钙调蛋白抑制剂预测模型研究

选用30个结构多样的caM抑制剂分子作为数据集,采用多元线性回归(MLR)方法及主成分回归分析(PCA)方法对每个化合物的194个分子参数进行回归分析,分别建立了各自的最优预测模型.结果表明:多元线性回归分析方法所建模型与主成分回归所建模型相对比,发现逐步筛选法为最优建模方法?该方法所建模型统计结果良好(R2=0.952,SEE为0.289),应用于检验集时结果也比较令人满意(R2=0.941,SEP为0.295),模型表现出较强的可靠性和预测性.     

基于分子参数的药物小肠吸收预测模型

选择100个化合物作为数据集,随机选取其中80个为训练集,其他分子为验证集,并为每个化合物分子计算了30个参数.通过采用五种不同多元线性回归分析方法对其训练模拟,建立了数学模型,并用验证集检验了所建模型的预测能力.结果发现向后筛选法为最优小肠吸收建模方法.由该法所建模型的统计结果良好(R2>0.80),应用于验证集时也表现出较强预测能力.该模型确定了对小肠吸收影响较大的分子参数,有助于指导进一步的新药筛选和开发.     

HCV复制抑制剂的定量构效关系的研究

选用60个结构多样的HCV复制抑制剂分子作为数据集,随机选择其中46个分子作为训练集,剩余14个分子作为验证集.采用多元线性回归(MLR)和主成分分析(PCA)方法对每个分子的646个理化和结构参数进行了线性回归分析,并分别建立各自的最优模型.结果表明MLR中的逐步和向前法所建模型最佳,模型结果为:训练集R2=0.827,验证集R2=0.850,模型能够直观地反映影响化合物活性的主要因素.该模型将有助于筛选和开发新的HCV复制抑制.     

3C-like蛋白酶抑制剂的构效关系、分子对接和分子动力学

3C-like蛋白酶是中东呼吸综合征冠状病毒（MERS-CoV）等其它冠状病毒的繁殖过程中极为重要的蛋白酶。它已成为人类在抗冠状病毒领域中的研究热点。本文基于计算生物学方法对与MERS-CoV同属的蝙蝠冠状病毒HKU4（HKU4-CoV）的43个肽类3C-like蛋白酶抑制剂分子,建立三维定量构效关系（3D-QSAR）模型。在基于配体叠合的基础上,发现比较分子相似性指数分析法（CoMSIA）中的四个场组合（位阻场、静电场、氢键供体场与氢键受体场）为最优的模型（Q²=0.522,R_ncv²=0.996,R_pre²=0.904;Q²：交叉验证相关系数,R_ncv²：非交叉验证相关系数,R_pre²：验证集分子的预测值相关系数）,并借助该模型通过分子对接（docking）与分子动力学（MD）方法阐明了配受体结合作用。实验结果表明：（1）基于最优的CoMSIA模型基础上的三维等势图形象地说明了分子基团的位阻作用、静电作用、氢键供体与氢键受体作用对分子生物活性的影响;（2）分子对接研究结果显示了疏水性以及结晶水、氨基酸His166和Glu169在配体和受体结合过程中产生重要作用;（3）分子动力学模拟进一步验证了分子对接模型的可靠性,并发现了两个新的关键氨基酸Ser24与Gln192,它们与配体产生了两个较强的氢键。此外,根据这些结果,一些新的具有潜在抑制活性的肽类化合物作为3C-like蛋白酶抑制剂被获得。以上结果能够帮助深入了解3C-like蛋白酶与肽类抑制剂的作用机理,并且能够为今后的抗MERS-CoV药物设计提供有价值的参考。     

P2Y12受体拮抗剂定量构效关系的研究

P2Y12受体拮抗剂是一类重要的抗血小板药物,研究分子活性与其结构参数的关系,对于合成新的P2Y12受体拮抗剂具有一定指导作用.选用178个结构多样的P2Y12受体拮抗剂分子作为数据集,随机选取了143个P2Y12受体拮抗剂作为训练集,剩余分子作为检验集.采用多元线性回归(MLR)方法和主成分回归分析(PCA)方法对每个分子的636个分子参数进行线性回归分析.MLR所建模型的结果为:训练集R2=0.800,检验集R2=0.834;PCA模型结果为:训练集R2=0.545,检验集R2=0.665.相比之下MLR法所建模型具有良好的预测性和可靠性.通过模型分析,确定了影响分子活性的关键因素.以上模型对筛选和合成新型高效P2Y12受体拮抗剂提供了一定理论指导.     

