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利用图测度和随机矩阵理论研究化学空间网络。 (英语) Zbl 1492.92154号

摘要:如今,在为特定疾病设计药物的过程中,大量的分子库(化学库)被例行筛选。这些分子之间的化学和结构相似性可以使用分子描述符来量化,这些相似性反过来可以用来将任何化学库表示为称为化学空间网络(CSN)的无向网络。在这里,我们使用传统的图度量和随机矩阵理论(RMT)来研究不同的CSN。对于传统的图度量,我们主要关注平均度、平均路径长度、图直径、度组合性、传递性、平均聚类系数和模块性。对于RMT分析,我们检查了由不同CSN的分子相似性构造的邻接矩阵的特征值谱,并检查了它们的局部波动特性,将它们与RMT的预测进行了对比。通过改变网络的边缘密度(实际边缘数与最大可能边缘数的分数),对三种不同化学库的传统图形测量和RMT统计随网络结构的变化进行了检查。研究发现,特征值空间中传统图形测度之间的相配性和RMT的长程波动统计响应于全局网络结构和化学空间的变化。我们希望,对不同类型化学库的网络特性的研究将为不同药物设计应用的高通量筛选库的设计提供指导。

MSC公司:

92E10型 分子结构(图论方法、微分拓扑方法等)
05C92年 化学图论
60对20 随机矩阵(概率方面)
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