ACE抑制剂的QSAR研究与分子设计

从20种天然氨基酸的41个randic molecular profiles、44个eigenvalue based indices和47个walk and path counts非零描述符分别进行主成分分析,得出一种新的氨基酸描述符——SVREW.将其应用于血管紧张素转化酶抑制三肽结构表征,应用多元线性回归(MLR)及偏最小二乘(PLS)建立定量构效关系模型,同时采用内部与外部双重验证的方法验证模型的稳定性.所建模型复相关系数(Rcum2)、留一法(LOO)交互校验相关系数(Rcv2)和外部样本校验相关系数(Qext2)分别为MLR(0.994,0.974,0.991),P LS(0.949,0.886,0.898).然后利用此多元线性回归方程设计出一系列血管紧张素转化酶抑制三肽化合物并预测了其活性,并且应用分子对接验证所设计药物的合理性.经研究表明SVREW描述符应用于ACE三肽结构表征所建模型的稳定性与预测能力均较好,有望成为多肽定量构效关系研究中一种有效的结构表征方法,并对新药物的发现和研究提供指导.     

一种新的氨基酸描述符及其在肽QSAR中的应用

从20种天然氨基酸的41个randic molecular profiles非零描述符、44个eigenvalue based indices非零描述符和47个walk and path counts非零描述符分别进行主成分分析,得出一种新的氨基酸描述符-SVREW。将其应用于血管紧张素转化酶(ACE)抑制二肽和ACE抑制三肽、苦味二肽和苦味四肽、后叶催产素类似物、HLA-A*0201限制性CTL表位肽的结构表征,应用多元线性回归(MLR)建立定量构效关系模型,同时采用内部与外部双重验证的方法验证模型的稳定性。所建ACE抑制二肽、ACE抑制三肽、苦味二肽、苦味四肽、后叶催产素类似物、HLA-A*0201限制性CTL表位肽的模型复相关系数(R2cum)分别为0.994,0.797,0.948,0.878,0.686,0.720;留一法交互校验复相关系数(R2cv)分别为0.955,0.859,0.879,0.958,0.796,0.843;外部样本校验相关系数(Q2ext)分别为0.990,0.954,0.890,0.950,0.748,0.773。经研究表明SVREW描述符用于肽分子结构表征所建模型的稳定性与预测能力均较好,有望成为多肽定量构效关系研究中一种有效的结构表征方法,可对新药物的发现和研究提供指导。     

基于氨基酸描述符SVHEHS的ACE抑制肽QSAR研究

收集20种天然氨基酸的457种理化性质,按照疏水、电性特征、氢键贡献和立体特征分类后,对它们分别进行主成分分析(Principal component analysis,PCA),得到一个新的氨基酸残基结构描述符SVHEHS.用该描述符分别对血管紧张素转化酶(AngiotensinⅠconverting enzyme,ACE)抑制二肽、三肽、四肽进行序列表征,并用来与生物活性建立偏最小二乘(Partial least square regression,PLS)模型.ACE抑制二肽、三肽、四肽模型的相关系数、交叉验证相关系数、 均方根误差、外部验证相关系数分别为0.607,0.507,0.587,0.783;0.852,0.813,0.232,0.839;1,1,0,0.935.由此说明,采用SVHEHS描述符建立的PLS模型拟合、预测能力均较好,可用于血管紧张素转化酶抑制肽的定量构效关系研究.     

基于多元线性回归的血管紧张素转化酶抑制肽定量构效关系建模研究

利用氨基酸结构描述符SVHEHS分别对血管紧张素转化酶(Angiotensin I-converting Enzyme,ACE)竞争性抑制二肽、三肽、四肽序列表征后,建立结构与活性的多元线性回归(MLR)模型。ACE抑制二肽模型的相关系数、交叉验证相关系数、均方根误差、外部验证相关系数分别为0.851、0.781、0.327、0.792;三肽模型分别为0.805、0.717、0.339、0.817;四肽模型分别为0.792、0.553、0.393、0.630。研究表明,运用该描述符建立的ACE抑制肽MLR模型拟合、预测能力均较好,能较好解释ACE抑制肽的活性与结构间的关系。     

