应用分子图形学、分子力学、量子化学及静电势研究农药分子结构与性能关系（ⅩⅢ）

应用比较分子力场分析（CoMFA）方法研究4-肟醚基喹唑啉类化合物抗烟草花叶病毒活性的三维构效关系（3D-QSAR）,引入分子的摩尔折射率（MR）和偶极矩（DIPOLE）分别作为CoMFA的第三和第四个场. 在此基础上进行偏最小二乘(PLS)分析：交叉验证（leave-one-out）结果为r2cv=0.443,非交叉验证（no validation）结果为r2=0.932,说明所建立的模型有较好的可靠性,并且在三维等值线图的基础上得到了一个此类化合物的模拟作用模型,据此可生长出一系列先导分子.     

应用分子图形学、分子力学、量子化学及静电势研究农药分子结构与性能关系(ΧⅢ)──用比较分子力场方法研究4-肟醚基喹唑啉类化合物的结构与抗烟草花叶病毒活性的三维构效关系

应用比较分子力场分析 (Co MFA)方法研究 4 -肟醚基喹唑啉类化合物抗烟草花叶病毒活性的三维构效关系 (3 D-QSAR) ,引入分子的摩尔折射率 (MR)和偶极矩 (DIPOLE)分别作为 Co MFA的第三和第四个场 .在此基础上进行偏最小二乘 (PLS)分析 :交叉验证 (leave-one-out)结果为 r2cv=0 .4 43 ,非交叉验证 (novalidation)结果为 r2 =0 .93 2 ,说明所建立的模型有较好的可靠性 ,并且在三维等值线图的基础上得到了一个此类化合物的模拟作用模型 ,据此可生长出一系列先导分子     

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.     

硝基芳烃类含能材料撞击钝度的比较分子力场分析

基于比较分子力场分析(CoMFA)方法建立34种硝基芳烃类炸药分子的结构与撞击钝度(DH)的三维定量构效关系(3D-QSAR)。训练集中28个化合物用于建立预测模型,测试集6个化合物作为模型验证。已建立的CoMFA模型的交叉验证系数(Q~2)、非交叉验证系数(R~2)分别为0.432、0.923,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37.9%、62.1%,表明影响撞击钝度DH的主要因素是取代基的电荷分布,其次是取代基的空间位阻。所建模型可用于指导该类化合物的设计。     

具有除草活性的大环内酯类衍生物的定量构效关系

研究了一系列结构新颖的具有除草活性的大环内酯衍生物的定量构效关系(QSAR). 构建的比较分子力场分析(CoMFA)、比较分子近似指数分析(CoMSIA)和全息定量构效关系(HQSAR)分子模型的交叉验证系数r2cv均大于0.5, 非交叉验证系数r2都超过0.8, 表明获取的QSAR模型具有可信的预测能力. 对CoMFA、CoMSIA模型的三维(3D)等势图分析, 发现除了立体场和静电场外, 疏水场和氢键受体场也是影响大环内酯类化合物除草活性的重要因素. 构建的HQSAR模型的原子贡献图提示的结构改造信息与三维QSAR的结果基本一致. 利用CoMFA、CoMSIA模型提供的信息,对目前已合成的活性最高化合物B1-3进行分子结构改造, 预测结果发现部分化合物可能具有更好的除草活性.     

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。     

含呋喃环双酰脲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27个新型双酰基脲类化合物的杀蚊幼虫(Aedes aegypti L.)活性进行三维定量构效关系(3D-QSAR)研究. 在CoMFA研究中, 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, 发现立体场和氢键供体场的组合得到最佳模型. 所建立的CoMFA和CoMSIA模型的非交叉验证相关系数r2值分别为0.828和0.841, 并都具有较强的预测能力. CoMFA和CoMSIA模型的三维等值图不仅直观地解释了结构与活性的关系, 而且为后续优化该系列化合物提供了理论依据.     

