苯乙基噻唑硫脲衍生物抗艾滋病药物3D-QSAR研究

采用三维全息原子场作用矢量（3D-HoVAIF）对61个苯乙基噻唑硫脲衍生物类抗艾滋病药物进行定量构效关系（QSAR）研究.运用偏最小二乘回归（partial 1east square regression,PLS）建模,同时采用内部及外部双重验证的办法对所得模型稳定性能进行了深入分析和检验.PLS建模的复相关系数(R_cum)、留一法交互校验复相关系数(Q_CV)和外部样本校验复相关系数(Q_ext)分别为0.907、0.878、0.913.结果表明,3D-HoVAIF能较好表征苯乙基噻唑硫脲衍生物抗艾滋病药物分子结构信息,因而能建立具有良好稳定性和预测能力的QSAR模型,为抗艾滋病药物的研发提供一定的理论基础.     

苯并噁嗪酮衍生物类抗艾滋病药物3D-QSAR研究

采用三维全息原子场作用矢量（3D-HoVAIF）对36个苯并噁嗪酮衍生物类抗艾滋病药物进行定量构效关系（QSAR）研究.运用偏最小二乘回归（partialleast square regression,PLS）建模,同时采用内部及外部双重验证的办法对所得模型稳定性能进行了深入分析和检验.PLS建模的复相关系数(R_cum)、留一法（leave-one-out,LOO）交互校验（cross-validation,CV）复相关系数(Q_CV)和外部样本校验复相关系数(Q_ext)分别为0.906、0.865、0.815.结果表明,3D-HoVAIF能较好表征苯并噁嗪酮衍生物类抗艾滋病药物分子结构信息,因而能建立具有良好稳定性和预测能力的QSAR模型,为抗艾滋病药物的研发提供一定的理论基础.     

苯并噁嗪酮衍生物类抗艾滋病药物3D-QSAR研究

摘要：采用三维全息原子场作用矢量（3D-HoVAIF）对36个苯并噁嗪酮衍生物类抗艾滋病药物进行定量构效关系(QSAR)研究.运用偏最小二乘回归（partial least square regression, PLS）建模,同时采用内部及外部双重验证的办法对所得模型稳定性能进行了深入分析和检验.PLS建模的复相关系数（Rcum）、留一法（leave-one-out, LOO）交互校验（cross-validation, CV）复相关系数（QCV）和外部样本校验复相关系数（Qext）分别为0.906、0.865、0.815.结果表明,3D-HoVAIF能较好表征类苯并噁嗪酮衍生物抗艾滋病药物分子结构信息,因而能建立具有良好稳定性和预测能力的QSAR模型,为抗艾滋病药物的研发提供一定的理论基础.     

三维描述子用于咪唑衍生物类抗艾滋病药物QSAR研究

采用三维全息原子场作用矢量(3D-HoVAIF)对42个5-pheny-l-phenylamino-1H-imidazole 类抗艾滋病药物进行定量构效关系(QSAR)研究。运用偏最小二乘回归(PLS)建模,同时采用内部及外部双重验证的办法对所得模型稳定性能进行了深入分析和检验。PLS建模的复相关系数、留一法交互校验复相关系数和外部样本校验复相关系数分别为0.912、0.847、0.931。结果表明,3D-HoVAIF能较好表征5-pheny-l-phenylamino-1H-imidazole 类抗艾滋病药物分子结构信息,因而能建立具有良好稳定性和预测能力的QSAR模型,为抗艾滋病药物的研发提供一定的理论基础。     

分子表面随机采样分析用于苯乙基噻唑硫脲衍生物抗艾滋病药物的3D-QSAR研究

采用分子表面随机采样分析(RASMS)对61个苯乙基噻唑硫脲衍生物抗艾滋病药物进行定量构效关系研究.运用多元线性回归(MLR)建模,同时采用内部及外部双重验证的办法对所得模型稳定性能进行深入分析和检验.MLR建模的复相关系数(Rcum)、留一法交互校验复相关系数(QCV)和外部样本校验复相关系数rm(test)分别为0.919、0.856和0.848.结果表明,RASMS能较好表征噻唑硫脲化合物N-(2-苯乙基)-N`-(2-噻唑基)-硫脲(PETT)及其衍生物抗艾滋逆转录酶抑制剂的分子结构信息,且所建模型具有良好稳定性和预测能力,可用于研发新型抗艾滋病药物.     

