取代喹啉类化合物抗菌活性的3D-QSAR研究及分子设计

通过比较分子力场分析方法(Co MFA)研究取代喹啉类化合物对金黄色葡萄球菌抑菌活性(p M)的三维定量结构-活性相关(3D-QSAR)。12个化合物建立了预测模型,7个化合物作为验证集(含模板分子)。训练集的Co MFA模型显示立体场、静电场对生物活性贡献依次为49.8%、50.2%。该模型的交叉验证相关系数R2cv=0.650,非交叉验证相关系数R2=0.918,对测试集中的7个化合物的生物活性进行了预测,显示出较强的稳定性和良好的预测能力。通过分析Co MFA三维等势图发现,在取代喹啉类化合物抑菌机理中,R4取代基的强吸电性起主要作用,其次是其他取代基的疏水性作用。应用上述规律进行分子设计,获得了3个在理论上具有较高抑菌活性的新的取代喹啉衍生物,期待实验的验证。     

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     

家蝇与大鼠GABA受体抑制剂的药效团模型及其3D-QSAR研究

采用DISCOtech方法,用7个大鼠γ-氨基丁酸(GABA)A受体抑制剂和11个家蝇GABAA受体抑制剂分别建立了其药效团模型;用CoMFA方法建立了22个大鼠GABAA受体抑制剂和29个家蝇GABAA受体抑制剂的3D-QSAR模型,模型的交叉验证相关系数分别为0.526和0.679,验证了药效团模型的合理性,为设计更高活性和更高选择性的化合物提供了参考     

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。     

类吗啡类拮抗物的结构与抑食活性的3D-QSAR研究

用比较力场分析研究了3,4-二甲基-4-(3-羟基苯基)哌啶及其衍生物类吗啡拮抗物的结构与抑食活性的关系,考察了网格结构和探针原子的影响.结果表明,立体效应和静电作用场是描述其抑食活性和进行结构性能关系研究的最重要的结构参数.     

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     

咪唑并吡啶类化合物结构及PDE抑制活性的三维构效关系研究

对咪唑并吡啶类化合物作为环核苷酸磷酸二酯酶(PDE)的抑制剂的抑制活性进行了比较分子力场分析.结果表明,立体效应和静电作用场是描述对PDE抑制活性和进行结构性能关系研究的最重要的结构参数,提出了对该类化合物进行结构修饰的方法,并由新建立的三维定量构效关系模型对该类化合物的PDE抑制活性进行了预报.     

喹啉酮类BRD4抑制剂的3D-QSAR研究

使用比较分子力场分析法(CoMFA)和比较分子相似性指数法(Co MSIA)对33个已报道的喹啉酮类BRD4抑制剂进行3D-QSAR模型建立,研究了其化学结构和生物活性间的关系,并用计算机辅助药物设计(computer-aided drug design,CADD)设计出7个喹啉酮类抑制剂。结果表明,建立的CoMFA(q²=0.926,r²=0.997,r²_pred=0.744)和Co MSIA(q²=0.939,r²=0.991,r²_pred=0.786)模型具有较好的预测能力,基于这些模型设计的7个新喹啉酮类BRD4抑制剂具有高活性,并对其进行ADMET性质评价和类药性分析。以上研究结果有助于改造和开发更加有效的喹啉酮类BRD4抑制剂。     

1 - 烃基异喹啉Reissert Compounds 的合成及其氢化研究

1-苄基异喹啉Reissertcompound经RaneyNi(w-2)催化氢化,分离得到二个未见报道的氢化产物,经化学和波谱分析推定其结构为:1-亚氨基-1-苄基-2-苯甲酰基-1,2-二氢异喹啉(4)和3-苯基-10b-苄基-1,10b-二氢咪唑骈[5,1-a]异喹啉(5)。据此提出了一条1-苄基异喹啉Reissertcompound高压催化氢化的途径,并对异喹啉eissertcompound高压催化氢化反应中酰基转位进行了讨论。试图以环已基溴作为烷化剂,在氢化钠条件下,与异喹啉Reissertcompound作用来制备1-环已基异喹啉Reissertcompound,结果只得到了1-氰基异喹啉,产率达75%,为制备1-氰基异喹啉提供了一个新方法。     