紫杉烷二萜类化合物的定量构效关系研究

紫杉醇是从紫杉或红豆杉树中提取的一种天然抗癌原料药,具有独特的抗癌机理。由于紫杉醇的种种限制,开发具有更高抗癌活性的类紫杉醇药物具有广阔的前景。紫杉烷二萜是以紫杉醇为母体,通过对其结构的不断修饰得到的一些二代紫杉醇类化合物。本文选用30个结构多样的紫杉烷二帖类化合物作为数据集,随机选取其中24个作为训练集,其它分子作为检验集,采用多元线性回归法(MLR)及主成分回归分析法(PCA)对每个化合物的195个分子参数进行回归分析,分别建立了定量构效关系的最优预测模型;并用检验集检验了所建模型的预测能力。结果表明,多元线性回归法所建模型与主成分回归法所建模型相对比,发现逐步筛选法为最优建模方法。该方法所建模型统计结果良好(R=0.782,SEE=0.202),应用于检验集时结果也比较令人满意(R=0.764,SEP=0.114),模型表现出较强的可靠性和预测性。模型的建立和主要影响因素的确定有助于指导新型紫杉醇类似物药物的筛选和研发。     

基于分光光度法的海水原位硅酸盐微芯片分析传感器的研制

基于酸性条件下硅酸盐与钼酸铵反应生成硅钼黄后被还原成硅钼蓝的原理,借助微流控芯片平台,建立基于连续流动-分光光度法快速测定海水硅酸盐的分析传感器,传感器测定周期约为300 s,采用双光程方式拓展测量范围,线性测量范围可达0～400 μmol·L-1,双光程的检出限分别为45.1 nmol·L-1和1.6 μmol·L-1;当海水盐度大于15时,传感器测量准确度和稳定性基本不受盐度影响,且实际海水加标回收率在98.1%～104.0%之间。2015年11月在胶州湾开展了20个站点海试和同步比对试验,结果显示,该系统具有准确度高、简单、集成度高、水样消耗少、抗干扰能力强等优点,可用于海水原位硅酸盐的分析。     

银桥联六苯基苯配合物的结构与导电性

在一定研究基础上合成出分子式为{Ag~2(hpb)(ClO~4)~2[(CH~3)~2CO]~2}1(hpb=C~6Ph~6)的二核银配合物,并制备出自由配体hpb的单晶2,其结构由X射线单晶衍射表征。将这两种化合物与先前研究结果比较发现,配合物的分子空间结构不仅依赖于阴离子大小、溶剂性质,还取决于溶剂类型和自由配体的分子空间结构与排列,并且这种结构变化导致了导电性的不同。     

ERK信号转导网络反馈机制的研究

提出了一个计算机模型,利用该模型对表皮生长因子(EGF)激活的ERK信号转导网络进行了综合量化和动力学模拟.数学模型包含了各个途径的激活动力学,多条反馈回路和构架蛋白的连接.并对EGF受体和激活其下游的级联蛋白提出了新的认识.通过分析ERK信号转导途径正负反馈回路对信号转导的影响,发现这些反馈回路是ERK信号转导网络振荡的主要影响因素,它们能够导致下游底物的表达和相应的细胞行为.     

基于3D-药效团的P糖蛋白和细胞色素P4503A4的协同作用机理研究

P糖蛋白(P-glycoprotein,Pgp)和细胞色素P4503A4(CYP3A4)是决定药物ADME性质的两个重要蛋白,目前还无法通过实验方法,从分子水平清晰阐明这两个蛋白采取怎样的互补作用机理来降低外来药物的生物利用度.通过3D-药效团模建方法,提取Pgp和CYP3A4的共同底物的特征阐明这两个蛋白可能的协同作用模式.所得的药效团有助于理解药物分子同这两个蛋白的作用模式,同时该模型可以指导新药设计和改造,从而提高药物的生物利用度.