神经网络在ACE抑制肽QSAR中的应用研

通过对天然氨基酸的457种物化性质参数进行主成分分析后得到SVHEHS描述符,用该描述符分别对血管紧张素转化酶(ACE)抑制二肽、三肽、四肽进行表征,并建立了肽结构与活性的神经网络模型。ACE抑制二肽神经网络模型的相关系数、交叉验证相关系数、均方根误差和外部验证相关系数分别为0.946、0.951、0.249、0.852,三肽模型分别为0.973、0.945、0.135、0.813,四肽模型分别为0.915、0.879、0.250、0.814。由此表明SVHEHS描述符结合神经网络对ACE抑制肽的建模效果及模型预测能力均较理想,在此基础上进一步通过平均影响值(Mean impact value,MIV)法确定了显著影响各类肽活性的结构因素,从而为新的强活性ACE抑制肽的分子设计提供了理论基础。     

三肽的锌螯合活性及定量构效关系分析

人工化学合成了51条三肽,测定了其锌螯合活性,形成待测数据库.分别采用18种氨基酸描述符对三肽序列进行表征,利用偏最小二乘法进行统计分析.结果表明,3种氨基酸描述符对应的定量构效关系(QSAR)模型的相关系数达到建模要求,描述符分别为FASGAI,Z和C,其中描述符FASGAI最优,R~2=0.8225,Q~2=0.5818,RMSEE=0.1628,Q~2ext=0.6760,RMSEP=0.2499.进一步分析描述符FASGAI所构建的模型发现,在三肽序列中,氨基酸位置对三肽锌螯合活性的影响力大小顺序为N_3N_2N_1,同时,多肽各位置上氨基酸残基的立体属性主要影响其螯合活性.     

地下水中挥发性有机物结构与色谱保留关系研究

本文采用分子电性距离矢量( Molecular Electronegativity-distancevector,MEDV)对地下水中26个挥发性化合物进行了结构表征,并与其色谱保留时间建立定量结构-保留关系(QSRR)模型.得到的MLR模型复相关系数(R2)为0.901,留一法(LOO)交互校验(CV)预测值的复相关系数(R2cv)为0.806;PLSR模型复相关系数(R2)为0.882,留一法(LOO)交互校验(CV)预测值的复相关系数(R2cv)为0.750.结果表明分子电性距离矢量(MEDV)能较好地表征该体系化合物结构,所建模型具有良好的稳定性与预测能力.     

一种新的氨基酸描述子及其在肽QSAR中的应用

从天然氨基酸的25个结构与拓扑变量中经主成分分析得到一种新的氨基酸描述子——VSTV （principal component scores vector of structural and topological variables）.应用该描述子对以下3个体系,即血管紧张素转化酶抑制剂（2肽）、抗菌18肽和促凝血酶原激酶抑制剂（6～12肽）进行分子结构参数化表达,并在此基础上通过偏最小二乘回归(PLSR)建立定量构效关系(QSAR)模型,取得了优于文献的结果.模型的复相关系数（R2）和交互检验复相关系数（Q2）分别为0.789, 0.767; 0.996, 0.879; 0.981, 0.480.     

一种新的三维氨基酸描述子及其在肽类药物QSAR中的应用

从20种天然氨基酸197个GETAWAY指数经主成分分析得出一种新3D氨基酸描述子——VSGETAWAY[vector of principal component scores for GETAWAY (geometry, topology and atom-weights assembly)]. 将其应用于48个苦味活性二肽、31个血管舒缓激肽促进剂和20个促凝血酶原激酶抑制剂结构表征并以偏最小二乘(PLS)对3个体系建立定量构效关系(QSAR)模型, 得复相关系数(Rcum2)与交互检验复相关系数(Qcum2)分别为0.887和0.753; 0.995和0.708; 0.999和0.802. 研究结果表明, VSGETAWAY描述子操作简便、结构表达能力强, 有望成为多肽药物QSAR研究中一种有效的结构表征方法.     

