γ-羟基丁烯羟酸内酯类内皮激素拮抗剂的比较分子场分析

采用比较分子场分析方法（CoMFA)分析了一组γ-羟基丁烯羟酸内酯类内皮激素拮抗剂的活性与结构的关系。在计算中,除了考察立体场和静电场,还引入了氢键场,结果表明,引入氢键场可以明显改善计算的结果。所得模型不仅能够很好地预测训练集中的分子,而且还可准确地预测测试集中的化合物。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的立体、静电以及氢键特征对化合物活性的影响。     

比较分子场分析研究哒嗪酮的体系的三维构效关系

用比较分子场分析（CoMFA）法对两个体系的化合物进行了研究，得到了预报能力较强的模型. 初步的研究表明，作为一种三维定量构效（3D-QSAR）方法，它能够揭示分子三维结构对活性的贡献，有较广阔的应用前景．     

两类促肾上腺皮质释放激素(CRH)拮抗剂的分子场分析

采用比较分子相似性指数分析方法(CoMSIA)及比较分子场分析方法(CoMSIA)研究了两组CRH拮抗剂结构与活性的关系。在两种方法中,都考虑了静电场、立体场以及氢键场对构效关系的影响,结果表明采用CoMSIA得到构效关系模型要明显优于采用CoMFA得到的构效关系模型,在CoMSIA计算中,当引入疏水场时,三维构效关系模型能得到明显的改善,通过这个三维构效关系模型,可以较为精确地预测化合物的活性。通过分析分子场等值面图在空间的分布,可以观察到叠合分子周围的立体、静电以及疏水特征对化合物活性的影响。     

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.     

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.     

2(1H)-喹啉-2,4-二酮类化合物抗小麦锈病的3D-QSAR研究

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)方法研究了21个2(1H)-喹啉-2,4-二酮类化合物抗小麦锈病的三维定量构效关系(3D-QSAR),发现用CoMFA方法可以找到最佳的3D-QSAR模型,并通过量子化学从头计算的方法研究了不同活性化合物的前线轨道及静电势分布图的差异.所得构效关系模型为发现更高活性的化合物提供理论指导.     

光系统Ⅱ抑制剂-顺式氰基丙烯酸酯化合物的三维构效关系和电子结构研究

以距离比较法所获得的顺式氰基丙烯酸酯化合物的活性构象为模板,对39个该类化合物采用比较分子场方法进行了三维构效关系的研究.结果表明,所获得的药效团模型具有很好的预测能力.同时采用量子化学的方法对活性构象模板分子电子结构作了讨论.     

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     

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。     

N,N-二甲基-2-溴苯乙胺类衍生物对大鼠生物活性的三维构效关系研究

N,N-二甲基-2-溴苯乙胺类衍生物是一类有效的肾上腺素阻断剂, 具有较高的生物活性. 通过比较分子力场分析(CoMFA)方法, 建立了22个标题化合物对大鼠阻断活性的三维定量结构-活性关系(3D-QSAR)模型. 该模型显示立体场、静电场对生物活性贡献分别为67.3%, 32.7%, 其中立体场与受体之间的相互作用是造成阻断剂生物活性差别的主要因素. 此3D-QSAR模型的交叉验证系数q²＝0.862, 传统的相关系数(非交互验证系数)R²＝0.962. 该模型给出的预测值与实验值非常接近, 其方差比F＝503.7, 估计标准误差(S)为0.11. 根据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, 而且为进一步设计高活性的标题化合物提供一定的理论依据.     

Design, syntheses and biological activity of novel ALS inhibitors (Ⅸ)——CoMFA of sulfonylureas and triazolopyrimidine-2-sulfonamides ALS inhibitors

Quantitative structure-activity relationships for herbicidal activity against rape of sulfonylurea and triazolopyrimidin-2-sulfonamide derivatives were examined three-dimensionally using comparative molecular field analysis (CoMFA). The CoMFA results show that the slopes in steric and electrostatic fields around the molecule were significant for both series in governing the potency variations in herbicidal activity. Based upon the successful superposition between the two series, the herbicidal activity was analyzable with a single equation for the combined set of compounds, which suggested that the two different series of compounds have a common region of the receptor site.     

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.     

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。     

CoMFA-based comparison of two models of binding site on adenosine A1 receptor

A set of 32 N6-substituted adenosines and 22 8-substituted xanthines with affinity for adenosine A1 receptors was subjected to three-dimensional quantitative structure-affinity relationship analysis using comparative molecular field analysis (CoMFA). The aim was to compare two modes of binding to the receptor – `N6-C8' and `N6-N7'. Good models with high predictive power and stability were obtained. A comparison of these models gives the following results: (a) Inclusion of both steric and electrostatic fields in CoMFA generates better predictive models compared to models based on steric or electrostatic fields alone. (b) The `N6-N7' CoMFA models are slightly better than the `N6-C8' ones. (c) Steric restriction exists around the N6-H in the `N6-N7' steric field map, which is absent in the `N6-C8' steric field map. This report demonstrates that the `N6-N7' mode of binding is a further development of the `N6-C8' model with a slightly better predictive ability and more accurate steric and electrostatic overlaps between agonists and antagonists.     

CoMFA Model of Anti-tumor Activity for Fluoroquinolon-3-yl s-Triazole Sulfide-ketone Derivatives and Implications for Molecular Design

Comparative molecular field analysis(CoMFA) techniques were used to perform three-dimensional quantitative structure-activity relationship(3D-QSAR) studies on the anti-tumor activity(p IH and p IC) of 28 fluoroquinolon-3-yl s-triazole sulfide-ketone derivatives(FQTSDs) against two cancer cell lines, including human hepatoma Hep-3B cells and human pancreatic cancer Capan-1 cells. 23 compounds were randomly selected as the training set to establish the prediction models, which were verified by the test set of 6 compounds containing template molecule. The obtained cross-validation(R_(cv)~2) and non-cross-validation correlation coefficients(R~2) of the CoMFA models were 0.477 and 0.850 for p IH, and 0.421 and 0.836 for p IC, respectively. The contributions of steric and electrostatic fields to p IH were determined to be 48.1% and 51.9%, and those to p IC were 49.4% and 50.6%, respectively. The CoMFA models were then used to predict the activities of the compounds in the training and testing sets, and the models had a strong stability and good predictability. Based on the 3D contour maps, four novel FQTSDs with a higher anti-tumor activity were designed. However, the effectiveness of these novel FQTSDs is still needed to be verified by experimental results.     

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。     

培氟沙星均三唑硫醚衍生物抗肝癌活性的CoMFA模型与分子设计

基于比较分子力场分析(CoMFA)方法建立24种培氟沙星均三唑硫醚衍生物抗肝癌活性(pM)的三维定量构效关系(3D-QSAR)。训练集中20个化合物用于建立预测模型,测试集10个化合物(含模板分子及新设计的5个分子)作为模型验证。所建立的3D-QSAR模型的交叉验证系数(R_cv²)、非交叉验证系数(R²)分别为0.705、0.940,说明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74.8%、25.2%,表明影响抗肝癌活性(pM)的主要因素是取代基的疏水性和空间契合,其次是库仑力、氢键及配位。基于三维等势图,设计了5个具有较高抗肝癌活性的分子,有待医学实验验证。