡量模型質(zhì)量的統(tǒng)計(jì)指標(biāo)均有規(guī)律變化，沒有出現(xiàn)轉(zhuǎn)折點(diǎn)，因此，不能根據(jù)這些指標(biāo)確定最佳QSAR模型. 但是，模型中各個(gè)自變量的方差變異因子(VIF)存在轉(zhuǎn)折點(diǎn)：三元模型中M59、M16和M10的VIF依次為1.181、1.133和1.074，四元模型中M59、M16、M10和M36的VIF依次為1.378、11.384、1.413和10.515. 在四元模型中出現(xiàn)VIF>5.0， 說明該回歸方程存在嚴(yán)重的共線性，模型不穩(wěn)定. 而三元模型的VIF非常接近1，說明這3個(gè)自變量之間幾乎不相關(guān)，具有良好的穩(wěn)定性，故建立三元方程為

(1)

表2 電性距離矢量(MD)和抗搏擊活性(E)的逐步回歸結(jié)果

2.2 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型

模型(1)雖然符合一般建模要求，但與YOSHIMOTO等[12]給出五元回歸方程的R=0.934(R2=0.872，S=0.170)比較，相關(guān)性稍差. 因此，本研究在線性模型(1)的基礎(chǔ)上采用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法建立非線性方程，以提高擬合水平.

為避免所建神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型過擬合、過訓(xùn)練，根據(jù)許祿等[18]的建議規(guī)則尋找最佳隱含層的單元數(shù)(H), 即N/M≥1, 其中，N和M分別是樣本數(shù)和網(wǎng)絡(luò)總權(quán)重.

M=(I+1)H+(H+1)Q

(2)

2.3 QSAR方程結(jié)構(gòu)分析

3 結(jié) 論

2) 以M59、M16和M10為輸入變量建立BP-E模型的相關(guān)性(R2=0.984，S=0.054)明顯優(yōu)于YOSHIMOTO等[12]的五元回歸方程的相關(guān)性(R2=0.872，S=0.170). 模型中的M59、M16、M10與E之間存在良好的非線性關(guān)系，而非簡單的線性關(guān)系.

4) 根據(jù)影響E的藥物分子微觀結(jié)構(gòu)可知，苯二氮艸卓惡唑類藥物分子與小鼠體內(nèi)靶標(biāo)酶的作用力主要是氫鍵、配位及疏水作用.

研究揭示了影響小鼠抗搏擊能力的微觀分子結(jié)構(gòu)及作用機(jī)理，可為世界興奮劑檢測技術(shù)提供理論參考.