三维全息原子场作用矢量(3D-HoVAIF)用于神经氨酸酶抑制剂的结构表征与设计及定量构效关系(QSAR)研究

对100个神经氨酸酶抑制剂抗禽流感药物结构并与其活性建立定量构效关系模型。采用本实验室提出的三维全息原子场作用矢量(3D-HoVAIF)对100个神经氨酸酶抑制剂进行结构表征,然后采用逐步回归对变量进行筛选后,运用偏最小二乘建立3D-HoVAIF描述子与神经氨酸酶抑制剂活性之间的QSAR模型。结果表明:复相关系数(R),交互校验的复相关系数(Q2)和模型的标准偏差(SD)分别为R2=0.805、Q2=0.657和SD=0.936,模型具有良好的稳定性和预测能力,并对文献中23个药物和设计的32个化合物进行了预测。表明三维全息原子场作用矢量能较好表征该类分子结构信息值得进一步推广应用。     

三维全息原子场作用矢量用于吡咯类抗艾滋病药物QSAR研究

采用三维全息原子场作用矢量(3D-HoVAIF)对32个吡咯类抗艾滋病药物进行结构参数化表征,并与其活性建立定量构效关系。分别采用多元线性回归(MLR)和偏最小二乘(PLS)进行建模,建模的复相关系数(R2cum)、交互校验复相关系数(Q2cum)和模型的标准偏差(SD)分别为R2cum=0.914、Q2cum=0.812、SD=0.236(MLR);R2cum=0.836、Q2cum=0.719、SD=0.314(PLS),结果均优于文献值(R2cum=0.667,Q2cum=0.581,SD=0.420)。所建模型具有良好的稳定性和预测能力,表明3D-HoVAIF能够较好地表征该类分子的结构,值得进一步推广应用。     

红葡萄酒香气成分色谱保留时间模拟

采用化合物非氢原子固有特征值和非氢原子之间的电性作用为结构描述符,对红葡萄酒香气成分中的65个化合物进行了结构表征。通过多元线性回归(MLR)和逐步回归(SMR)方法建立了该类化合物结构-色谱保留时间关系(QSRR)模型。模型的复相关系数(R)为0.907,标准偏差(SD)为4.507。用留一法(LOO)交互检验对模型进行了评价,得到的复相关系数(RCV)为0.849,标准偏差(SDCV)为5.656。结果表明,采用的分子结构描述符能够较好地表现该类化合物结构特征,所建模型具有较好的预测能力和稳定性。     

一种新三维描述子用于Nevirapine类抗艾滋病药物定量构效关系的研究

运用三维全息原子场作用矢量(3D-HoVAIF)对33个Nevirapine类抗艾滋病药物进行了定量构效关系(QSAR)研究。采用偏最小二乘回归(PLSR)建立定量构效关系模型,同时采用内部及外部双重验证的方法对所得模型稳定性能进行深入分析和检验,所建模型的复相关系数(Rcum2)、留一法(LOO)交互校验(CV)复相关系数(Qcum2)和外部样本校验复相关系数(Qext2)分别为0·835、0·530和0·518。结果表明,3D-HoVAIF能较好表征Nevirapine类抗艾滋病药物分子结构信息,且所建模型具有较好稳定性能和预测能力。     

三维全息原子场作用矢量用于脂肪酸的QSRR研究

采用三维全息原子场作用矢量(3D-HoVAIF)进行结构表征,研究脂肪酸定量结构保留指数关系(QSRR),通过逐步回归(SMR)进行变量筛选,多元线性回归(MLR)建立定量构效关系模型.结果表明,所建模型的复相关系数r为0.998,留一法交互校验(L00-CV)复相关系数rcv为0.983.3D-HoVAIF能较好地表征脂肪酸的结构信息,且所建模型具有较好的稳定性和预测能力.     

