三维分子特征的提取及结构-毒性相关性的研究

为定量预测环境中有害有机化合物苯胺类的毒性, 运用位点编码法, 计算了三维空间分子的投影面积, 同时, 在回归分析和人工神经网络计算中与量化参数及拓扑指数进行了组合, 得到了比CoMFA还好的结果.     

基于5-芳基乙内酰脲类化合物的CoMFA和HQSAR研究

用CoMFA和HQSAR两种QSAR方法研究了50个乙内酰脲类分子的定量构效关系.本研究从构象搜索所得的低能结构出发构建化合物分子的构象, 建立CoMFA模型,并进行了全空间搜索. HQSAR本质上是一种二维的QSAR方法,与CoMFA方法相比,该方法在数据处理方面,比CoMFA方法快捷,并且可重复性好.两种方法均得到了较好分析结果, CoMFA的交叉验证相关系数q2 值为0.815, HQSAR的q2值为0.893.这些方程有力地说明了该类分子在(R,R)-N-3,5-dinitrobenzoyl-1,2-diamine型手性固定相上拆分过程中的影响因素,对今后类似拆分的实验研究提供了理论支持.     

基于分子对接的咪唑啉类α_(2A)-肾上腺素能配体三维定量构效关系研究

对系列咪唑啉类α2A-肾上腺素能配体类似物进行MFA和CoMFA两种方法的定量构效关系研究。化合物的构象采用与α2A-肾上腺素能受体分子对接的最佳结合构象,计算结果表明,两种方法的计算结果有较好的一致性。MFA模型的r2和xv_r2分别为0.997和0.946,CoMFA模型的r2和xv_r2分别为0.999和0.580,两种方法得到的定量构效关系模型均有较好的拟合能力和预测能力,可用于对咪唑啉类α2A-肾上腺素能配体化合物进行虚拟筛选和活性评价。研究结果为进一步设计合成新的候选化合物提供理论依据。     

q~2引导构象选择CoMFA方法研究HIV－1RT抑制剂

对未知受体结构的药物设计其主导方法CoMFA来说，柔性目标分子的多种构象 造成了问题的复杂性。本文介绍交叉验证参数R~2(q~2)引导的构象选择CoMFA方法 ，选择化合物的最佳构象。将一组47个HIV－1 RT抑制剂进行有、无构象选择的 CoMFA分析来作评价。根据化合物的活性、毒性、选择性指数（毒性／活性比）等 实验数据得到的模型，其交叉验证参数q~2为0.7以上，非交叉验证的相应参数为0. 94以上，最后，还经过试验集化合物验证该模型的预测能力，置信度（1－α）＞ 0.99。     

标准差标准化方法修正的PBBs多效应3D-QSAR模型及其在环境友好性分子修饰中的应用

构建了标准差标准化方法修正的兼具多溴联苯(PBBs)分子红外振动强度、 生物富集性和毒性3种效应的CoMFA模型, 分析了PBBs分子力场对其综合值的影响, 确定取代位点, 并进行兼具易红外光谱检出、 低生物富集性和毒性特征的PBB分子修饰(以PBB-153为例). 研究结果表明, 构建的CoMFA模型对PBBs分子的红外振动强度、 生物富集性和毒性3种效应综合值具有较好的预测和拟合能力, 且具有较好的稳定性, 静电场和立体场的贡献率分别为59.9%和40.1%. 根据模型三维等势图选择正电性高于Br原子的5种取代基团对目标分子PBB-153进行单、 双取代, 筛选出6个3种效应综合值上升的PBB-153衍生物. PBBs衍生物分子单效应计算或预测结果验证表明所构建的兼具PBBs分子红外振动强度、 生物富集性和毒性3种效应综合值的CoMFA模型可以有效应用于PBBs分子的修饰. 设计的PBB-153衍生物分子具有较好的稳定性, 同时阻燃性与目标分子相当, 环境持久性及迁移性方面优于目标分子. 2D-QSAR模型表明, PBBs分子的偶极矩、 最负电荷及邻位Br原子数对其红外振动强度、 生物富集性和毒性单效应和综合值影响趋势一致.     

