三维定量构效关系最新研究进展

在简要回顾了经典的Ｈａｎｓｃｈ方法的基础上，重点讨论了４种典型的３Ｄ－ＱＳＡＲ方法，即分子形状分析（ＭＳＡ）、距离几何学方法（ＤＧ）、比较分子力场分析（ＣＯＭＦＡ）和假想活性位点阵（ＨＡＳＬ）的基本原理，并介绍了人工神经网络在３Ｄ－ＱＳＡＲ的原理和应用     

一类抗疟化合物的定量构效关系研究

用启发式方法(HM)预测了57种抗疟化合物的活性.通过分子结构计算得到的5个分子描述符,建立了最优的QSAR 模型.结果表明,建立的线性回归模型的R2=0.8121,得到的模型是比较令人满意的.     

碳酸酐酶XIV抑制剂的定量构效关系研究

基于神经网络转换的非线性偏最小二乘回归(ANN-NLPLS)连同偏最小二乘(PLS)和人工神经网络(ANN)方法,被用于磺胺类药物作为碳酸酐酶XIV抑制剂的定量构效关系研究.结果表明,ANN-NLPLS能很好地建立碳酸酐酶XIV抑制剂的定量构效关系模型,其中,氢键受体数目(Hydrogen bond acceptor),键能(Bond energy),电子拓扑指数(S_do,S_aaCH),VAMP电子静态描述符(Octupole xyz,Octupole xxy),偶极矩(Dipole moment X,Dipole x),最高占有轨道能(HO-MO),总能量(Total energy),脂水分布系数(AlogP),信息含量(Information content)对磺胺类药物对碳酸酐酶XIV的抑制活性起着非常重要的作用.     

环己烯类神经氨酸酶抑制剂的三维定量构效关系研究

环己烯类神经氨酸酶抑制剂是目前效果最好的流感病毒抑制剂.选取26个典型的环己烯类神经氨酸酶抑制剂,应用比较分子力场分析(CoMFA)方法,研究它们与神经氨酸酶(NA)的相互作用,建立了环己烯类NA抑制剂与NA的三维定量构效关系(3D-QSAR)模型.该模型的最佳非交叉验证系数R2为0.991,交叉验证系数R2cv为0.760,检测值F为521.53,标准偏差SEE为0.098,立体场、静电场的贡献分别为74.6%、25.4%,最佳主成分为4,这表明模型具有很强的稳定性和预测能力.用该模型对随机挑选的3个化合物进行预测,得到了满意的结果.     

三环类环氧合酶抑制剂的三维定量构效关系研究

对30个三环类选择性环氧合酶(COX-2)抑制剂的结构,先后用MMFF94分子力学方法进行结构初步优化以及用PM5半经验量子化学方法作全优化,荷载MOPAC电荷,并以该类化合物共同的三环结构为中心进行分子叠合。利用比较分子力场分析方法(CoMFA)和自组织分子力场分析方法(SOMFA)分别建立了该类化合物的三维定量构效关系。结果表明这2种分子力场分析方法建立的模型都可以解释已有的构效关系,并对同类化合物的预测能力较好,特别是比较分子力场分析方法(CoMFA)。     

基于遗传算法的RR抑制剂的二维定量构效关系研究

利用遗传算法,结合多元线性回归和交叉验证方法,对一系列Schiff碱类核糖核苷酸还原酶抑制剂作了二维定量构效关系的研究.计算得到了一组效果较好的定量构效关系模型(R2、Rcv2最高分别可达0.909和0.883).模型不仅具有良好的回归能力,而且还具有良好的预测能力.同时,通过分析在遗传优化过程中分子参数出现的频度,还得到了可能对活性影响较大的几个重要分子参数,它们分别是水/辛醇分配系数(ALogP98)、指示因子(Ⅰ)以及电性拓扑态指数(S_sOH).对该类抑制剂的设计和改造提供了指导.     

定量构效关系的原理、方法及其研究进展

介绍了定量构效关系(QSAR/QSPR)的原理、方法,综述了该领域的研究成果及其进展.重点论述了线性的启发式方法与径向基函数神经网络在定量构效关系研究中的应用,展望了该方法在各个学科的应用将会深入发展.     

XR类多药耐药调节剂的定量构效关系研究

运用启发式(HM)方法建立了40个XR类化合物的结构与calcein-AM分析中的活性的线性模型,模型预测得到的判定系数R2=0.882 7.用径向基函数神经网络(RBFNN)方法建立了非线性模型,模型预测得到的判定系数R2=0.927 6.对2种方法所得的结果进行比较,RBFNN模型的预测结果更为精确,因此更适合用来建立定量构效关系研究模型.     

