具有除草活性的大环内酯类衍生物的定量构效关系

研究了一系列结构新颖的具有除草活性的大环内酯衍生物的定量构效关系(QSAR). 构建的比较分子力场分析(CoMFA)、比较分子近似指数分析(CoMSIA)和全息定量构效关系(HQSAR)分子模型的交叉验证系数r2cv均大于0.5, 非交叉验证系数r2都超过0.8, 表明获取的QSAR模型具有可信的预测能力. 对CoMFA、CoMSIA模型的三维(3D)等势图分析, 发现除了立体场和静电场外, 疏水场和氢键受体场也是影响大环内酯类化合物除草活性的重要因素. 构建的HQSAR模型的原子贡献图提示的结构改造信息与三维QSAR的结果基本一致. 利用CoMFA、CoMSIA模型提供的信息,对目前已合成的活性最高化合物B1-3进行分子结构改造, 预测结果发现部分化合物可能具有更好的除草活性.     

髓细胞白血病因子-1抑制剂的三维定量构效关系研究

髓细胞白血病因子-1(Mcl-1)在多种细胞的生存与死亡中发挥着重要的作用,参与多种肿瘤的发生,已经成为新的研究热点。本文针对52个Mcl-1抑制剂2-吲哚酰基磺酰胺类化合物进行三维定量关系(3D-QSAR)研究,研究其结构与活性的关系。为此,基于分子的共同骨架叠合运用比较分子立场分析(CoMFA)和比较分子相似性指数分析(CoMSIA)两种经典的方法进行了三维定量构效关系的研究,建立相应模型,进行分子结构和抗肿瘤活性的分析。CoMFA模型的交叉验证系数q~2为0.714,相关系数r~2为0.992,预测相关系数r~2pred为0.654,立体场和静电场对活性的贡献为62%和38%。CoMSIA模型的交叉验证系数q~2为0.785,相关系数r~2为0.984,预测相关系数r~2pred为0.763。立体场、静电场、疏水场对活性的贡献为25.1%、41.0%和33.9%。数据证明上述模型都显示出了较好的预测性,为设计新型高活性的小分子抑制剂提供了有效信息。     

抗癌性7,8-二烃基-1,3-二氨基吡咯-[3,2-f]喹唑啉定量构效关系研究

用密度泛函理论（DFT）、分子力学（MM+）及统计方法，对一系列抗癌性二氢叶酸还原酶抑制剂－7,8-二烃基-1,3-二氨基吡咯-[3,2-f] 喹唑啉进行定量构效关系（QSAR）研究。通过逐步回归分析建立了基于分子疏水性和立体参数的QSAR方程。得到的最佳QSAR方程只有疏水参数Clog P及Clog P² 两个描述符，但该方程可调控的相关系数平方R²_A 及交叉验证系数平方q² 分别为0.937和0.911，表明所建模型具有很好的统计意义及显著的预报能力。研究结果进一步表明：疏水性是影响该系列化合物抗癌活性的主要因素，化合物的活性与分子疏水参数呈经典的抛物线关系，最佳的Clog P值为4.3。本文QSAR研究结果可为该系列抗癌药物的作用机理分析及分子设计或结构修饰提供有用的理论参考。     

咪唑啉酮类除草剂的三维构效关系研究

从三维角度出发,采取不同的构象搜索方法得到了咪唑酮类化合物分子的活性构象。利用比较分子场分析方法进一步证实了模板分子构象的正确性。并从静电场、立体场及活性关系等方面进行了三维定量构效关系研究,得到了具有较强预测能力的QSAR模型。     

皂甙的三维定量构效关系研究

针对目标分子柔性大的特点,在比较分子场分析(CoMFA)方法中采用交叉验证相关系数平方R^2引导的构象选择法。对12个皂甙分子的生物活性进行了三维定量构效关系研究。探讨了几种探针对构效关系结果的影响,并选择了一种较合理的“复合”探针方案。应用该复合探针构建CoMFA模型,发现影响药效的立体场与静电场的贡献分别为40%和40%,其它能量项的贡献为20%。该模型交叉验证的相关系数平方R^2为0.653,非交叉验证的R^2为0.991,方差比F(4,7)值130.195(即置信度99%以上),活性预计的标准偏差与极差比(s/△γ)为4.2%,表明模型具有较好的预测能力。根据该模型,预计在指定位置添加位阻较大的基团活性值提高将会比较明显。     

