楝酰胺(Rocaglamide)类化合物的三维定量构效关系

采用比较分子力场分析(CoMFA)和比较分子相似因子分析(CoMSIA)方法,对训练集中的26个楝酰胺(Rocaglamide)类化合物进行了三维定量构效关系(3D-QSAR)研究,最终建立的CoMFA模型和CoMSlA模型的q<'2>分别为0.593和0.656.并对测试集中的5个化合物的生物活性进行了预测,结果表明...     

酪氨酸蛋白磷酸酯酶1B抑制剂的分子对接和三维定量构效关系研究

用一种柔性分子对接方法(FlexX)将12个2-草酰胺苯甲酸类抑制剂和酪氨酸蛋白磷酸酯酶(PTP1B)活性口袋进行分子对接,对接程序预测的抑制剂和酶之间的相互作用能与抑制活性之间有很好的相关性(非线性相关系数R²达0.859),这说明对接结果可以比较准确地预测抑制剂和PTP1B之间的结合模式.然后,将33个同类抑制剂的骨架叠合在分子对接预测的结合构象上,用比较分子力场分析方法(CoMFA)对其进行三维定量活性构效关系研究,得到的CoMFA模型具有很好的统计相关性(交互验证回归系数q²为0.650),并可以准确地预测测试集6个化合物的活性(平均标准偏差为0.177).同时,由CoMFA模型得出的抑制剂改造信息与用FlexX预测的结合模式是一致的,进一步证明我们预测的结合模式是正确的.为研究这类抑制剂和PTP1B的结合模式及对抑制剂进行结构改造提供了信息.     

分子电性距离矢量用于三嗪类化合物的构效关系研究

采用分子电性距离矢量(Molecular Electronegativity Distance Vector,MEDV)表征了三嗪类化合物的分子结构,并运用多元线性回归(Multiple Linear Regression,MLR)建立了该类化合物结构与其发光菌和大型蚤毒性的定量结构-毒性相关(Quanti-tative Structure-Toxicity Relationship,QSTR)模型,同时采用留一法交互检验对所建模型进行了分析和验证,建模计算值的相关系数R分别为0.970和0.952,留一法交互检验预测值的相关系数RLOO分别为0.917和0.921,并进一步阐述了结构与毒性之间的关系。结果表明,三嗪环上π电子离域程度减小有利于毒性增加,侧链N上取代基数目增加,化合物毒性减小。为进一步预测该类化合物的毒性,进行药物筛选提供了有效的理论依据。     

Combretastatins类微管蛋白抑制剂的定量构效关系与结合模式

以Combretastatins的B环改造化合物为研究对象, 采用遗传函数分析方法进行了二维定量构效关系研究. 研究结果表明, Apol, PMI-mag, Dipole-mag, Hbond donor和RadOfGyration等描述符对该系列抑制剂活性的贡献最大. 采用比较分子场分析方法(CoMFA)和比较分子相似因子分析方法(CoMSIA)进行了三维定量构效关系研究, 建立的CoMFA和CoMSIA模型的交叉验证相关系数q2分别为0.630和0.634, 具有较强的预测能力. 利用CoMFA和CoMSIA模型的三维等势图解析了Combretastatins类化合物的构效关系, 阐明了B环上各取代基对抑制微管蛋白聚合活性的影响, 同时应用分子对接方法分析并验证了定量构效关系模型.     

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.     

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.     

