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.     

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.     

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.     

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     

含呋喃环双酰肼类衍生物的合成、杀虫活性及3D-QSAR研究

为发现新的昆虫生长调节剂,经单取代苯基呋喃甲酰氯与取代苯甲酰肼反应得到22个未见文献报道的含呋喃环双酰肼类化合物,其结构均通过了IR,1HNMR和元素分析确认.初步生测结果表明,所有目标化合物对豆蚜(Aphisfabae)均有活性,部分目标化合物表现出较好或中等的杀幼虫活性.化合物Ia,Ib和Ic在药剂浓度为0.05%时,对豆蚜的死亡抑制率分别为81.8%,58.4%和52.2%,其中化合物Ia对若蚜的蜕皮和成蚜产雌能力具有一定的抑制作用.而大部分目标化合物在药剂浓度为0.1%,0.05%和0.001%时,对3龄粘虫(Mythimna separate)、棉红蜘蛛(Tetranchus urticae)和尖音淡色库蚊(Culex pipiens pallens)幼虫杀虫活性不明显.采用比较分子力场分析(CoMFA)方法,对22个化合物的杀蚜虫活性进行三维定量构效关系(3D-QSAR)研究.在CoMFA研究中,考察了不同力场和电荷下网格点步长对统计结果的影响.建立了三维定量构效关系CoMFA模型(q2=0.518,r2=0.936).CoMFA模型的立体场、静电场三维等值线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.     

由3D-QSAR、分子对接和分子动力学模拟研究吲唑类化合物与PI3Kδ抑制剂的相互作用

磷酸肌醇3-激酶δ(PI3Kδ)参与慢性阻塞性肺疾病的炎性过程并且被鉴定为一个新的潜在治疗靶点。本文采用三维定量构效关系(3D-QSAR)、分子对接和分子动力学方法研究了47个吲唑类化合物与P13Kδ激酶的相互作用,并建立了相应的模型。其中,比较分子场分析(CoMFA)模型q~2=0.719,r~2=0.972;比较分子相似性指数分析(CoMSIA)模型q~2=0.649,r~2=0.983,表明所建的QSAR模型具有稳定可靠的预测能力。CoMFA和CoMSIA等势图形象地描述了不同的场效应对活性的影响,其中立体场、疏水场及氢键受体场对活性有较大的贡献。接着采用分子对接探索小分子化合物与P13Kδ的结合模式,结合模式显示吲唑类化合物主要通过氢键作用与疏水作用与P13Kδ紧密结合,并且通过分子动力学模拟进一步验证了对接结果。最后根据等势图、对接模式和分子动力学模拟获取的信息设计了8个化合物,研究表明它们均能与PI3Kδ较好结合。     

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...     

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.     

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.     

新型苯环5-(取代)苯甲酰胺基苯磺酰脲类化合物的比较定量构效关系研究

采用比较分子力场分析(CoMFA)方法, 对26个新型苯环5-(取代)苯甲酰胺基苯磺酰脲类化合物的除草活性进行了三维定量构效关系(3D-QSAR)研究, 建立了三维定量构效关系CoMFA模型(R²=0.948, F=91.364, SE=0.141). 结果表明, 此类磺酰脲类化合物的除草活性与苯环5位取代基的立体结构和电场性质密切相关. 根据CoMFA模型的立体场和静电场三维等值线图不仅直观地解释了结构与活性的关系, 而且为进一步设计高活性的目标化合物提供理论依据.     

GPR40 受体苯丙酸类激动剂三维定量构效关系研究

苯丙酸类化合物是G蛋白偶联受体40(GPR40)潜在的生物活性药物。本文基于比较分子力场分析法(Co MFA)和比较分子相似性指数分析法(CoMSIA),分别建立了40个已知活性的GPR40受体苯丙酸类激动剂的三维定量构效关系(3D-QSAR)模型,研究该类激动剂与生物活性之间的关系。CoMFA和CoMSIA模型的交叉验证系数(q~2)分别为0. 527和0. 500,拟合验证系数(r~2)分别为0. 901和0. 860,两个3D-QSAR模型预测值与实验值基本一致,表明模型具有良好的可信度和预测能力。根据两个3D-QSAR模型提供的立体场、静电场、疏水场、氢键供体场和氢键受体场所提供的信息提出优化该类抑制剂结构的药物设计思路,为指导设计更高活性的GPR40激动剂以及GRR40新分子激动活性的预测提供理论依据。     

苯并嗪酮衍生物的3D-QSAR分析

苯并嗪酮衍生物是近年来发现的一类抗血小板聚集化合物, 在前人研究的基础上利用比较分子场分析(CoMFA)和比较分子相似性指数分析(CoMSIA)对23个苯并嗪酮衍生物进行了三维定量构效关系(3D-QSAR)研究. 其中CoMFA模型交叉验证系数Q2=0.703, 回归系数R2=0.994, 计算值与实验值的平均方差SEE=0.053, 统计方差比F=184.773; CoMSIA模型Q2=0.847, R2=0.992, SEE=0.058, F=171.670. 两种方法得到的模型都具有较好的预测能力. 结果表明, 标题化合物中8-位取代基R1静电效应起主要作用; 2-位取代基R2立体效应占主导作用, 但官能团大小要适中. 根据研究结果设计了六种活性较高的化合物.     