6-异位-5,8-O-二甲基乙酰紫草素衍生物的2D/3D-QSAR研究

本文综合运用密度泛函理论(DFT)、分子力学(MM2)和统计学等方法对22个具有抗人体乳腺癌(MDA-MB-231)活性的6-异位-5,8-O-二甲基乙酰紫草素类衍生物进行二维(2D)定量构效关系(QSAR)研究,同时运用比较分子相似性指数分析(Co MSIA)方法进行三维(3D)QSAR研究。所建最优2D-QSAR方程的留一法交叉验证系数(q2)和拟合相关系数(R2)分别为0.833和0.900;Co MSIA(SEHA)模型的q2和非交叉验证系数(r2)分别为0.624和0.999,预测相关系数R2pred为0.838,表明所建立的2D/3D-QSAR模型都具有良好的统计学意义及合理、可信的预报能力,可以预测未知化合物的活性。研究结果为理解该类化合物的作用机理和设计合成更高活性的新化合物提供理论参考。     

5,8-二甲基乙酰紫草素衍生物QSAR及分子设计

综合运用密度泛函理论、分子力学、统计学及比较分子力场分析等方法研究了抗肿瘤药物5,8-二甲基乙酰紫草素衍生物的二维(2D)、三维(3D)定量构效关系(QSAR).所建最优2D-QSAR方程的交叉验证系数(q2)和拟合相关系数(R2)分别为0.618和0.736.CoMFA模型的q2和非交叉验证系数(r2)分别为0.703和0.982,预测相关系数R2pred为0.746.结果表明,所建立的2D/3D-QSAR模型都具有良好的统计学意义及合理、可信的预报能力,可以预测未知化合物的活性。基于此研究结果,设计了4个具有较高抗肿瘤活性的新化合物.     

苯并呋喃／噻吩联二苯类PTP1B抑制剂三维构效关系研究

主要采用比较分子力场分析方法（CoMFA）对苯并呋喃／噻吩联二苯类PTP1B (protein tyrosine phosphatase 1B)抑制剂进行了三维构效关系的研究，考察了 静电场、立体场和氢键场对构效关系的影响，交叉系数q^2的值达到0．58，表明 CoMFA得到的构效关系模型比较理想，同时test set中分子的预测活性也表明，模 型具有较好的预测能力，研究还表明，氢键场的加入不一定有利于模型的改善，通 过对分子场等值面图的分析，可以观察到叠合分子周围立体场和静电场对化合物活 性的影响，为改进原有化合物的结构，提高它们的活性提供了指导，还尝试采用比 较分子相似性指数分析方法（CoMFA）对这一系列化合物作了研究，结果表明虽然 CoMFA中加入了疏水场，但是对于研究的体系，CoMFA的模型质量并没有显著提高。     

μ-芋螺毒素及其类似物的定量构效关系研究

μ-芋螺毒素是肌肉型钠离子通道的专一性阻断剂,本文主要采用PLS（PartialLeastSquare）多元数学分析方法对μ-芋螺毒素及其17个类似物进行了定量构效关系研究,建立了QSAR模型,其模型的交叉验证值R2＝0．813,Y实验值与Y预测值的相关系数0．903．计算结果表明,对分子活性影响比较大的是13位精氨酸残基和分子中的电荷变化,增加分子的正电荷,将提高分子的活性,其次是19,2,12,9,和17位氨基酸残基．     

1,2,4—三唑并（1,5—a）嘧啶—2—磺酰胺类除草剂的CoMFA研究

1,2,4-三唑并[1,5－a]嘧啶-2-磺酰胺类除草剂是继磺酰脲之后所开发出的又一类以ALS为作用耙标的超高效除草剂．本文采用比较分子力场分析方法对该类除草剂进行了三维定量构效关系研究,结果发现立体场和静电场对该类化合物的除草活性均有重要影响,其中以立体场为主．根据我们所得的QSAR模型,可以对该类化合物的结构与活性关系进行很好的解释．     

抗癌性吲哚喹唑啉衍生物3D-QSAR研究及其分子设计

吲哚喹唑啉衍生物是近年来发现的一类具有良好抗癌活性的化合物. 作者在最近报道的二维定量构效关系(2D-QSAR)的基础上, 采用比较分子力场方法(CoMFA)进一步对该系列化合物进行三维定量构效关系(3D-QSAR)研究, 建立了3D-QSAR的CoMFA模型, 其非交叉验证相关系数r2=0.986, 标准偏差SD=0.084, 统计方差比F=114.6, 交叉验证相关系数q2=0.695, 表明该模型合理、可信, 并具有良好的预测能力. 研究结果表明: (1) 取代基R1的部位上静电效应起主要作用, 并且确保取代基R1的第一个原子具有较大的净正电荷, 对提高化合物的抗癌活性十分重要. 这与2D-QSAR研究结果相一致. (2) 取代基R2的部位上立体效应起主要作用, R2的体积大小要适中. 应用这些规律进行了分子设计, 在理论上获得了一些具有较高抗癌活性的新的吲哚喹唑啉衍生物, 并期待实验证实. 该QSAR的研究结果可为实验工作者合成新药提供理论参考.     

