二肽肽酶IV抑制剂的三维定量构效关系研究

二肽肽酶IV是一类用于治疗II型糖尿病具有潜在价值的关键酶, 很多此类酶的抑制剂用于处理此病具有相当好的有效性. 一系列N-取代的甘氨酰氰基吡咯烷衍生物对于二肽肽酶具有高的活性和选择性. 我们使用比较分子力场分析方法建立DPP-IV抑制剂——N-取代的甘氨酰氰基吡咯衍生物的三维定量构效关系, 该模型为设计用于治疗II型糖尿病的高效DPP-IV抑制剂提供结构信息. CoMFA模型的交叉验证相关系数q²＝0.575, 非交叉验证相关系数r²＝0.981, 绝对误差S＝0.184, F_9.68＝388.5. 使用七个预测集检验了模型的预测能力. 所得的模型解释了已有的构效关系, 并对同类化合物有较好的预测能力, 该模型可用于指导新型的DPP-IV抑制剂的设计与优化.     

两个α-氨基酸类二肽肽酶Ⅳ抑制剂的合成

以2,4,5.三氟苯甲酸为原料,经还原、溴代、烷基化、脱羧、脱乙酰基保护、上Boc-保护、酯水解、偶联、脱Boc-保护和成盐十步反应,合成了两个α-氨基酸类二肽肽酶Ⅳ抑制剂,α-氨基酸类衍生物,总收率23%,其结构经<'1>H NMR,<'13>C NMR和MS表征.     

含噻唑环的二肽基肽酶Ⅳ抑制剂的设计、合成和降血糖活性研究

设计并合成了16个含噻唑环的二肽基肽酶Ⅳ(DPP-Ⅳ)抑制剂,利用IR,1H NMR,13C NMR和HR-MS表征了它们的结构.通过小鼠口服糖耐量实验测试了它们的降血糖作用,结果显示其中两个化合物具有很强的降血糖作用,一个与格列齐特相当,另一个强于格列齐特,显示了在治疗Ⅱ型糖尿病方面的前景.构效关系研究发现,这16个化合物的构效关系呈现出明显的规律.     

含多氟的4-甲基噻唑环的新型二肽基肽酶Ⅳ抑制剂的合成及其降血糖活性

设计并合成了一系列含多氟的4-甲基噻唑环的新型二肽基肽酶Ⅳ抑制剂(6a～6i),其结构经1H NMR和ESI-MS表征.以西他列汀为阳性对照药,采用小鼠体内口服葡萄糖耐受量法测试,结果显示6c和6h具有明显的降血糖作用.     

基于糖皮质激素受体调节剂波尼松龙的定量构效关系研究

为了探讨糖皮质激素受体调节剂波尼松龙系列的结构和活性之间的关系,首次使用比较分子力场(CoMFA)和比较分子相似性指数分析(CoMSIA)方法对77个靶标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,得到了最好的CoMSIA模型(Q2=0.504,R2ncv=0.849,SEE=0.283,F=56.365和R2pred=0.792).模型的三维等势线图分析说明了疏水性基团在R1取代基位置有利于提高活性,亲水性基团在R2取代基位置有利于提高活性.此外,分子对接分析结果显示了与波尼松龙形成一些氢键的氨基酸Asn564,Gln642,Thr739在糖皮质激素受体调节剂中有重要作用.本文得到的结果能够更好地帮助理解糖皮质激素受体调节剂作用机理,并为今后的药物设计与合成提供了新思路.     

磺胺基羟肟酸类HDAC抑制剂三维定量构效关系

组蛋白去乙酰化酶(HDAC)对染色质分布和基因调节起着重要的作用,也是治疗癌症和其它疾病的新靶点.羟肟酸类抑制剂是目前研究最多的组蛋白去乙酰化酶抑制剂.应用比较分子力场(CoMFA)法对一系列磺胺基羟肟酸类HDAC抑制剂进行了结构活性关系研究,得到的模型具有较高的交叉验证系数(q²=0.704).并在此基础上,建立了非交叉验证的偏最小二乘分析(PLS)模型.用该模型对随机选择的6个化合物组成的测试集进行了预测,得到了令人满意的结果,所建模型具有良好的预测能力.本研究对于设计高活性的HDAC抑制剂及抗癌药物都有指导意义.     

