取代基物化参数及其在药物定量构效关系中的应用

把取代基电性、立体及疏水性物化参数组合建立一种新取代基描述方法, 对环尿素类和N,N-二甲基-2-溴苯乙胺类衍生物进行结构表征. 对训练样本集通过逐步回归筛选变量, 所建多元线性回归方程R2分别为0.853和0.960, 留一法交互检验Rcv2分别为0.723和0.901；用预测集样本作外部预测, 所得Qext2分别为0.7617和0.7653. 结果显示：环尿素类化合物结构中苯环邻位立体、间位疏水、对位疏水及立体因素对该类药物抗HIV活性产生阻抑作用； N,N-二甲基-2-溴苯乙胺类苯环上取代基立体因素及对位给电子效应有利于提高肾上腺素能阻断活性.     

离子液体中有机物溶解度的QSPR模型分析

采用偏最小二乘(PLS)分析方法对84个有机物在四种不同的离子液体中的溶解度进行基于VolSurf参数的定量构性关系(QSPR)研究,取得较好的结果.训练集模型对预测集具有良好的预测能力.参数分析表明有机物具有较大体积的亲水区域,对溶解度有利,且有机物与离子液体之间的相互作用能约为-0.84kJ·mol-1.一定的疏水性对溶解度也是有利因素,当离子液体具有小体积的疏水取代基,有机物具有不对称的局部疏水区域对溶解度有利,当离子液体具有大体积或多个疏水取代基,有机物较高的疏水体积对溶解度有利.多元线性回归(MLR)显示亲水参数W1最重要,表明分子的亲水性是影响有机物在离子液体中溶解的关键因素.     

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.     

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。     

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.     

N-硝基脲类化合物除草活性的3D-QSAR研究

经活性测试,N-硝基脲类化合物对反枝苋(A. retroflexus L)和苏丹草(S. sudanenses)呈现除草活性。为进一步设计高活性的目标化合物,采用比较分子力场(CoMFA)对38个N-硝基脲类化合物进行三维定量构效关系(3D-QSAR)分析,建立了相关性显著、预测能力强的3D-QSAR模型(反枝苋：q2=0.674, r2=1.000, R2pred=0.9989,苏丹草：q2=0.635, r2=1.000, R2pred=0.9958)。根据CoMFA模型的立体场和静电场三维等势线图,在N’-苯环2, 5位引入体积大的正电荷取代基;3位引入负电荷基团;4, 6位引入体积大的负电荷基团有利于提高目标化合物对双子叶杂草反枝苋的除草活性,而在2位引入体积大的负电荷基团;3位引入体积小的负电荷基团;4位引入体积大的正电荷基团;5位引入体积大的取代基有利于提高目标化合物对单子叶杂草苏丹草的除草活性。     

磷酸二酯酶4b抑制剂定量构效关系及分子对接研究

磷酸二酯酶 4( PDE4)是第二信使环磷酸腺苷( cAMP)选择性高亲和力的水解酶,影响气道平滑肌、炎性细胞和免疫细胞的功能,选择性 PDE4b 抑制剂作为抗炎药治疗哮喘和慢性阻塞性肺病( COPD) 因为不会引起恶心呕吐等副反应而受到极大的关注。本文使用比较分子场( CoMFA) 方法,对系列嘧啶二芳基取代的 PDE4b 抑制剂构建了合理的三维定量构效关系( 3D-QSAR) 模型,使用分子对接方法研究了抑制剂与酶的相互作用,发现该系列化合物的嘧啶环 2 位引入带有较大电负性基团取代的五元环状烃基可提升活性;嘧啶环 4 位、5 位两个碳原子上建议保留小体积取代基;嘧啶环 6 位引入带有氢键给体或氢键受体取代的芳烃基可增加化合物活性。本研究可为后续合理设计高效的 PDE4b 抑制剂提供理论指导。     

具有除草活性的吡唑啉并四嗪酮衍生物的设计、合成与定量构效关系的研究

设计合成了一系列未见文献报道的4-乙氧羰基-1,7-二氢-1-取代苯基-5-(未)取代吡唑啉[5,1-d][1,2,3,5]四嗪-7-酮衍生物, 其结构均经过¹H NMR、IR和元素分析表征. 生测结果显示, 与已报道的化合物相比, 它们表现出较好的除草活性. 定量的结构与活性关系研究表明, 它们的除草活性与取代基的立体效应参数和疏水性参数呈现很好的相关性, 相关系数r大于0.8. 当作用对象为油菜时, 化合物的活性可能主要与取代基R¹的摩尔分子折射和取代基R²的疏水性参数有关. 当取代基R¹的摩尔分子折射参数为1.452时, 相应化合物可能具有对油菜最高的除草活性; 当作用对象为稗草时, 化合物的活性主要与取代基R²疏水性参数和Taft (Es)参数有关.     