3D-QSAR Study on a Series of Indolo[1,2-b]quinazoline Derivatives with Anticancer Activity and their Molecular Design

Indolo[1,2-b]quinazoline derivatives have recently been reported as a type of compound with potential anticancer activity. On the basis of our the published two-dimensional quantitative structure-activity relationship (2D-QSAR) of these compounds, a further study on the three-dimensional quantitative structure-activity relationship (3D-QSAR) was carried out using the method of comparative molecular field analysis (CoMFA). A reasonable, receivable, and an effective 3D-QSAR model has been established, in which the correlation coefficient (r²) and cross-validation coefficient (q²) values are 0.986 and 0.695, respectively, the statistical squared deviation ratio (F) is 114.6, and the standard deviation (SD) is 0.084. The results suggest that the electrostatic effect of substituent R₁ and steric effect of substituent R₂ play a very important role in the improvement of the anticancer activity of these compounds. In this article, some significant conclusions, which are in good agreement with the conclusions obtained using 2D-QSAR, were drawn as follows. (1) The electrostatic effect in the substituent R₁ part plays a major role, and it is very important to make the first atom of R₁ carrying more positive charges in order to improve the anticancer activity of the compounds. (2) The steric effect plays a major role in the substituent R₂ part, and the volume of R₂ should be moderate. Based on the above conclusions, three new molecules of Indolo[1,2-b]quinazoline derivatives with higher anticancer activity have been theoretically designed and are waiting for support from experiment. The QSAR results can offer a theoretical reference for the pharmaceutical synthesis.     

苯并嗪酮衍生物的3D-QSAR分析

苯并嗪酮衍生物是近年来发现的一类抗血小板聚集化合物, 在前人研究的基础上利用比较分子场分析(CoMFA)和比较分子相似性指数分析(CoMSIA)对23个苯并嗪酮衍生物进行了三维定量构效关系(3D-QSAR)研究. 其中CoMFA模型交叉验证系数Q2=0.703, 回归系数R2=0.994, 计算值与实验值的平均方差SEE=0.053, 统计方差比F=184.773; CoMSIA模型Q2=0.847, R2=0.992, SEE=0.058, F=171.670. 两种方法得到的模型都具有较好的预测能力. 结果表明, 标题化合物中8-位取代基R1静电效应起主要作用; 2-位取代基R2立体效应占主导作用, 但官能团大小要适中. 根据研究结果设计了六种活性较高的化合物.     

顺式新烟碱类衍生物的三维定量构效关系研究

采用比较分子力场分析法(CoMFA)和比较分子相似性指数分析法(CoMSIA)对34个顺式新烟碱类衍生物的杀虫活性进行三维定量构效关系(3D-QSAR)研究.构建的CoMFA和CoMSIA模型的交叉验证系数rc2v分别为0.877和0.862,非交叉验证系数r2分别为0.970和0.961,表明建立的3D-QSAR模型具有较好的统计相关性和预测能力.一系列的研究结果指出:立体场、静电场和氢键受体场是描述顺式新烟碱类衍生物的化学结构与杀虫活性关系的重要参数;在咪唑啉环的3,4位不宜引入较大的取代基,提高咪唑啉环的电负性或增强硝基一个端氧的氢键受体特征有利于提高顺式新烟碱类衍生物的杀虫活性.     

两类促肾上腺皮质释放激素(CRH)拮抗剂的分子场分析

采用比较分子相似性指数分析方法(CoMSIA)及比较分子场分析方法(CoMSIA)研究了两组CRH拮抗剂结构与活性的关系。在两种方法中,都考虑了静电场、立体场以及氢键场对构效关系的影响,结果表明采用CoMSIA得到构效关系模型要明显优于采用CoMFA得到的构效关系模型,在CoMSIA计算中,当引入疏水场时,三维构效关系模型能得到明显的改善,通过这个三维构效关系模型,可以较为精确地预测化合物的活性。通过分析分子场等值面图在空间的分布,可以观察到叠合分子周围的立体、静电以及疏水特征对化合物活性的影响。     