抗癌性吲哚喹唑啉衍生物3D-QSAR研究及其分子设计

吲哚喹唑啉衍生物是近年来发现的一类具有良好抗癌活性的化合物. 作者在最近报道的二维定量构效关系(2D-QSAR)的基础上, 采用比较分子力场方法(CoMFA)进一步对该系列化合物进行三维定量构效关系(3D-QSAR)研究, 建立了3D-QSAR的CoMFA模型, 其非交叉验证相关系数r2=0.986, 标准偏差SD=0.084, 统计方差比F=114.6, 交叉验证相关系数q2=0.695, 表明该模型合理、可信, 并具有良好的预测能力. 研究结果表明: (1) 取代基R1的部位上静电效应起主要作用, 并且确保取代基R1的第一个原子具有较大的净正电荷, 对提高化合物的抗癌活性十分重要. 这与2D-QSAR研究结果相一致. (2) 取代基R2的部位上立体效应起主要作用, R2的体积大小要适中. 应用这些规律进行了分子设计, 在理论上获得了一些具有较高抗癌活性的新的吲哚喹唑啉衍生物, 并期待实验证实. 该QSAR的研究结果可为实验工作者合成新药提供理论参考.     

含氟农药的比较分子场分析研究

用比较分子场分析(CoMFA)方法对112种含氟农药分子的生物活性及毒性同时进行了定量构效关系研究。用78个化合物作为训练集,以距离比较方法(DISCO)确认的药效团为叠合规则构建CoMFA模型,发现影响活性的立体场与静电场的贡献分别为60.4%和39.6%,影响毒性的立体场与静电场的贡献分别为59.2%和40.8%。药效模型与毒效模型在交叉验证时的相关系数平方(R^2)分别为0.652和0.611,非交叉验证的R^2分别为0.982和0.977,方差比F(8,69)值分别为463.6及362.9,活性和毒性的标准偏差-极差比s/△γ值分别为3.6%和2.9%,表明模型具有较好的自预测能力。对测试组34个化合物进行了活性和毒性的预测,活性与毒性预测的标准偏差-极差比s/△γ值分别为10.4%和6.4%。最后,还建立了一个由97个化合物构建的扩大的模型,各种统计量得到了进一步提高。并预计了一个活性较高且毒性很低的新化合物。     

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。     

胆固醇酯转运蛋白抑制剂的3D-QSAR模型

利用VolSurf参数和比较分子场分析(CoMFA)方法对N,N-二取代三氟-3-氨基-2-丙醇衍生物类胆固醇酯转运蛋白抑制剂进行了三维定量构效关系(3D-QSAR)模型研究, 均得到较好的结果, 训练集模型具有良好的预测能力. VolSurf参数分析表明抑制活性高的分子必须具有合适的亲水性、多的氢键给体和少的氢键受体; 在一定范围内, 分子量大、表面光滑且非球性高的分子抑制活性高; 高疏水性以及质量中心与疏水区中心的高不平衡性对活性是不利因素. CoMFA结果表明, 立体作用对活性的影响较静电作用稍强, N-苯基取代基苯氧基的间位体积大且正电性强的基团对活性有利, N-苄基取代基的间位体积大且合适的电负性对活性有利, 而苄基的对位立体位阻的增加则对活性不利. VolSurf参数提供了分子整体性质信息, CoMFA提供了取代基信息, 两者互为补充, 对该类抑制剂新化合物的设计具有指导意义.     

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.     