STAT3环烷烃并噻吩类衍生物抑制剂的三维定量构效关系研究

本文对STAT3抑制剂的化学结构与生物活性之间的关系进行研究。采用三维定量构效关系(3D-QSAR)中的比较分子力场分析(CoMFA)和比较分子相似性指数分析(CoMSIA)方法针对52个STAT3抑制剂建立3D-QSAR模型,阐明了抑制剂化学结构与其生物活性之间的关系。所构建的CoMFA模型交叉验证系数为0.548,非交叉验证系数为0.754,标准偏差为0.278,显著系数为58.297;所构建的CoMSIA模型交叉验证系数为0.892,非交叉验证系数为0.597,标准偏差为0.192,显著系数为57.794。结果显示CoMFA和CoMSIA模型具有良好的稳定性和预测能力。3D-QSAR模型等势图提供的相关场信息对新型STAT3抑制剂的设计具有指导意义。     

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.     

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。     

靛玉红类CDK1抑制剂的同源模建、分子对接及3D-QSAR研究

细胞周期蛋白依赖性激酶1的异常表达会导致G2期的停滞及多种肿瘤的发生,故CDK1近年来已成为一个理想的治疗靶点.本文以细胞分裂调控蛋白2的同源体为模板,同源模建了CDK1的结构,并与靛玉红类小分子抑制剂进行分子对接.分别运用三种叠合方法进行分子叠合,并在此基础上采用Sybyl 7.1中的比较分子场分析(CoMFA)模块及Discovery Studio 3.0中的三维定量构效关系(3D-QSAR)模块(以下简称为DS)分别建立了3D-QSAR模型.其中,将分子对接叠合与公共骨架叠合联合运用的叠合方法所得3D-QSAR模型的评价参数是最佳的(CoMFA:q2=0.681,r2=0.909,r2pred.=0.836;DS:q2=0.579,r2=0.971,r2pred.=0.795,其中q2为交叉验证系数,r2为非交叉验证系数).本文的研究结果在对靛玉红类小分子进行结构修饰设计出新的CDK1抑制剂方面,可提供重要的理论基础.     

苯并呋喃／噻吩联二苯类PTP1B抑制剂三维构效关系研究

主要采用比较分子力场分析方法（CoMFA）对苯并呋喃／噻吩联二苯类PTP1B (protein tyrosine phosphatase 1B)抑制剂进行了三维构效关系的研究，考察了 静电场、立体场和氢键场对构效关系的影响，交叉系数q^2的值达到0．58，表明 CoMFA得到的构效关系模型比较理想，同时test set中分子的预测活性也表明，模 型具有较好的预测能力，研究还表明，氢键场的加入不一定有利于模型的改善，通 过对分子场等值面图的分析，可以观察到叠合分子周围立体场和静电场对化合物活 性的影响，为改进原有化合物的结构，提高它们的活性提供了指导，还尝试采用比 较分子相似性指数分析方法（CoMFA）对这一系列化合物作了研究，结果表明虽然 CoMFA中加入了疏水场，但是对于研究的体系，CoMFA的模型质量并没有显著提高。     

q~2引导构象选择CoMFA方法研究HIV－1RT抑制剂

对未知受体结构的药物设计其主导方法CoMFA来说，柔性目标分子的多种构象 造成了问题的复杂性。本文介绍交叉验证参数R~2(q~2)引导的构象选择CoMFA方法 ，选择化合物的最佳构象。将一组47个HIV－1 RT抑制剂进行有、无构象选择的 CoMFA分析来作评价。根据化合物的活性、毒性、选择性指数（毒性／活性比）等 实验数据得到的模型，其交叉验证参数q~2为0.7以上，非交叉验证的相应参数为0. 94以上，最后，还经过试验集化合物验证该模型的预测能力，置信度（1－α）＞ 0.99。     

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.     

橙酮类DRAK2抑制剂的3D-QSAR及分子对接研究

本文对橙酮类DRAK2抑制剂的化学结构与生物活性之间的关系进行研究。采用三维定量构效关系（3D-QSAR）中的比较分子力场分析（CoMFA）和比较分子相似性指数分析（CoMSIA）方法针对59个DRAK2抑制剂建立3D-QSAR模型,阐明了抑制剂化学结构与其生物活性之间的关系。所构建的CoMFA模型交叉验证系数（q²）为0.625,非交叉验证系数（r²）为0.811,标准偏差（S）为0.365,Fisher检验值（F）为59.971;所构建的CoMSIA模型q²为0.62,r²为0.846,S为0.333,F值为56.453。内部和外部验证参数表明,生成的3D-QSAR模型均具有良好的预测能力和显著的统计学可靠性。分子对接实验与等势图的一致性,进一步表明本次分子模拟是可靠的。本研究对发现新型的潜在的更高活性的橙酮类DRAK2抑制剂具有指导意义。     

