亲电酮类HDAC抑制剂的3D-QSAR和分子对接研究

组蛋白去乙酰化酶抑制剂(histone deacetylase inhibitor,HDACi)是近年来治疗癌症的重要靶向药物,其中羟氨酸类,苯甲酰胺类多种药物已进入临床试验阶段,但对于亲电酮类HDACi还有待于进一步研究,本研究应用比较分子力场分析法(comparative molecular field analy...     

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.     

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.     

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,r_pred.²=0.836; DS：q²=0.579,r²=0.971,r_pred.²=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.     

取代嘧啶衍生物抗前列腺癌活性的3D-QSAR研究

运用比较分子力场分析(CoMFA)方法,建立18种取代嘧啶衍生物抗前列腺癌活性(pM)的三维定量构效关系。训练集中15个化合物用于建立预测模型,测试集13个化合物(含10号模板分子和新设计的9个分子)作为模型验证。建立的CoMFA模型的交叉验证系数(R_ev²)、非交叉验证系数(R²)分别为0.344、0.935,说明所建模型具有较强的鲁棒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71.6%、28.6%。影响取代嘧啶衍生物抗前列腺癌活性的主要因素是取代基的疏水作用和空间位阻,其次是取代基的库仑力、氢键及配位作用。基于此研究结果,设计了9个新化合物,其抗前列腺癌活性有待医学实验验证。     

4,5,6-三取代嘧啶苯磺酰脲类化合物的生物活性、分子对接与3D-QSAR关系研究

用柔性分子对接方法(FlexX)将15个4,5,6-三取代嘧啶苯磺酰脲化合物以及3个不含5-位取代嘧啶苯磺酰脲化合物(分别为4,6-双取代嘧啶和4-取代嘧啶)和乙酰羟酸合成酶(AHAS)活性口袋进行了对接, 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一定的相关性, 相关系数为0.660. 然后采用比较分子相似性指数分析(CoMSIA)对27个新型4,5,6-三取代嘧啶苯磺酰脲类化合物的除草活性进行三维定量构效关系(3D-QSAR)研究. 建立了三维定量构效关系CoMSIA模型, 立体场、静电场和氢键的贡献分别为47.3%, 32.8%, 19.9%. 交叉验证系数q2值为0.520. 根据CoMSIA模型的立体场、静电场、氢键给体场三维等值线图不仅直观地解释了结构与活性的关系, 并且与用FlexX预测的结合模式相一致, 证明了我们预测的结合模式是可靠的, 为进一步设计高活性的标题化合物提供较好的理论指导.     

3D-QSAR和分子对接研究吲哚咔唑类细胞周期蛋白激酶抑制剂的选择性

细胞周期蛋白激酶(cyclin-dependent kinases, CDKs)是近年来治疗肿瘤的重要靶标. 由于大多数激酶ATP结合位点的保守性, CDK选择性激酶抑制剂的开发成为当前的研发难点和热点. 针对吲哚咔唑类CDK抑制剂, 我们采用比较分子力场分析方法(CoMFA)建立了CDK2-QSAR(quantitative structure-activity relationship)和CDK4-QSSR(quantitative structure-selectivity relationship)模型. 所建模型的交叉验证系数q2分别为0.722和0.703; 非交叉验证系数r2分别为0.977和0.946, 表明其具有较好的预测能力. 同时, 用分子对接的方法分析了这类化合物与CDK4同源模建结构的作用模式, 根据这两个模型发现, 吲哚咔唑类化合物的R5和R6位长链取代对CDK4的选择性具有一定的影响, 而且结合其作用模式比较合理地解释了这类抑制剂的选择性原因, 这对CDKs的选择性研究具有一定的指导意义.     

雌激素β受体喹啉类配体的分子对接及3D-QSAR研究

对33个喹啉衍生物的雌激素β受体活性进行了分子对接以及比较分子力场分析(CoMFA)和比较分子相似性指数分析(CoMSIA). 对接结果显示氢键和疏水作用是配体与受体结合的主要因素,同时结果亦显示对接结合能与观测值pIC50具有极显著的线性相关性. 根据对接后各优势构象将33个样本进行叠合并进行CoMFA与CoMSIA研究,均得到了较优的结果,其中以选用立体场、静电场和疏水场建立的CoMSIA模型结果最优,其主成分数,r2,q2（LOO）和r2pred分别为2, 0.894, 0.708和0.802. 构效关系模型分析显示基团的空间位阻、电性及疏水作用是影响活性的主要因素     

二芳基三嗪类HIV-1逆转录酶抑制剂的分子对接及3D-QSAR研究

对40个二芳基三嗪类HIV-1逆转录酶抑制剂进行了分子对接研究,结果表明,2个疏水性芳香取代基团与结合口袋底部形成的疏水和范德华相互作用、三嗪环母核及其R4取代基与结合位点产生的氢键和静电作用以及R4取代基与袋口形成的空间位阻效应是影响该系列化合物活性的重要因素.根据对接优势构象进行分子叠合和比较分子相似性指数分析(C...     

