使用机器学习技术对生姜的抗胸腺癌活性的核内预测

简介：印尼文明广泛使用传统医学来治愈疾病并保留健康。缺乏对药用植物的安全性和功效的知识仍然是一个重大问题。尽管造成这种影响的确切化学物质是未知的，但姜是东南亚的常见药用植物，可能具有抗癌质量。方法：使用来自Dudedocking的数据，创建了机器学习模型，以预测姜的乳腺抗癌化学物质。该模型用于预测阻断试剂盒和MAPK2蛋白的物质，这是乳腺癌的基本元素。结果：β-胡萝卜素，5-羟基-74'-二甲氧基氟氟酮，[12] -shogaol，Isogingerenone B，姜黄素，trans- [10] -shogaol，gingerenone A，Dihydrocurcumin和dehoxycurcumin均为参考ligand cormant for cormant for cormant for cormand cormant for Ligand 2番茄红素，[8] -shogaol，[6] -shogaol和[1] -paradol表现出低毒性，没有违反脂肪的毒性，但是β胡萝卜素具有毒性预测和违反lipinski的疾病。预计所有三种物质都具有抗癌品质。结论：总的来说，这项研究显示了机器学习在药物开发中的价值，并提供了有关姜的抗癌化学物质的有见地的信息。