构效定量关系研究胶束毛细管电泳的分离机理

通过对文献中中性化合物在胶束毛细管电泳中保留指数的构效定量关系的研究，获得以下的结果：阴离子表面活性剂ＳＤＳ胶束毛细电泳下的保留指数与反相色谱保留值ｌｏｇｋｗ和正辛醇／水分配数ｌｏｇＰ有良好的线性关系，但阳离子表面活性剂ＣＴＡＢ和ＤＴＡＢ胶束毛细管电泳下的保留指数无此良好的线性相关性。     

药物分子设计中定量结构-活性关系计算方法的研究

【目的】发展一种新的定量结构-活性关系(简称构效关系QSAR)计算方法。【方法】双层QSAR预测模型的第1层是分子的理化性质参数,第2层是分子片段结构参数。两组权重系数{ak}和{bl}分别指派给理化参数和片段参数。在双层QSAR预测模型中引入迭代的双最小二乘(IDLS)计算方法,把单层次的构效关系发展成二层次、双方向的预测网络;在训练集中两组系数用最小二乘法(或偏最小二乘法、主成分分析等)交替求解,直至收敛。【结论】二层次、双方向的QSAR预测模型不仅能够提高预测能力,具有一定的信息反馈和学习功能,而且赋予QSAR更多的信息分析能力。     

4H-甲基咪唑苯二氮HIV-1抑制剂的定量构效关系研究

利用密度泛函理论计算了14种HIV抑制剂的4H-甲基咪唑苯二氮（TIBO）的分子性质。利用主成分分析（PCA）和聚类分析（HCA）减少了子变量的个数,从而使这些变量能有效地对抗HIV活性的4H-甲基咪唑苯二氮TIBO衍生物进行分类。主成分分析法表明,EH OMO、μ、LogP、Q A、QB和MR参数能够有效地把所研究的药物分为活性强的抗HIV病毒药物和活性弱的抗HIV病毒药物。聚类分析方法得到的结果与主成分分析得到的结果类似。为了检验结论是否正确,利用化学计量学方法,使用主成分分析法和分层聚类分析法对其他4个抗HIV活性的合成化合物进行了分析,其中3个被认为是活性强的抗HIV病毒药物,这与临床试验结果一致。主成分分析法和分层聚类分析法为新的抗HIV病毒的TIBO药物的分类提供了一个可信的规律。     

抗肿瘤喹唑啉衍生物的定量构效关系

用量子化学密度泛函(DFT)及分子力学(MM )方法,计算了一系列抗肿瘤喹唑啉衍生物分子的电子结构、几何结构及分子性质(广义结构参数),并通过回归分析,筛选出主要因素,建立定量构效关系(QSAR)方程.发现该类化合物分子的抗肿瘤活性与一些广义结构参数有密切关系,特别是苯环18位碳上取代基(R)的体积与表面积的比值r18,嘧啶环与苯环(C环)间的距离d,以及次低未占据分子轨道(NLUMO)的能量NL与抗肿瘤活性显著相关,可通过取代基的选择与计算来筛选药效最佳的先导物.QSAR方程的拟合相关系数(R2)及交叉验证相关系数(q2)分别为0.851 6和0.714 6,表明所得模型具有可信的预报能力,可用以精确预测该系列化合物活性,并为设计抗肿瘤活性更高的喹唑啉衍生物及作用机理分析提供理论指导.     

改进型BP神经网络用于有机物毒性的QSAR研究

引进改进型自相关拓扑指数,以基于动量-自适应学习率调整算法的BP神经网络原理研究了36种有机污染物对发光菌的半数发光抑制率EC50的定量结构-活性相关关系,建立了相应的网络模型,用于未知有机物毒性的预测,其准确性明显优于传统的多元线性回归法,取得了令人满意的结果.     

三苯基丙烯腈衍生物的构效关系研究

应用分子力学方法MM 和半经验量子化学AM1法得到了22种三苯基丙烯腈衍生物的优势构象,利用量子化学算法和分子图形学技术获得电子结构参数和几何结构参数,采用多元线性回归分析和人工神经网络误差反传算法,将这些参数和三苯基丙烯腈衍生物在0℃下与小牛子宫雌激素受体间的亲和力相关.结果表明,三苯基丙烯腈衍生物在0℃下与小牛子宫雌激素受体间亲和力大小与X位羟基指示数、1号碳原子与5号碳原子间键级、15号碳原子与16号碳原子间键长和衍生物疏水性参数的相关性较好,建立了22种三苯基丙烯腈衍生物的构效关系式.     

有机磷农药定量构效关系研究进展

定量构效关系(QSAR)方法是目前国际上一个活跃的研究领域,在化学、生物、环境等诸多学科皆有涉猎.本文就其在有机磷农药活性、检测、毒性、降解四个方面的研究成果进行综述,并对其发展趋势进行了预测.     

胺类捕收剂在石英表面吸附的定量构效关系

为深入研究胺类阳离子捕收剂在石英表面吸附能与其结构之间的关系,基于遗传算法构建了20种胺类捕收剂在石英表面吸附能与其结构参数之间的定量构效关系模型,得到了模型的相关系数R²=0.969,调整系数R²_ad=0.964,交叉验证系数R²_cv=0.955,显著值F=168.429,表明模型预测结果与模拟计算值拟合较好.四种未参与建模的阳离子捕收剂对所构建模型外部检验结果误差不超过5%,证明模型具有较好的预测性,能够较好预测胺类捕收剂在石英表面的吸附能.