髓细胞白血病因子-1抑制剂的三维定量构效关系研究

髓细胞白血病因子-1(Mcl-1)在多种细胞的生存与死亡中发挥着重要的作用,参与多种肿瘤的发生,已经成为新的研究热点。本文针对52个Mcl-1抑制剂2-吲哚酰基磺酰胺类化合物进行三维定量关系(3D-QSAR)研究,研究其结构与活性的关系。为此,基于分子的共同骨架叠合运用比较分子立场分析(CoMFA)和比较分子相似性指数分析(CoMSIA)两种经典的方法进行了三维定量构效关系的研究,建立相应模型,进行分子结构和抗肿瘤活性的分析。CoMFA模型的交叉验证系数q~2为0.714,相关系数r~2为0.992,预测相关系数r~2pred为0.654,立体场和静电场对活性的贡献为62%和38%。CoMSIA模型的交叉验证系数q~2为0.785,相关系数r~2为0.984,预测相关系数r~2pred为0.763。立体场、静电场、疏水场对活性的贡献为25.1%、41.0%和33.9%。数据证明上述模型都显示出了较好的预测性,为设计新型高活性的小分子抑制剂提供了有效信息。     

α1-AR拮抗剂DDPH类似物的比较分子力场分析

利用比较分子力场分析(CoMFA)方法, 建立苯(氧)烷胺类α1-肾上腺素受体拮抗剂DDPH及其类似物的三维定量构效关系模型。交叉验证回归系数q2、非交叉验证回归系数r2和标准偏差SEE分别为0.457, 0.953, 0.208,研究结果显示立体场比静电场对活性的影响更大。所得模型具有一定的预测能力,可用来指导设计新的苯氧烷胺类α1-肾上腺素受体拮抗剂 ,并为以后进一步的工作提供依据。     

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蛋白酪氨酸磷酸酯酶1B(PTP1B)的抑制活性(pM_P)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(R_(cv)~2)、非交叉验证系数(R~2)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(pM_P)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。     

苯并咪唑类缓蚀剂的3D-QSAR研究及分子设计

采用比较分子场分析法(CoMFA)和比较分子相似性指数分析法(CoMSIA), 对苯并咪唑衍生物抗盐酸腐蚀的缓蚀性能进行了三维定量构效关系研究, 并使用留一法交叉验证手段对3D-QSAR模型的稳定性及预测能力进行了分析. 结果表明, 立体场、静电场和氢键供体场(电子给体)是影响苯并咪唑缓蚀剂缓蚀性能的主要因素; 所构建的CoMFA模型(q2=0.541, R2=0.996)和CoMSIA模型(q2=0.581, R2=0.987)均具有较好的统计学稳定性和预测能力. 基于3D-QSAR等势图设计出了几种具有较好缓蚀性能的苯并咪唑化合物, 为油气田新型缓蚀剂的研发提供了一种新思路.     

肿瘤血管阻断剂黄酮-8-乙酸类衍生物的三维定量关系研究

选择了肿瘤血管阻断剂黄酮-8-乙酸类衍生物, 采用比较分子力场分析(CoMFA)和比较分子相似性指数分析(CoMSIA)方法进行三维定量构效关系的研究. 33个化合物建立了预测模型, 6个化合物作为训练集进行模型验证. 其中CoMFA模型的交叉验证系数q²＝0.621, 最佳主成分数为4, 标准偏差s_press＝0.345, 非交叉相关系数r²＝0.945, 标准偏差s＝0.131, F＝120.455. CoMSIA模型的交叉验证系数q²＝0.700, 最佳主成分数为5, 标准偏差s_press＝0.312, 非交叉相关系数r²＝0.946, 标准偏差s＝0.133, F＝94.193. 计算结果表明, 构建的CoMFA和CoMSIA模型具有良好的预测能力, 可用于指导该类化合物的设计.