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。     

2,4-二氨基嘧啶类FAK抑制剂的3D-QSAR研究

摘要 本文选取42个2,4-二氨基嘧啶类FAK小分子抑制剂,分别以比较分子场分析法（CoMFA）与相似性指数分析法（CoMSIA）构建3D-QSAR模型,评价模板分子、公共骨架点、最小能量优化参数、分子构象等因素对模型优化的影响。分析最优模型中立体场、静电场以及氢键等因素对抑制剂活性的影响,并应用分子对接分析该类抑制剂与FAK蛋白的相互作用。结果表明选择16号化合物作为模板分子,骨架A作为公共骨架点,最小能量优化参数中电荷、最大迭代系数、最低能量限定值分别为MMFF94、1000、0.01 Kcal/mol时所构建的模型最优。以CoMFA和CoMSIA构建的3D-QSAR模型的交叉验证系数（q2）分别为0.666和0.736,非交叉验证系数（R2）分别为0.990和0.989,表明此模型具有良好的预测能力。分子对接分析显示,其与FAK的氨基酸残基CYS502、ASP564形成了重要的氢键作用,并与周围残基形成了较强的疏水作用。通过3D-QSAR的构建与分子对接分析,可指导2,4-二氨基嘧啶类FAK小分子抑制剂的进一步结构优化设计。     

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.     

酪氨酸激酶抑制剂的比较分子场分析

采用比较分子场分析(CoMFA)方法研究了一组嘧啶类衍生物酪氨酸激酶抑制剂活性与结构的关系.所得模型不仅能够很好地预报训练集中的化合物的活性,而且还可以准确地预报预报集中的化合物活性.通过分析分子场等值面图在空间的分布,可以观察到叠加分子周围的立体和静电特征对化合物活性的影响.     

3D QSAR and molecular docking studies of benzimidazole derivatives as hepatitis C virus NS5B polymerase inhibitors

The urgent need for novel HCV antiviral agents has provided an impetus for understanding the structural requisites of NS5B polymerase inhibitors at the molecular level. Toward this objective, comparative molecular field analysis (CoMFA) and comparative molecular similarity indices analysis (CoMSIA) of 67 HCV NS5B polymerase inhibitors were performed using two methods. First, ligand-based 3D QSAR studies were performed based on the lowest energy conformations employing the atom fit alignment method. Second, receptor-based 3D QSAR models were derived from the predicted binding conformations obtained by docking all NS5B inhibitors at the allosteric binding site of NS5B (PDB ID: 2dxs). Results generated from the ligand-based model were found superior (r2cv values of 0.630 for CoMFA and 0.668 for CoMSIA) to those obtained by the receptor-based model (r2cv values of 0.536 and 0.561 for CoMFA and CoMSIA, respectively). The predictive ability of the models was validated using a structurally diversified test set of 22 compounds that had not been included in a preliminary training set of 45 compounds. The predictive r2 values for the ligand-based CoMFA and CoMSIA models were 0.734 and 0.800, respectively, while the corresponding predictive r2 values for the receptor-based CoMFA and CoMSIA models were 0.538 and 0.639, respectively. The greater potency of the tryptophan derivatives over that of the tyrosine derivatives was interpreted based on CoMFA steric and electrostatic contour maps. The CoMSIA results revealed that for a NS5B inhibitor to have appreciable inhibitory activity it requires hydrogen bond donor and acceptor groups at the 5-position of the indole ring and an R substituent at the chiral carbon, respectively. Interpretation of the CoMFA and CoMSIA contour maps in context of the topology of the allosteric binding site of NS5B provided insight into NS5B-inhibitor interactions. Taken together, the present 3D QSAR models were found to accurately predict the HCV NS5B polymerase inhibitory activity of structurally diverse test set compounds and to yield reliable clues for further optimization of the benzimidazole derivatives in the data set.