喹诺酮类N1位定量构效关系研究

氟隆诺酮类化合物是抗菌药中的重要一类，由于它的许多突出特点，已引起越来越多的研究者的关注山．这类化合物骨架见图1．我们对该类化合物进行过一些研究［’‘l自发现诺氟沙星＊以后，几位取代基在寻找高效、广谱峻诺酮类化合物方面起重要作用，但在发现环丙基（1983年）、特丁基（1989年）以后，一直未发现新的有意义的取代基·在NI位定性与定星构效关系的研究中有二种观点：（1）古贺弘等k’］提出的由立体效应决定的观点；（z）Domagala［71、Chu问等主张的立体与电子效应共同起作用的观点·3D－QSAR研究中的比较分子力场分析（Co…     

皂甙的三维定量构效关系研究

针对目标分子柔性大的特点,在比较分子场分析(CoMFA)方法中采用交叉验证相关系数平方R^2引导的构象选择法。对12个皂甙分子的生物活性进行了三维定量构效关系研究。探讨了几种探针对构效关系结果的影响,并选择了一种较合理的“复合”探针方案。应用该复合探针构建CoMFA模型,发现影响药效的立体场与静电场的贡献分别为40%和40%,其它能量项的贡献为20%。该模型交叉验证的相关系数平方R^2为0.653,非交叉验证的R^2为0.991,方差比F(4,7)值130.195(即置信度99%以上),活性预计的标准偏差与极差比(s/△γ)为4.2%,表明模型具有较好的预测能力。根据该模型,预计在指定位置添加位阻较大的基团活性值提高将会比较明显。     

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.     

桂皮酰胺类化合物分子形状与抗惊活性定量构效关系的研究

采用分子形状分析法研究了26个桂皮酰胺类化合物的结构与抗惊活性的定量关系。相关方程表明抗惊活性与化合物的脂水分配系数(log P)及重叠的表面积(S_0)呈抛物线关系,与酰胺基团的 C—O 键长和 C—N 键长的乘积(代表酰胺基团的面积)呈线性关系。     

Quantitative Structure Activity Relationship Studies of Benzoxazinone Derivative Antithrombotic Drug Using New Three-dimensional Structure Descriptors

A novel three-dimensional holographic vector of atomic interaction field(3D-HoVAIF) was used to describe the chemical structures of 23 benzoxazinone derivatives as antithrombotic drugs.Here a quantitative structure activity relationship(QSAR) model was built by partial least-squares(PLS) regression.The estimation stability and prediction ability of the model were strictly analyzed by both internal and external validations.The correlation coefficients of established PLS model,leave-one-out(LOO) cross-validation,and predicted values versus experimental ones of external samples were R2=0.899,RCV2=0.854 and Qext2=0.868,respectively.These values indicated that the built PLS model had both favorable estimation stability and good prediction capabilities.Furthermore,the satisfactory results showed that 3D-HoVAIF could preferably express the information related to the biological activity of benzoxazinone derivatives.     

3D-QSAR Study on the Inhibitory Activity of Flavonoids on PIM-1 Kinase

20 Typical flavonoids were selected for study on the interaction between them and PIM-1 kinase with the comparative molecular field analysis method(CoMFA) as well as the comparative molecular similarity index analysis method(CoMSIA) based on molecule docking.3D-QSAR models between these flavonoids and receptor PIM-1 kinase were established.The obtained optimal cross-validation correlation coefficient Q2 for CoMFA model was 0.582,and the non-cross-validation correlation coefficient R2 was 0.955;the corresponding values for CoMSIA model were 0.790 and 0.974,respectively.These two models showed fairly fine stability and predictive ability.In addition,molecule docking results revealed the key residues in the receptor cavity and their specific action ways with flavonoids.     

Pharmacophore and Docking-based 3D-QSAR Studies on HIV-1 Integrase Inhibitors

Integrase（IN） plays an essential role in the process of HIV-1 replication.IN inhibitors of diketo acid derivatives（DKAs） were analysed by the Comparative Molecular Field Analysis（CoMFA） and Comparative Molecular Similarity Induces Analysis（CoMSIA） methods.A set of 42 compounds were randomly selected as the training set（35） and test set（7）.Firstly,a good pharmacophore（goodness of hit=0.787） was obtained and used to align ligands.Then,predictive models were constructed with the CoMFA and CoMSIA methods based on the pharmacophore alignment.As a result,the CoMS1A method yielded the best model with an r2 of 0.955 and a q2 of 0.665,which can predict the activities of the tested DKAs very well（r2=0.559）.Finally,DKAs were docked into IN,and the predicit modes were superimposed on the contour maps obtained from the best CoMSIA model.The superimposed maps gave a visualized and meaningful insight into the inhibitory behaviors,providing significantly useful information for the rational drug design of anti-IN agents.     