分子表面随机采样分析用于苯乙基噻唑硫脲衍生物抗艾滋病药物的3D-QSAR研究

摘要：采用分子表面随机采样分析(RASMS)对61个苯乙基噻唑硫脲衍生物抗艾滋病药物进行定量构效关系研究。运用多元线性回归(MLR)建模，同时采用内部及外部双重验证的办法对所得模型稳定性能进行深入分析和检验。MLR建模的复相关系数(Rcum)、留一法交互校验复相关系数(QCV)和外部样本校验复相关系数rm(test)分别为0.919、0.856和0.848。结果表明，RASMS能较好表征噻唑硫脲化合物N-(2-苯乙基)-N`-(2-噻唑基)-硫脲(PETT)及其衍生物抗艾滋逆转录酶抑制剂的分子结构信息，且所建模型具有良好稳定性和预测能力，可用于研发新型抗艾滋病药物。     

酰肼类抗结核病药物的3D-QSAR研究

采用三维全息原子场作用矢量(3D-HoVAIF)对115个酰肼类抗结核病药物进行定量构效关系(QSAR)研究.运用多元线性回归(MLR)和偏最小二乘回归(PLS)建模,同时采用内部及外部双重验证的办法对所得模型稳定性能进行了深入分析和检验.MLR建模和PLS建模的复相关系数(R2cum)、留一法交互校验复相关系数(Q2LOO)以及外部样本校验复相关系数(Q2ext)分别为0.766、0.663、0.748和0.733、0.614、0.715.结果表明,3D-HoVAIF能较好表征抗结核药物分子结构信息,所建QSAR模型具有良好稳定性和预测能力,为抗结核病药物的研发提供一定的理论基础.     

酰肼类抗结核病药物的3D-QSAR研究

采用三维全息原子场作用矢量(3D-HoVAIF)对115个酰肼类抗结核病药物进行定量构效关系(QSAR)研究。运用多元线性回归(MLR)和偏最小二乘回归(PLS)建模,同时采用内部及外部双重验证的办法对所得模型稳定性能进行了深入分析和检验。MLR建模和PLS建模的复相关系数(Rcum2)、留一法交互校验复相关系数(QLOO2)以及外部样本校验复相关系数(Qext2)分别为0.765、0.663、0.748和0.733、0.614、0.715。结果表明,3D-HoVAIF能较好表征抗结核药物分子结构信息,所建QSAR模型具有良好稳定性和预测能力,为抗结核病药物的研发提供一定的理论基础。     

基于Topomer CoMFA的苯磺酰基亚胺噻唑衍生物的三维定量构效关系研究和分子设计

采用Topomer CoMFA方法对21个苯磺酰基亚胺噻唑衍生物进行三维定量构效关系研究,得到了HIV-1非核苷类逆转录酶抑制剂的3D-QSAR模型,其拟合复相关系数r2=0.964,交互验证复相关系数q2=0.801,外部验证复相关系数Qext2=0.959;采用基于片段的药物设计方法 Topomer Search从ZINC数据库中虚拟筛选出3个Ra基团和7个Rb基团,且设计得到21个新化合物.结果表明:该模型不仅稳定性良好,而且具有较强的预测能力;采用Topomer Search技术能够有效的筛选进而设计出新的化合物,为抗艾滋病新药的设计提供理论依据.     

部分有机物蝌蚪麻醉活性的预测

基于定量结构-活性相关性（QSAR）原理,研究了49种有机化合物结构与其蝌蚪麻醉活性的内在定量关系。首先应用分子电性作用矢量（molecular electronegativity interaction vector,MEIV）表征49种有机化合物的结构,再采用多元线性回归（MLR）方法建立了相应的QSAR预测模型,最后对所建模型分别进行了内部验证和外部验证。所建模型的复相关系数(Rcum)、留一法(LOO)交互校验复相关系数(RCV)和外部样本校验复相关系数(Qext)分别为0.9415、0.9127和0.9253,证明该模型均具有较高的稳定性和预测能力。     