3D-QSAR Studies of Dimethoxyphenoxyphenoxy pyrimidines and Analogues

1　 INTRODUCTIONPhotosynthesis is special and important physiology and biochemistry phe-nomenon for plant,so itisnecessary to selectphotosynthesis as a herbicidal targetinorder to get nontoxic pesticides. Recently,a number of 6 - ( 4- phenoxyphenoxy)pyrimidines and triazines which showed a strong Hill reaction inhibition were synthe-sized and their herbicidal activity was measured〔1〕. General structural formulas ofthese compounds are shown in Table1 .In this paper,we examined the three…     

3D-QSAR Study on Apicidin Inhibit Histone Deacetylase

For Histone Deacetylase (HDAC) Inhibitor, four 3D-QSAR models for four types of different activities, were constructed.The cross-valldated q^2 value of CoMFA Model 1 is 0.624 and the noncross-validated r2 value is 0.939. The cross-validated q^2 value of Model 2 for training set is 0.652 and the noncross-validated r^2 value is 0.963. The cross-validated q^2 value for Model 3 is 0.713, with noncross-validated r^2 value 0.947. The crossvalidated q2 value for Model 4 is 0.566 with noncross-validated r^2 value 0.959. Their predicted abilities were validated by different test sets which did not include in training set. Then the relationship between substituents and activities was analyzed by using these models and the main influence elements in different positions (positions 8 and 14) were found. The polar donor electron group of position 8 could increase the activity of inhibition of HDAC, because it could form chelation with the catalytic Zn. Suitable bulk and positive groups at position 14 are favorable to anti-HDAC activity. These models could web interpret the relationship between inhibition activity and apicidin structure affording us important information for structurebased drug design.     

2D/3D-QSAR comparative study on mutagenicity of nitroaromatics

As the key techniques in predictive toxicology, the goal of quantitative structure-activity relationships (QSARs) is to explore the mechanism of toxic action based on the molecular structures of pollutants and to develop quantitative models for predictive…     

3D-QSAR study of hallucinogenic phenylalkylamines by using CoMFA approach

The three-dimensional quantitative structure–activity relationship (3D-QSAR) has been studied on 90 hallucinogenic phenylalkylamines by the comparative molecular field analysis (CoMFA). Two conformations were compared during the modeling. Conformation I referred to the amino group close to ring position 6 and conformation II related to the amino group trans to the phenyl ring. Satisfactory results were obtained by using both conformations. There were still differences between the two models. The model based on conformation I got better statistical results than the one about conformation II. And this may suggest that conformation I be preponderant when the hallucinogenic phenylalkylamines interact with the receptor. To further confirm the predictive capability of the CoMFA model, 18 compounds with conformation I were randomly selected as a test set and the remaining ones as training set. The best CoMFA model based on the training set had a cross-validation coefficient q ² of 0.549 at five components and non cross-validation coefficient R ² of 0.835, the standard error of estimation was 0.219. The model showed good predictive ability in the external test with a coefficient R _pre² of 0.611. The CoMFA coefficient contour maps suggested that both steric and electrostatic interactions play an important role. The contributions from the steric and electrostatic fields were 0.450 and 0.550, respectively.     

三维定量结构-活性关系研究的近况*

本文介绍并综述了以CoMFA, APEX-3D, Ludi和Leapfrog为代表的三维定量结构一活性关系研究方法的近况。作为药物分子设计的新方法,它们在新药设计和先导化合物的产生中起着越来越重要的作版。     

CoMFA 3D-QSAR Analysis of Epothilones Based on Docking Conformation and Alignment

Epothilones belong to a class of novel microtubule stabilizing and anti-mitotic agents, which have a paclitaxel-like mechanism of action. A three-dimensional quantitative structure-activity relationship （3D-QSAR） model was built for epothilones by the method of comparative molecular field analysis （CoMFA） combined with the flexible docking technology. The docking CoMFA model gave a good cross-validated value of q2=0.784 with an optimized component of 6 and the conventional correlation coefficient of r^2=0.985. The statistical results show that the model has good ability to predict the activity of the studied compounds. At last, the docking CoMFA model was analyzed through contour maps complemented with MOLCAD-generated active site potential surface in the α,β-tubulin receptor, which can provide important information for the structure-based drug design.