三维全息原子场作用矢量用于HEPT类抗艾滋病药物的QSAR研究

采用本实验室新近提出的三维全息原子场作用矢量表征34个1-[(2-羟乙氧)甲基]-6-苯硫基胸腺嘧啶(HEPT)类抗艾滋病药物结构并与其活性建立定量构效关系模型. 采用逐步回归对变量进行筛选后, 运用多元线性回归(multiple linear regression, MLR)建模的复相关系数(R2cum)、交互校验的复相关系数(Q2cum)和模型的标准偏差(SD)分别为R2cum=0.928、Q2cum=0.883与SD=0.43, 均优于Hancsh报道的值(R2cum=0.911、Q2cum=0.863与SD=0.45). 模型具有良好的稳定性和预测能力, 表明三维全息原子场作用矢量能较好表征该类分子结构信息, 值得进一步推广应用.     

抗原肽与MHC分子相互作用的QSAR模型研究

分别采用氨基酸序列及氨基酸结构描述符方法定量研究了短肽-MHC(major histocompatibility complex)分子结合亲合力的定量构效关系(QSAR)模型, 用这两个模型对短肽与HLA-A*0201分子结合的805个预测样本进行了预测, 预测准确度分别达到66.8%和65.5%. 采用了去除“劣点”方法检验模型的鲁棒性, 结果证明两个模型都具有良好的鲁棒性. 通过改变两个模型的参数, 对氨基酸残基个数为8或10的CTL(cytotoxicy T lymphocyte)表位进行预测.     

7,10-位取代喜树碱衍生物的QSAR研究

利用密度泛函理论(DFT)在杂化泛函B3LYP和基组6-311G(d,p)水平下对7,10-位双取代喜树碱衍生物(CPTs)进行了构型优化,计算出分子的电子结构描述符,利用Chemoffice 8.0软件计算出几个相关的物化描述符;采用逐步多元回归法对该组化合物的抗癌活性与分子描述符之间建立了定量结构-活性关系(QSAR)模型。所建最佳三参数QSAR模型的复相关系数R=0.951;用留一法(leave-one-out,LOO)进行交互检验,得到交互检验系数RCV2=0.778。结果表明,所得QSAR模型具有良好的预测能力,而且影响药物活性的主要因素有化合物分子的结构、最高占据和最低空分子轨道能量差及13-位碳原子的净电荷。     

虚拟原子探针随机采样法用于氨基酸结构描述及其构效关系研究

考虑药物与蛋白质受体的3类非键作用模式, 利用8类虚拟原子探针和Monte Carlo随机采样技术, 得到了一套新的氨基酸侧链表面静电、立体及疏水势能场(ASSPF)参数. 在此基础上对苦味二肽和血管舒缓激五肽进行了结构表征和QSAR研究, 所建模型复相关系数R2和留一法交互检验复相关系数QLOOCV2分别为0.8457, 0.851和0.7688, 0.7952, 同时分析了肽链不同位置上氨基酸侧链对活性的影响, 取得较好的结果.     

QSPR方法预测阴离子表面活性剂亲水亲油平衡值

首次使用量子化学描述符, 建立了两种阴离子表面活性剂亲水亲油平衡(HLB)值的定量结构性质关系模型(QSPR). 最佳模型1包括四类不同结构的烷基硫酸盐和烷基磺酸盐46种阴离子表面活性剂, 复相关系数R²＝1.000. 又建立了包含聚氧乙烯、乙酸、丙酸和碳氟等特殊类型不同结构的73种阴离子表面活性剂的最佳模型2, 复相关系数 R²＝0.993.     

三维全息原子场作用矢量用于猫爪草脂肪酸的构效关系研究

运用三维全息原子场作用矢量(3D-HoVAIF)对猫爪草中18种脂肪酸进行定量构效关系(QSAR)研究。采用逐步回归(stepwise multiple regression,SMR)进行变量筛选,偏最小二乘回归(partial least square regression,PLS)建立定量构效关系模型。所建模型复相关系数(R2cum)、留一法交互校验(CV)复相关系数(Qc2um)分别为0.977和0.946。结果表明,3D-HoVAIF能较好表征猫爪草中脂肪酸的结构信息,且所建模型具有较好稳定性和预测能力。