TIBO衍生物类抗艾滋病药物三维定量结构活性关系研究

采用三维全息原子场作用矢量(3D-HoVAIF)对20个TIBO类衍生物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0.837、0.804、0.812。结果表明,3D-HoVAIF能较好表征TIBO类衍生物抗艾滋病药物分子结构信息,     

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。     

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.     

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.     

基于新型氨基酸描述符SVICE对肽类药物进行QSAR研究

采用20种天然氨基酸的47个information indices描述符、33个connectivity indices描述符和44个eigenvalue-based indices描述符分别进行主成分分析,得出一种新的氨基酸描述符-SVICE.将其分别对三肽血管收缩素转化酶(ACE)、抗菌十八肽(AMP)、苦味活性二肽(BTT)序列表征后,建立结构与活性的SMR-MLR模型,并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0.988,0.964,0.985;0.990,0.970和0.855;0.949,0.887,0.830.结果表明,运用SVICE描述符建立的MLR模型拟合、预测能力均较好,能较好解释肽类药物的活性与结构间的关系从而为新的强活性肽类药物的分子设计和改造提供了指导.     

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.     

分子电性距离矢量用于稠环芳烃液相色谱保留值的QSPR研究

采用分子电性距离矢量(Molecular Electronegativity Distance Vector,MEDV)表征稠环芳烃类化合物的分子结构.分别运用多元线性回归(Multiple Linear Regres-sion,MLR)和偏最小二乘回归(PLS)建立了稠环芳烃类化合物结构与其液相色谱(LC)保留值的定量结构一性质关系(QSPR)模型,同时采用内部及外部双重验证的办法对所建模型稳定性能进行分析和验证,建模计算值、留一法交互检验预测值和外部样本预测值的复相关系数Rcum、RLOO、Qext分别为0.9970,0.9950,0.9925(MLR);0.9930,0.9790,0.9917(PLS).结果表明,MEDV能较好地表征该类分子结构信息,所建QSPR模型具有良好的稳定性和预测能力.为稠环芳烃类化合物分离、纯化、检测等方法的建立,提供有效的理论依据.     

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.     

膦类化合物核磁共振谱化学位移预测

采用离子性指数(INI)、立体效应参数(iε)对291个膦化合物中磷原子进行结构表征,并与其核磁共振磷谱(31P NMR)建立定量结构波谱关系(QSSR)模型。分别利用多元线性回归(MLR)、偏最小二乘回归(PLSR)、人工神经网络(ANN)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,建模计算值、留一法(LOO)交互校验(CV)预测值和外部样本预测值的复相关系数Rcum、QLOO和Qext分别为0.9449,0.9408和0.9338(MLR);0.9421、0.9411和0.9338(PLSR);0.9741、0.9736和0.9471(ANN)。结果表明:INI、iε与31P NMR谱化学位移显著相关。     

HIV-1逆转录酶抑制剂的3D-QSAR研究及分子设计

采用Topomer Co MFA方法对24个二芳基苯胺衍生物进行三维定量构效关系研究,建立了3DQSAR模型,所得优化模型的非交叉相关系数、交互验证系数以及外部验证的复相关系数分别为0.928,0.654和0.940,结果表明该模型具有良好的稳定性和预测能力。采用分子对接技术对药物与受体的作用机制进行了研究,结果显示,药物与HIV-1逆转录酶的LYS172,GLU138,LYS101等位点作用明显。运用这些信息进行分子设计,在理论上获得了一些具有较高活性的新的二芳基苯胺类抗艾滋病药物,该QSAR的研究结果可为新药合成提供理论参考。     

有机磷酸酯类化合物气相色谱定量结构保留关系研究

采用分子电性距离矢量(MEDV)表征有机磷酸酯类化合物的分子结构,运用多元线性回归建立定量结构-色谱保留关系(QSRR)模型,同时采用逐步回归结合统计检测对模型进行变量筛选,建立了35个有机磷酸酯类化合物在3种不同固定相(OV-101,DB-1701和DB-WX)上气相色谱保留指数(RI)与MEDV的定量相关模型.在3种固定相上的QSRR模型的建模计算值复相关系数(R)、留一法(leave-one-out)交互校验复相关系数(QCV)分别为0.998 0和0.995 1(OV-101);0.996 3和0.989 6(DB-1701);0.993 7和0.984 1(DB-WX),表明模型具有良好估计能力与稳定性.     