哥纳三醇类似物抗A2780肿瘤细胞活性及三维定量构效关系研究

以合成的54个哥纳三醇类似物为研究对象, 测试了其体外抑制肿瘤A2780细胞株的活性, 对其中的37个化合物用比较分子力场(CoMFA)研究了哥纳三醇类似物结构与抑制A2780肿瘤细胞活性的三维定量构效关系, 提出了对哥纳香醇甲结构改造的方法, 对寻找更好活性的化合物有重要的指导意义     

N-亚硝基化合物结构-致癌活性的相关性研究

Ｎ－亚硝基化合物结构－致癌活性的相关性研究许禄,姚瑜元（中国科学院长春应用化学研究所应用谱学开放实验室,长春,１３００２２）关键词Ｎ－亚硝基化合物,半经验量化方法,构效关系目前已发现的Ｎ－亚硝基化合物约３００种中多数具有致癌活性。化学家和生物学家对该...     

新型三唑并噻二唑衍生物对PTP1B的抑制活性的比较分子力场分析研究

基于比较分子力场分析(CoMFA)方法建立21种新型三唑并噻二唑衍生物对PTP1B的抑制活性(pMP)的三维定量构效关系(3D-QSAR)。训练集中17个化合物用于建立预测模型,测试集5个化合物作为模型验证。已建立的CoMFA模型的交叉验证系数(Rcv2)、非交叉验证系数(R2)分别为0.432、0.975,说明所建模型具有较强的稳定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59.2%、40.8%,表明影响抑制活性(pMP)的主要因素是取代基的空间位阻及疏水性,其次是取代基的氢键及配位作用。基于此研究结果,设计了3个具有较高抑制活性的新化合物,有待医学实验验证。     

甲状腺结合前清蛋白的理论研究

甲状腺结合前清蛋白TTR是一种具有重要生理功能的蛋白质,它是约30种与淀粉样疾病相关的非同源蛋白中的一种。与TTR相关的淀粉样疾病主要有：家族淀粉化心肌疾病,家族淀粉化神经系统疾病,老年系统性淀粉样病变,以及中枢神经系统选择性淀粉化疾病等。这些疾病是由TTR四聚体解聚过程中错误折叠形成cross-β-sheet结构形态的淀粉样纤维所导致。本文介绍了TTR的生理功能及结构特征,并综述了到目前为止用分子动力学模拟、分子对接和定量构效关系等方法在研究TTR淀粉样机理及TTR和小分子相互作用过程中的计算化学研究成果,为基于TTR结构的TTR淀粉样抑制剂药物分子的设计和筛选提供有力参考。     

基于启发式方法和支持向量机方法预测药物与人血浆蛋白结合率

应用启发式方法和支持向量机方法建立了70种药物与血浆蛋白结合率的定量构效关系模型, 研究了分子结构对药物与血浆蛋白结合率的影响. 两种方法均得到了较好的结果, 交互检验的相关系数平方分别为0.80和0.82; 通过对模型的稳定性和预测能力比较, 支持向量机建立的QSAR模型能够更好地预测药物与血浆蛋白结合率.     

Studies on a Novel Characteristic Atom-pair Holographic Code Applied to Quantitative Structure-chromatographic Retention Relationship of Organic Compounds

1 INTRODUCTION Quantitative structure-chromatographic retention relationship (QSRR)[1], a method using the computer auxiliary means to perform simulation and predic- tion of organic compounds’ chromatographic reten- tion behavior, has been developed recently. In this process, the first step is how to effectively fetch the information of molecular structure, and transform it into a set of characteristic numeric codes, that is, the so-called molecular structure characterization(MSC). Ge…