苯并噁嗪酮衍生物的3D-QSAR分析

苯并噁嗪酮衍生物是近年来发现的一类抗血小板聚集化合物,在前人研究的基础上利用比较分子场分析(CoMFA)和比较分子相似性指数分析(CoMSIA)对23个苯并噁嗪酮衍生物进行了三维定量构效关系(3D-QSAR)研究.其中CoMFA模型交叉验证系数Q2=0.703,回归系数R2=0.994,计算值与实验值的平均方差SEE=0.053,统计方差比F=184.773;CoMSIA模型Q2=0.847,R2=0.992,SEE=0.058,F=171.670.两种方法得到的模型都具有较好的预测能力.结果表明,标题化合物中8-位取代基R1静电效应起主要作用;2-位取代基R2立体效应占主导作用,但官能团大小要适中.根据研究结果设计了六种活性较高的化合物.     

N-硝基脲类化合物除草活性的3D-QSAR研究

经活性测试,N-硝基脲类化合物对反枝苋(A. retroflexus L)和苏丹草(S. sudanenses)呈现除草活性。为进一步设计高活性的目标化合物,采用比较分子力场(CoMFA)对38个N-硝基脲类化合物进行三维定量构效关系(3D-QSAR)分析,建立了相关性显著、预测能力强的3D-QSAR模型(反枝苋：q2=0.674, r2=1.000, R2pred=0.9989,苏丹草：q2=0.635, r2=1.000, R2pred=0.9958)。根据CoMFA模型的立体场和静电场三维等势线图,在N’-苯环2, 5位引入体积大的正电荷取代基;3位引入负电荷基团;4, 6位引入体积大的负电荷基团有利于提高目标化合物对双子叶杂草反枝苋的除草活性,而在2位引入体积大的负电荷基团;3位引入体积小的负电荷基团;4位引入体积大的正电荷基团;5位引入体积大的取代基有利于提高目标化合物对单子叶杂草苏丹草的除草活性。     

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.     

6-异位-5,8-O-二甲基乙酰紫草素衍生物的2D/3D-QSAR研究

本文综合运用密度泛函理论(DFT)、分子力学(MM2)和统计学等方法对22个具有抗人体乳腺癌(MDA-MB-231)活性的6-异位-5,8-O-二甲基乙酰紫草素类衍生物进行二维(2D)定量构效关系(QSAR)研究,同时运用比较分子相似性指数分析(Co MSIA)方法进行三维(3D)QSAR研究。所建最优2D-QSAR方程的留一法交叉验证系数(q2)和拟合相关系数(R2)分别为0.833和0.900;Co MSIA(SEHA)模型的q2和非交叉验证系数(r2)分别为0.624和0.999,预测相关系数R2pred为0.838,表明所建立的2D/3D-QSAR模型都具有良好的统计学意义及合理、可信的预报能力,可以预测未知化合物的活性。研究结果为理解该类化合物的作用机理和设计合成更高活性的新化合物提供理论参考。     

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.     

广谱沙粒病毒抑制剂的3D-QSAR分析

沙粒病毒(Arenaviruses)遍布全球,其中的拉沙热病毒可引起致命的拉沙热.通过应用比较分子场分析(CoMFA)和比较相似性指数分析法(CoMSIA)对47个广谱沙粒病毒抑制剂进行了三维定量构效关系(3D-QSAR)分析.使用立体场、静电场、疏水场和氢键受体场组合获得最优模型CoMSIA的统计结果为Q2=0.518,R2ncv=0.972,R2pre=0.911,说明该模型的可靠性和较好预测能力.此外,模型等势线图直观地解释了分子结构与其活性的关系,为进一步设计新型高效的沙粒病毒抑制剂提供了理论依据.     

芳香噻嗪类衍生物作为选择性醛糖还原酶抑制剂的分子对接和基于受体的三维定量构效关系研究

芳香噻嗪类衍生物被证明是一类选择性较好的高活性醛糖还原酶抑制剂(ARIs).本文对44个芳香噻嗪类化合物进行了分子对接(docking)和三维定量构效关系(3D-QSAR)研究,并探索了此类化合物与醛糖还原酶(ALr²)的作用机理.醛糖还原酶与醛还原酶(ALR1)活性位点的叠加结果显示, ALr²中残基Leu 300和Cys298的存在是化合物1m具有高选择性的原因.分别建立了比较分子场分析方法(CoMFA, q² = 0.649, r² =0.934; q²:交叉验证相关系数, r²:非交叉验证相关系数)和比较分子相似性指数分析方法(CoMSIA, q² = 0.746, r² = 0.971)模型,并对影响此类化合物生物活性的结构进行了鉴定.结果显示,两个模型均具有较高预测能力,并通过测试集中的7个化合物进行了验证,其中CoMFA模型和CoMSIA模型的预测相关系数(r_Pred²)分别为0.748和0.828. 3D-QSAR模型中的三维等值线图表明,在化合物1m的苄基环上C3和C4位置以及苯并噻嗪母核上C5和C7位置进行改进可能对生物活性的提高有利,此预测与我们前期报道的苯并噻嗪母核C7位改进结果一致.本文所建3D-QSAR模型能够在理性设计具有更高生物活性的新型ARIs中发挥重要作用.     

嘧啶（氧）苯甲酸类除草剂的3D—QSAR研究

利用比较分子场分析 (Co MFA)方法 ,对 2 0种嘧啶 (氧 )苯甲酸类化合物进行了三维定量构效关系(3 D-QSAR)研究。得到了具有较强预测能力的 QSAR模型。并对此模型进行了验证 ,在此基础上 ,设计了具有更高活性的化合物。