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。     

基于二肽基肽酶4(DPP-4)靶点设计的五种降糖活性杂环合成及构效关系研究进展（英文）

糖尿病是我国慢性疾病中威胁人类健康的主要疾病,治疗糖尿病的药物作用靶点主要有二肽基肽酶4(DPP-4)、单磷酸腺苷活化蛋白激酶(AMPK)、过氧化物酶体增殖物激活受体γ(PPARγ)受体等,其中以DPP-4为靶点的靶向药物研究是近几年的热点.DPP-4抑制剂是治疗2型糖尿病的药物,其最大的优点是不易诱发低血糖和增加体重.据报道,目前已上市的DPP-4靶向药物可引起胰腺炎和超敏等不良反应,因此继续开发新型DPP-4抑制剂的降糖药物,以避免不良反应发生值得进一步深入研究.在系统的文献调研基础上,总结出具有潜在的降糖活性杂环结构,并通过计算机分子模拟对接,针对DPP-4靶点,最终筛选出5种易合成且降糖活性较高的杂环结构,并对其合成路线及构效关系进行归纳总结分析,为今后开发安全高效、结构新颖的DPP-4抑制剂的降糖药物提供研究基础.     

抗癌性喹唑啉类二氢叶酸还原酶抑制剂三维定量构效关系

在对一系列抗癌性7,8-二烃基-1,3-二氨基吡咯-[3,2-f]喹唑啉类二氢叶酸还原酶抑制剂的二维定量构效关系（2D—QSAa）研究基础上,应用比较分子场分析法对该类配合物进行了三维定量构效关系（3D—QSAR）研究．建立了具有良好的统计学性能及预报能力的3D．QSAR模型,非交叉验证相关系数为0．993,交叉验证相关系数为0．619,估算的标准误差0．208,统计方差比193．4．该模型表明立体场因素的影响比静电场因素大很多,此结果与我们已经报道的2D—QSAR模型结果相一致．然而,3D—QSAR模型提供了可视化的立体场、静电场因素对活性的影响．3D—QSAR研究对实验上提出的二氢叶酸还原酶与药物分子的疏水键合作用机理得到了进一步的理论解释．     

毒蕈碱受体激动剂的三维定量构效关系研究

采用比较分子场分析法(CoMFA)研究了55个四氢吡啶类毒蕈碱受体激动剂的三维定量构效关系(3D-QSAR), 建立了具有较强预测能力的3D-QSAR模型. 所得模型的交叉验证相关系数(q²)为0.507, 常规相关系数(R²)为0.982 , 标准方差为0.218, 说明系列化合物分子周围立体场和静电场的分布与生物活性间存在良好的相关性. 模型不仅很好地预测了训练集和测试集化合物的活性, 而且为设计活性更高的受体激动剂提供了理论依据.     

DATA类逆转录酶抑制剂的三维定量构效关系

采用对接方法得到HIV-1抑制剂DATA(二芳基三嗪类)分子的活性构象, 进一步用比较分子场分析(CoMFA)和比较分子相似性分析(CoMSIA)法对DATA类逆转录酶抑制剂(RTIs)的三维定量构效关系(3D-QSAR)进行了研究, 建立3D-QSAR模型, 以指导进一步结构修饰. 用此模型预测了5个DATA类似物, 预测偏差较小, 表明了所建立的模型具有较强的预测能力.     

二氢吡啶类化合物的三维定量构效关系

通过分子力学和量子化学计算,得出两种二氢吡啶衍生物的低能构象,再应用比较分子力场分析方法(CoMFA)和比较分子相似性指数分析方法(CoMSIA)分别对两种构象的43个二氢吡啶衍生物进行3D-QSAR研究. 计算结果表明,用两种方法建立的两种构象的构效关系模型均有较好的预测能力.通过分析CoMFA和CoMSIA的系数等势图,直观地了解二氢吡啶衍生物的结构对生物活性的影响,为进一步设计高活性的二氢吡啶衍生物提供一定的理论依据.     

褪黑激素受体拮抗剂的三维定量构效关系研究

采用两种分子场分析方法即比较分子场分析法（CoMFA）和比较分子相似因子分析法（CoMSIA）进行了37个褪黑激素受体拮抗剂的构效关系研究.计算结果表明，两种方法得到的构效关系模型都具有较好的预测能力.在计算中，还考察了不同格点距离和电荷计算方法对构效关系模型的影响.通过分析分子场等值面图在空间的分布，可以观察到叠合分子周围分子场特征对化合物活性的影响，为设计新的褪黑激素拮抗剂提供了一些理论依据.     

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.     