2,4-二氨基嘧啶类FAK抑制剂的3D-QSAR研究

摘要 本文选取42个2,4-二氨基嘧啶类FAK小分子抑制剂,分别以比较分子场分析法（CoMFA）与相似性指数分析法（CoMSIA）构建3D-QSAR模型,评价模板分子、公共骨架点、最小能量优化参数、分子构象等因素对模型优化的影响。分析最优模型中立体场、静电场以及氢键等因素对抑制剂活性的影响,并应用分子对接分析该类抑制剂与FAK蛋白的相互作用。结果表明选择16号化合物作为模板分子,骨架A作为公共骨架点,最小能量优化参数中电荷、最大迭代系数、最低能量限定值分别为MMFF94、1000、0.01 Kcal/mol时所构建的模型最优。以CoMFA和CoMSIA构建的3D-QSAR模型的交叉验证系数（q2）分别为0.666和0.736,非交叉验证系数（R2）分别为0.990和0.989,表明此模型具有良好的预测能力。分子对接分析显示,其与FAK的氨基酸残基CYS502、ASP564形成了重要的氢键作用,并与周围残基形成了较强的疏水作用。通过3D-QSAR的构建与分子对接分析,可指导2,4-二氨基嘧啶类FAK小分子抑制剂的进一步结构优化设计。     

基于分子对接的6-萘甲基取代HEPT类HIV-1逆转录酶抑制剂构效关系研究

采用分子对接方法得到了一系列6-萘甲基取代HEPT类逆转录酶抑制剂分子与HIV-1逆转录酶复合物模型,从中抽取出抑制剂分子的活性构象,进一步应用CoMFA和CoMSIA方法建立了具有较好预测能力的3D-QSAR模型,深入探讨了这些化合物的定量构效关系,为进一步的药物设计奠定了良好的基础.另外,以化合物13及其相应的β异构体24为代表,结合量子化学从头算分子轨道理论方法考察了它们的前线轨道,为阐明α和β系列化合物的活性差异提供了理论依据.     

五元杂环并嘧啶类胸苷酸合成酶抑制剂的构效关系和分子对接

用比较分子场分析法(CoMFA)和比较分子相似性指数分析法(CoMSIA)研究了38个五元杂环并嘧啶衍生物类胸苷酸合成酶抑制剂的三维定量构效关系(3D-QSAR), 建立了相关预测模型. CoMFA和CoMSIA模型的交互验证相关系数q²分别为0.662和0.672、非交互验证相关系数R²分别为0.921和0.884、外部交互验证相关系数Q_ext²分别为0.85和0.81. 分子对接得到的结合模式与三维定量构效关系得到的结果一致. 结果表明这两种模型都具有良好的预测能力, 可应用于指导化合物的设计和结构修饰, 为进一步设计新型胸苷酸合成酶抑制剂提供了理论依据.     

酪氨酸激酶抑制剂的比较分子场分析

采用比较分子场分析(CoMFA)方法研究了一组嘧啶类衍生物酪氨酸激酶抑制剂活性与结构的关系.所得模型不仅能够很好地预报训练集中的化合物的活性,而且还可以准确地预报预报集中的化合物活性.通过分析分子场等值面图在空间的分布,可以观察到叠加分子周围的立体和静电特征对化合物活性的影响.     

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...     

苯并呋喃类N-肉豆蔻酰基转移酶抑制剂的三维定量构效关系研究

摘要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), 系统地研究了40个苯并呋喃类N-肉豆蔻酰基转移酶(NMT)抑制剂的三维定量构效关系. 在CoMFA研究中, 考察了网格点步长对模型统计结果的影响. 在CoMSIA研究中, 研究了各种分子场组合、 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可得到最佳模型. 所建立的CoMFA和CoMSIA模型的交叉相关系数q2值分别为0.759和0.730, 均具有较强的预测能力. 利用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并呋喃环上各位置取代基对抑酶活性的影响, 为进一步结构优化提供了重要依据.     

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.     

新磺酰脲类化合物除草活性的3D-QSAR分析

用比较分子力场分析 (CoMFA) 方法和比较分子相似性指数分析 (CoMSIA) 方法对所合成的新磺酰脲类化合物的除草活性进行了较为系统的3D-QSAR分析.两种方法所建立的模型对化合物的除草活性预测能力均较好,所得三维等值线图为合成高活性的化合物能提供指导作用     

芳基磺酰胺类丙酮酸激酶M2激动剂的基于多复合物的药效团模型和定量构效关系

丙酮酸激酶M2(PKM2)是肿瘤治疗中最具发展潜力的靶点之一. 本文以一系列丙酮酸激酶M2-激动剂复合物的晶体结构为基础, 采用基于多复合物的药效团(MCBP)方法产生了PKM2 的药效团模型. 并使用该药效团模型产生了62个芳基磺酰胺类PKM2激动剂的活性构象和分子叠合, 通过三维定量构效关系(3D-QSAR)方法研究了该类PKM2激动剂与PKM2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0.545 和0.653, 非交互验证相关系数r²分别为0.966和0.987. 本研究为进一步结构优化、设计和合成新型的PKM2激动剂提供了理论依据.