胆固醇酯转运蛋白抑制剂的3D-QSAR模型

利用VolSurf参数和比较分子场分析(CoMFA)方法对N,N-二取代三氟-3-氨基-2-丙醇衍生物类胆固醇酯转运蛋白抑制剂进行了三维定量构效关系(3D-QSAR)模型研究, 均得到较好的结果, 训练集模型具有良好的预测能力. VolSurf参数分析表明抑制活性高的分子必须具有合适的亲水性、多的氢键给体和少的氢键受体; 在一定范围内, 分子量大、表面光滑且非球性高的分子抑制活性高; 高疏水性以及质量中心与疏水区中心的高不平衡性对活性是不利因素. CoMFA结果表明, 立体作用对活性的影响较静电作用稍强, N-苯基取代基苯氧基的间位体积大且正电性强的基团对活性有利, N-苄基取代基的间位体积大且合适的电负性对活性有利, 而苄基的对位立体位阻的增加则对活性不利. VolSurf参数提供了分子整体性质信息, CoMFA提供了取代基信息, 两者互为补充, 对该类抑制剂新化合物的设计具有指导意义.     

含呋喃环双酰脲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27个新型双酰基脲类化合物的杀蚊幼虫(Aedes aegypti L.)活性进行三维定量构效关系(3D-QSAR)研究. 在CoMFA研究中, 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, 发现立体场和氢键供体场的组合得到最佳模型. 所建立的CoMFA和CoMSIA模型的非交叉验证相关系数r2值分别为0.828和0.841, 并都具有较强的预测能力. CoMFA和CoMSIA模型的三维等值图不仅直观地解释了结构与活性的关系, 而且为后续优化该系列化合物提供了理论依据.     

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.     

苯并呋喃类N-肉豆蔻酰基转移酶抑制剂的三维定量构效关系研究

摘要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), 系统地研究了40个苯并呋喃类N-肉豆蔻酰基转移酶(NMT)抑制剂的三维定量构效关系. 在CoMFA研究中, 考察了网格点步长对模型统计结果的影响. 在CoMSIA研究中, 研究了各种分子场组合、 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可得到最佳模型. 所建立的CoMFA和CoMSIA模型的交叉相关系数q2值分别为0.759和0.730, 均具有较强的预测能力. 利用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并呋喃环上各位置取代基对抑酶活性的影响, 为进一步结构优化提供了重要依据.     

含氟农药的比较分子场分析研究

用比较分子场分析(CoMFA)方法对112种含氟农药分子的生物活性及毒性同时进行了定量构效关系研究。用78个化合物作为训练集,以距离比较方法(DISCO)确认的药效团为叠合规则构建CoMFA模型,发现影响活性的立体场与静电场的贡献分别为60.4%和39.6%,影响毒性的立体场与静电场的贡献分别为59.2%和40.8%。药效模型与毒效模型在交叉验证时的相关系数平方(R^2)分别为0.652和0.611,非交叉验证的R^2分别为0.982和0.977,方差比F(8,69)值分别为463.6及362.9,活性和毒性的标准偏差-极差比s/△γ值分别为3.6%和2.9%,表明模型具有较好的自预测能力。对测试组34个化合物进行了活性和毒性的预测,活性与毒性预测的标准偏差-极差比s/△γ值分别为10.4%和6.4%。最后,还建立了一个由97个化合物构建的扩大的模型,各种统计量得到了进一步提高。并预计了一个活性较高且毒性很低的新化合物。     

5-芳基乙内酰脲类化合物在Pirkle型色谱柱上拆分的CoMFA研究

用比较分子场分析法(CoMFA)研究了5-芳基乙内酰脲类化合物定量结构-保留关 系。本研究林构象搜索所得的低能结构出发构建化合物分子的构象，并进行了全空 间搜索。得到了较好的模型CoMFA的交叉验证回归系数q~2为0.764，模型的线性回 归系数r~2为0.962)。这些方程不仅有助于推测被识别剂和识别剂之间的结合方式 ，还可以定量地预测结构相近的类似物的拆分可能性，为设计合成新的识别剂和被 识别剂都提供了一定的理论依据。     