取代嘧啶衍生物抗前列腺癌活性的3D-QSAR研究

运用比较分子力场分析(CoMFA)方法,建立18种取代嘧啶衍生物抗前列腺癌活性(pM)的三维定量构效关系。训练集中15个化合物用于建立预测模型,测试集13个化合物(含10号模板分子和新设计的9个分子)作为模型验证。建立的CoMFA模型的交叉验证系数(R_ev²)、非交叉验证系数(R²)分别为0.344、0.935,说明所建模型具有较强的鲁棒性和良好的预测能力。该模型中立体场、静电场贡献率依次为71.6%、28.6%。影响取代嘧啶衍生物抗前列腺癌活性的主要因素是取代基的疏水作用和空间位阻,其次是取代基的库仑力、氢键及配位作用。基于此研究结果,设计了9个新化合物,其抗前列腺癌活性有待医学实验验证。     

新型三唑类抗真菌化合物的三维定量构效关系研究

采用比较分子力场分析法(CoMFA)和比较分子相似性指数分析法(CoMSIA), 系统研究了40个新型三唑类化合物抗真菌活性的三维定量构效关系. 在CoMFA研究中, 研究了两种药效构象对模型的影响, 并考察了网格点步长对统计结果的影响. 在CoMSIA研究中, 系统考察了各种分子场组合、网格点步长和衰减因子对模型统计结果的影响, 发现立体场、静电场、疏水场和氢键受体场的组合得到最佳模型. 所建立CoMFA和CoMSIA模型的交叉相关系数q²值分别为0.718和0.655, 并都具有较强的预测能力. CoMFA和CoMSIA模型的三维等值线图直观地解释了化合物的构效关系, 阐明了化合物结构中苯环上各位置取代基对抗真菌活性的影响, 为进一步结构优化提供了重要依据.     

二芳基三嗪类HIV-1逆转录酶抑制剂的分子对接及3D-QSAR研究

对40个二芳基三嗪类HIV-1逆转录酶抑制剂进行了分子对接研究,结果表明,2个疏水性芳香取代基团与结合口袋底部形成的疏水和范德华相互作用、三嗪环母核及其R4取代基与结合位点产生的氢键和静电作用以及R4取代基与袋口形成的空间位阻效应是影响该系列化合物活性的重要因素.根据对接优势构象进行分子叠合和比较分子相似性指数分析(C...     

3D-QSAR study of hallucinogenic phenylalkylamines by using CoMFA approach

The three-dimensional quantitative structure–activity relationship (3D-QSAR) has been studied on 90 hallucinogenic phenylalkylamines by the comparative molecular field analysis (CoMFA). Two conformations were compared during the modeling. Conformation I referred to the amino group close to ring position 6 and conformation II related to the amino group trans to the phenyl ring. Satisfactory results were obtained by using both conformations. There were still differences between the two models. The model based on conformation I got better statistical results than the one about conformation II. And this may suggest that conformation I be preponderant when the hallucinogenic phenylalkylamines interact with the receptor. To further confirm the predictive capability of the CoMFA model, 18 compounds with conformation I were randomly selected as a test set and the remaining ones as training set. The best CoMFA model based on the training set had a cross-validation coefficient q ² of 0.549 at five components and non cross-validation coefficient R ² of 0.835, the standard error of estimation was 0.219. The model showed good predictive ability in the external test with a coefficient R _pre² of 0.611. The CoMFA coefficient contour maps suggested that both steric and electrostatic interactions play an important role. The contributions from the steric and electrostatic fields were 0.450 and 0.550, respectively.     

N-(4-取代嘧啶-2-基)苄基磺酰脲和苯氧基磺酰脲的3D-QSAR研究

采用比较分子力场分析(CoMFA)方法,对两类单取代嘧啶类似物、6个N-(4-取代嘧啶-2-基)-2-甲氧羰基苄基磺酰脲(1a～1f)和14个N-(4-取代嘧啶-2-基)-2-取代苯氧基磺酰脲(2a～2n)进行三维定量构效关系(3D-QSAR)研究.建立了一个较为可靠的预测模型.结果表明,分子中苯环邻位、嘧啶环形成氢键的N原子处以及嘧啶环4位和6位附近负电荷增加;苯环邻位乙氧基的CH₂CH₃附近选择带正电的原子;苯环邻位乙氧基附近空间体积增加,而嘧啶环4位甲氧基稍远处取代基的立体位阻不超过此位置,将有利于提高活性.最后解释了修饰磺酰脲的除草剂仍具有较高活性的原因.