【摘 要】
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尖孢镰刀菌Fusarium oxysporum广泛存在于农田土壤中，是根腐病的主要致病真菌之一，严重影响植物的生长发育，进而影响了经济作物的产量，往往造成严重的损失。为了更经济、高效的筛选出抑制尖孢镰刀菌活性的天然化合物，本研究基于机器学习算法，利用ChEMBL数据库中已知的抑菌化合物信息构建了随机森林（random forest）、支持向量机（support vector machine）、人工
【基金项目】
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国家重点研发计划项目（2019YFC1710601）； 中国中医科学院科技创新工程项目（CI2021A04505，CI2021A03910）； 中央级公益性科研院所基本科研业务费专项资金（ZZ15-YQ-031，ZXKT20133）；
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尖孢镰刀菌Fusarium oxysporum广泛存在于农田土壤中，是根腐病的主要致病真菌之一，严重影响植物的生长发育，进而影响了经济作物的产量，往往造成严重的损失。为了更经济、高效的筛选出抑制尖孢镰刀菌活性的天然化合物，本研究基于机器学习算法，利用ChEMBL数据库中已知的抑菌化合物信息构建了随机森林（random forest）、支持向量机（support vector machine）、人工神经网络（artificial neural network）等3种预测模型，筛选对尖孢镰刀菌有抑制作用的新型天然药物分子，并对筛选的药物进行抑菌活性验证。结果显示，3种模型预测准确率分别达到了77.58%、83.03%、81.21%，经抑菌实验验证，芒柄花苷（ononin）抑制效果最佳(MIC=0.312 5 mg·mL-1)。本研究提出的虚拟筛选方法可为天然产物来源的农药研发和创制提供思路，筛选出的芒柄花苷可作为尖孢镰刀菌新型抑制剂开发的潜在先导化合物。
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