三维全息原子场作用矢量用于均三氮苯类衍生物除草活性的QSAR研究

本文利用三维全息原子场作用矢量(3D-HoVAIF)对均三氮苯类衍生物分子结构进行表征,并利用逐步回归结合多元线性回归建立均三氮苯类衍生物除草活性的定量构效关系模型,同时采用内外部双重验证的方法检验模型的稳定性.所建模型相关统计量如下:建模相关系数(R)、留一法(LOO)交互验证相关系数(R_(cv))、外部样本验证相关系数(Q_(ext))和标准偏差(SD)分别为0.897、0.818、0.856和0.470.结果表明,3D-HoVAIF能较好地表征均三氮苯类衍生物分子的结构信息,所建模型具有良好的稳定性和预测能力;同时也指出了SP~3杂化的C之间的立体作用、SP~2杂化的N与SP~3杂化的C之间的立体作用、SP~2杂化C与SP~3杂化的N原子之间的静电作用以及SP~3杂化的C与X(卤素)之间的静电作用是影响该类化合物除草活性的重要因素.为高活性除草剂类分子设计和改造提供理论指导.     

三维全息原子场作用失量用于苦味肽QSAR的研究

本文提出利用三维原子场相互作用矢量(3D-VAIF)对苦味二肽分子结构进行表征,并利用逐步回归(SMR)结合多元性性回归(MLR)建立苦味二肽定量构效关系模型,同时采用内外部双重验证的方法检验模型的稳定性。所建模型相关统计参量如下：复相关系数(Rcum2)、留一法（LOO）交互校验复相关系数(Rcv2)和外部样本校验复相关系数（Qext2）分别为0.983、0.934、0.876。结果表明,三维全息原子矢量法能较好的对苦味二肽结构进行表征,优于以往传统的氨基酸描述子。从而可以为新的强活性肽类药物的分子设计和改造提供了指导。     

5,6-二氢-2-吡喃酮作为HIV-1蛋白酶抑制剂的3D-QSAR和对接研究

本文采用分子对接法研究了24个5,6-二氢-2-吡喃酮衍生物与HIV-1蛋白酶的相互作用,并采用三维定量构效关系(3D-QSAR)研究了药物分子化学结构和生物活性之间的关系.最终得到模型的复相关系数(R_(cum)~2)为0.961、留一法交互校验复相关系数(Q_(cv)~2)为0.897,外部交互验证复相关系数(Q_(ext)~2)为0.880,从结果可以看出三维定量构效关系对化合物的抗艾滋病活性具有比较好的预测能力.然后通过分子对接研究了配体小分子和HIV-1蛋白酶活性氨基酸残基之间的结合模式,这些信息对于以后设计合成新的抗艾滋病药物具有一定的指导作用.     

基于Topomer CoMFA方法对芳基硫代吲哚衍生物的分子建模与设计

采用Topomer CoMFA方法对30个芳基硫代吲哚衍生物进行三维定量关系研究,建立了3D-QSAR模型,所得模型的交叉验证相关系数q~2,非交叉验证相关系数r~2,外部验证的复相关系数Q_(ext)~2分别为0.562,0.878,0.985,结果表明该模型具有较好的稳定性和预测能力.Topomer CoMFA模型等势面提供的立体场与静电场可视化图像,直观的揭示了这一系列化合物中不同取代基结构对其生物活性的影响,运用这些信息进行分子设计,在理论上获得了5个具有较高活性的新化合物,该QSAR的实验结果可为合成新药提供理论参考.     

Classification of bioaccumulative and non-bioaccumulative chemicals using statistical learning approaches

The present work aimed at developing in silico models allowing for a reliable prediction of bioaccumulative compounds and non-bioaccumulative compounds based on the definition of Bioconcentration Factor (BCF) using a diverse data set of 238 organic molecules. The partial least squares analysis (PLS), C4.5, support vector machine (SVM), and random forest (RF) algorithms were applied, and their performance classifying these compounds in terms of their quantitative structure-activity relationships (QSAR) was evaluated and verified with 5-fold cross-validation and an independent evaluation data set. The obtained results show that the overall prediction accuracies (Q) of the optimal PLS, C4.5, SVM and RF models are 84.5-87.7% for the internal cross-validation, with prediction accuracy (CO) of 86.3-91.1% in the external test sets, and C4.5 is slightly better than the three other methods which presents a Q of 87.7%, and a CO of 91.1% for the test sets. All these results prove the reliabilities of the in silico models, which should be valuable for the environmental risk assessment of the substances.