含呋喃环双酰肼类衍生物的合成、杀虫活性及3D-QSAR研究

为发现新的昆虫生长调节剂,经单取代苯基呋喃甲酰氯与取代苯甲酰肼反应得到22个未见文献报道的含呋喃环双酰肼类化合物,其结构均通过了IR,1HNMR和元素分析确认.初步生测结果表明,所有目标化合物对豆蚜(Aphisfabae)均有活性,部分目标化合物表现出较好或中等的杀幼虫活性.化合物Ia,Ib和Ic在药剂浓度为0.05%时,对豆蚜的死亡抑制率分别为81.8%,58.4%和52.2%,其中化合物Ia对若蚜的蜕皮和成蚜产雌能力具有一定的抑制作用.而大部分目标化合物在药剂浓度为0.1%,0.05%和0.001%时,对3龄粘虫(Mythimna separate)、棉红蜘蛛(Tetranchus urticae)和尖音淡色库蚊(Culex pipiens pallens)幼虫杀虫活性不明显.采用比较分子力场分析(CoMFA)方法,对22个化合物的杀蚜虫活性进行三维定量构效关系(3D-QSAR)研究.在CoMFA研究中,考察了不同力场和电荷下网格点步长对统计结果的影响.建立了三维定量构效关系CoMFA模型(q2=0.518,r2=0.936).CoMFA模型的立体场、静电场三维等值线图不仅直观地解释了结构与活性的关系,而且为后续优化该系列化合物提供了理论依据.     

苯并噁嗪酮衍生物的3D-QSAR分析

苯并噁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个苯并噁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.     

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.     

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.     

含氟新农药的构效关系研究Ⅱ.三维定量构效关系分析

为了能更深入地认识含氟新化合物作为农药的生物活性和其结构间的关系,建立有意义的药物-受体作用模型,寻找同类化合物的药效团,对合成的含氟化合物在经典QSAR方法研究的基础上,又进一步运用DISCO,CoMFA和Leapfrog方法研究了它们的三维构效关系.首先根据化学结构,将分子进行了分类,然后再分别进行CoMFA计算,根据第I类分子的CoMFA结果,我们进行了含氯化合物的全新设计.根据各类中较好的构效关系模型,我们进行了分子的改造,预测了它们的活性.     

2(1H)-喹啉-2,4-二酮类化合物抗小麦锈病的3D-QSAR研究

用比较分子力场分析(CoMFA)方法和比较分子相似性指数分析(CoMSIA)方法研究了21个2(1H)-喹啉-2,4-二酮类化合物抗小麦锈病的三维定量构效关系(3D-QSAR),发现用CoMFA方法可以找到最佳的3D-QSAR模型,并通过量子化学从头计算的方法研究了不同活性化合物的前线轨道及静电势分布图的差异.所得构效关系模型为发现更高活性的化合物提供理论指导.     

1,2-萘醌类化合物抑制PTP1B的三维定量构效关系研究

蛋白酪氨酸磷酸酶1B (protein tyrosine phosphatase 1B, PTP-1B)是近年来发现的治疗II型糖尿病的新靶点, 1,2-萘醌类化合物对PTP-1B有较好的抑制活性, 具有良好的药用前景. 为了设计出本类化合物抑制效果更好的分子构型, 用比较分子力场分析(CoMFA)和比较分子相似性指数分析(CoMSIA)对该类化合物进行了三维定量构效关系(3D-QSAR)的研究, 并建立了相关的预测模型. 其中, CoMFA模型的交叉验证相关系数(q²)为0.555, 非交叉验证相关系数(r²)为0.991, 标准偏差(SEE)为0.049, F值为564.910. CoMSIA模型的q²为0.558, r²为0.991, SEE为0.050, F值为542.773. 计算结果表明, 获得的CoMFA和CoMSIA模型具有良好的预测能力, 可以应用于指导该类化合物的设计.     

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.     

Discodermolide及其衍生物三维定量构效关系的研究

Discodermolide是一种新颖的作用于微管蛋白的抗肿瘤化合物, 具有良好的药用前景. 为了设计出药效更好的类似物, 我们用比较分子力场分析(CoMFA)和比较分子相似性指数分析(CoMSIA)对discodermolide及其衍生物进行了三维定量构效关系(3D-QSAR)的研究, 并建立了相关的预测模型. 其中, CoMFA模型的交叉验证相关系数(q2)为0.592, 非交叉验证相关系数(r2)为0.982, 标准偏差(SEE)为0.094, F值为119.761; CoMSIA模型的q2为0.544, r2为0.980, SEE为0.098, F值为108.715. 计算结果表明, 获得的CoMFA和CoMSIA模型具有良好的预测能力, 可以应用于指导该类化合物的设计.