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。     

烯烃气相色谱保留指数的QSRR研究

通过对184个烯烃类化合物在不同固定相不同柱温下的617个样本的气相色谱保留指数值(RI)与其部分参数:拓扑指数(mQ)、偶极矩(DPL)、固定液极性值(CP)及柱温(T)建立定量-色谱保留相关(QSRR)模型.分别利用多元线性回归(MLR)、偏最小二乘回归(PLSR)、人工神经网络(ANN)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,建模计算值、留一法(LOO)交互检验(CV)预测值和外部样本的复相关系数Rcum,QLOO和Rext分别为0.999 2,0.998 4和0.999 2(MLR);0.999 0,0.998 0和0.999 1(PLSR);0.999 4,0.998 7和0.999 2(ANN).结果表明:所建定量结构保留关系(QSRR)模型具有良好的稳定性和预测能力,较好地揭示了烯烃类化合物在不同固定相不同柱温上气相色谱保留指数的变化规律.     

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。     

萜类化合物13C NMR化学位移的定量构谱相关研究

利用原子电性作用矢量(Atomic electro-negativity interaction vector,AEIV)和原子杂化状态指数(Atomic hybridization state index,AHSI)对萜类化合物中的C原子进行结构表征并与其核磁共振碳谱(13C NMR)建立了优良的定量构谱相关(QSSR)模型.其中29个单萜类化合物中的290个C原子建模的计算值经留一法(Leave-one-out,LOO)交互校验(Cross-validation,CV)预测值的复相关系数(R)分别为0.9900和0.9867,进一步使用倍半萜、二萜、三萜化合物分子中65个C原子的13C NMR化学位移值来检测该模型的稳定性,模型预测值和观测值间复相关系数(R)为0.9777,取得了令人满意的结果.     

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。     

五元杂环并嘧啶类胸苷酸合成酶抑制剂的构效关系和分子对接

用比较分子场分析法(CoMFA)和比较分子相似性指数分析法(CoMSIA)研究了38个五元杂环并嘧啶衍生物类胸苷酸合成酶抑制剂的三维定量构效关系(3D-QSAR), 建立了相关预测模型. CoMFA和CoMSIA模型的交互验证相关系数q²分别为0.662和0.672、非交互验证相关系数R²分别为0.921和0.884、外部交互验证相关系数Q_ext²分别为0.85和0.81. 分子对接得到的结合模式与三维定量构效关系得到的结果一致. 结果表明这两种模型都具有良好的预测能力, 可应用于指导化合物的设计和结构修饰, 为进一步设计新型胸苷酸合成酶抑制剂提供了理论依据.     

基于神经网络的黑莓果酒香气成分的定量结构色谱保留相关研究

采用人工神经网络(ANN)建立了36种黑莓果酒香气成分的结构与色谱保留时间之间的定量关系(QSRR)模型。以36种黑莓果酒香气成分的分子连结性指数和电拓扑指数作为输入、保留时间作为输出,采用内外双重验证的办法分析和检验所得模型的稳定性,所构建网络模型的相关系数为0.9993、交叉检验相关系数为0.9949、标准偏差为0.1100、残差绝对值小于0.47,应用于外部预测集,外部预测集相关系数为0.9833。为了便于比较,也采用多元线性回归(MLR)法建立了QSRR模型,模型的相关系数为0.9904、交叉检验相关系数为0.9905、标准偏差为1.4896、残差绝对值小于4.32,外部预测集相关系数为0.8973。结果表明,ANN模型获得了比MLR模型更好的拟合效果。     

基于Topomer CoMFA方法的喹诺酮羧酸类衍生物的QSAR研究及分子设计

采用基于R基团搜索技术的Topomer Co MFA技术对一系列喹诺酮羧酸类衍生物进行三维定量构效(3D-QSAR)关系研究,所得模型结果的交叉验证相关系数(q2)为0.790,非交互验证系数(r2)为0.890,外部验证的复相关系数(r2pred)为0.878,研究结果表明该模型具有良好的稳定性和预测能力。采用Topomer search技术在ZINC数据库中进行虚拟筛选,筛选出6个Ra基团和3个Rb基团,进而设计出12个具有更高活性的新型喹诺酮羧酸类化合物。采用分子对接技术对药物与受体的作用机制进行了研究,结果显示,药物与蛋白酶的ASP 30、ASP 29和ASN 25位点作用明显,该QSAR的研究结果可为新药合成提供理论参考。