环氧合酶－2抑制剂的三维定量构效关系研究

建立三环系COX－1和COX－2抑制剂结构与活性的三维定量构效关系模型，为设 计新型的具有选择性的COX－2抑制剂提供线索。通过与酶的对接并优化，确定化合 物在受体结合腔中的构象，利用比较分子力场分析方法建立三维定量构效关系模型 。模型1R_(cv)~2=0.685，最佳主成分数为6，传统相关系数为R~2=0.988, F-726. 2，标准偏差S = 0.080；模型2 R_(cv)~2 = 0.573，最佳主成分数为6，传统相关 系数为R~2=0.996, F = 1147.6，标准偏差S = 0.034。所得的模型不仅解释了化合 物的构效关系，而且对预测集中的化合物有很好的预测能力；比较不同模型的系数 相关图，分析了结构与活性、结构与选择性的关系，得到的结果可以指导新化合物 的设计与合成。     

顺式新烟碱类衍生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)对34个顺式新烟碱类衍生物的杀虫活性进行三维定量构效关系(3D-QSAR)研究.构建的CoMFA和CoMSIA模型的交叉验证系数rc2v分别为0.877和0.862,非交叉验证系数r2分别为0.970和0.961,表明建立的3D-QSAR模型具有较好的统计相关性和预测能力.一系列的研究结果指出:立体场、静电场和氢键受体场是描述顺式新烟碱类衍生物的化学结构与杀虫活性关系的重要参数;在咪唑啉环的3,4位不宜引入较大的取代基,提高咪唑啉环的电负性或增强硝基一个端氧的氢键受体特征有利于提高顺式新烟碱类衍生物的杀虫活性.     

拓扑异构酶Ⅰ抑制剂高喜树碱类化合物的三维定量构效关系研究

针对拓扑异构酶Ⅰ抑制剂高喜树碱类化合物,采用比较分子力场分析(CoMFA)和比较分子相似性指数分析(CoMSIA)的方法对其进行三维定量构效关系的研究.构建CoMFA模型其q2=0.706,最佳主成分数n=6,非交叉验证系数r2=0.966,标准差S=0.277,F=117.613,立体场和静电场的贡献值分别为0.62和0.38.构建CoMSIA模型其q2=0.696,最佳主成分数n=7,非交叉验证系数r2=0.956,标准差S=0.320,F=74.374,其疏水场和立体场的贡献分别为0.75和0.25.结果显示疏水场和立体场对化合物的活性有较大影响.     

螺环吲哚类MDM2抑制剂的分子对接、定量构效关系和分子动力学模拟

采用分子对接、三维定量构效关系(3D-QSAR)和分子动力学方法研究了21个螺环吲哚类化合物与MDM2蛋白的相互作用, 并建立了相关预测模型. 比较分子场分析法(CoMFA)和比较分子相似性指数分析法(CoMSIA)模型的交互验证相关系数q²分别为0.573 和0.651, 非交互验证相关系数r²分别为0.948和0.980. 分子对接得到的结合模式与分子动力学模拟得到的结果一致, 结合模式表明该类螺环吲哚化合物主要通过疏水相互作用和氢键与MDM2结合. 基于上述相互作用模型设计并合成了6个新结构螺环吲哚化合物, 并在MDM2高表达的前列腺癌LNCaP细胞株上测定其活性, 结果表明化合物5, 6的半数抑制浓度均低于1μg·mL^-1, 可作为新的抗肿瘤药物先导化合物进一步深入研究. 本研究对以MDM2为靶点的新结构螺环吲哚类抑制剂的开发提供了理论和实验依据.     

紫杉醇衍生物的三维定量构效关系研究

利用比较分子力场分析(CoMFA)方法对98个紫杉醇衍生物的三维定量构效关系(3D-QSAR)进行了分析,发现影响其活性的立体能与静电能之比为61.6/38.4.进一步分析表明,C-13侧链基团的改变对其活性影响较大,尤其是2'-OH对保持活性是至关重要的;而母环其它位置取代基的改变对活性影响较小.该模型交叉验证r_cv²=0.714,非交叉验证r₂=0.901;以此模型对验证组10个化合物活性进行预测,r_pred²=0.812,表明模型具有很好的预测能力,对紫杉醇的改性或新类似物的合成具有指导意义.     

香水百合香气成分的气相色谱保留指数三维定量构效关系研究

采用比较分子场分析（CoMFA）和比较分子相似性指数分析（CoMSIA）方法,研究了香水百合中38种香气成分分子结构与气相色谱保留指数值之间的定量构效关系。用外部测试集验证法和留一交叉验证法对模型的稳健性和预测能力进行了检验,并通过CoMSIA模型和CoMFA模型的分子场三维等势图研究了这些化合物分子中不同化学结构对保留指数值的影响。检验结果表明,所建立的CoMSIA模型和CoMFA模型都具有较好的稳健性和预测能力,且能够合理解释结构对保留指数值的影响,可应用于对香水百合香气成分的色谱保留指数值的预测。与CoMFA模型相比,CoMSIA模型的预测准确度更高,在香水百合香气成分的色谱定量构效关系研究中,显然有更好的应用前景。