应用分子全息QSAR预测多溴二苯醚(PBDEs)的毒性

多溴二苯醚(PBDEs)可能会激活芳香烃受体的信号传导通路, 从而对人类和野生动物的健康产生负面影响. 鉴于多溴二苯醚实验毒性数据有限, 发展基于结构的化合物毒性预测模型具有重要的实际意义. 本文基于一种新的分子结构表征方法—— 分子全息, 研究了18种多溴二苯醚结构与毒性之间的关系, 建立了相关性显著、稳健性强的QSAR模型(r²= 0.991, q²_LOO= 0.917). 随机选出14种多溴二苯醚为训练集, 其他4种化合物为测试集以验证分子全息QSAR模型的稳健性和预测能力. 结果在最佳建模条件下得到模型的统计参数如下：r² = 0.988, q²_LOO = 0.598, r²_pred = 0.955, 预测值与实验值之间的均方根误差(RMSE)为0.155. 这表明基于分子全息的QSAR模型可以对多溴二苯醚毒性进行比较准确的预测. 本文同时利用分子全息QSAR模型色码图, 探讨了影响多溴二苯醚毒性的分子结构特征及分子机理.     

基于雌激素β受体结构雌激素类化合物的三维定量结构-活性关系与分子对接研究

雌激素类化合物由于其对人和野生动物健康的负面影响而受到广泛关注.雌激素受体存在α和β两种亚型,由于雌激素β受体（ERβ）与α受体（ERα）两者结合腔中的氨基酸序列存在明显差异,因此配体化合物在与雌激素β受体和α受体的结合活性和模式上也可能存在较大差别.本文以50个与雌激素β受体结合的化合物为研究对象,应用比较分子相似性指数分析（COMSIA）的三维定量结构-活性关系（3D-QSAR）分析方法研究化合物结构与活性之间的关系,比较了原子契合和基于受体结构两种分子叠合方式对模型质量的影响,建立了相关性显著、预测能力强的定量活性预测模型（R^2=0.961,qLOO^2=0.671,R^2Pred=0.722）,并结合分子对接方法揭示了影响化合物活性的分子结构特征和分子机理.