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1.
选取64个具有潜力的含磷嘧啶类细胞周期依赖性蛋白激酶(CDK9)小分子抑制剂,采用分子对接方法研究了该类小分子与CDK9的结合作用,结果表明,分子构象、氢键形成、疏水性和氨基酸残基Cys106在此类抑制剂与CDK9的结合过程中具有重要作用.在配体叠合的基础上,运用比较分子力场分析(Co MFA)、比较分子相似性指数分析(Co MSIA)和Topomer Co MFA(T-COMFA)研究了分子结构与抑制活性的关系,发现由训练集立体场、静电场和疏水场组合的Co MSIA模型为最优模型,其内部交叉验证相关系数(Q2=0.557)、非交叉验证相关系数(R2=0.959)和外部预测相关系数(r2=0.863)具有统计学意义,该模型的三维等值线图直观显示了化合物的活性与其三维结构的关系.根据这些结果设计了10个具有新结构的含磷嘧啶类化合物,分子对接和分子动力学模拟结果表明,新化合物和CDK9的结合模式与原化合物64相同,自由能分析从理论上证明了新化合物64d的CDK9抑制活性优于化合物64,并且显示含磷基团与残基Asp109的静电场能在化合物与CDK9作用过程中有重要作用. 相似文献
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本文选取了52个对Janus激酶2(JAK2)有抑制作用的小分子化合物,分别使用3D-QSAR中的CoMFA和CoMSIA方法构建了两个可靠的、具有预测能力的模型,并利用分子对接分析数据集化合物与JAK2蛋白的相互作用,表明化合物主要通过氢键和范德华作用与JAK2靶蛋白结合。根据3D-QSAR模型的分析结果,设计了40个化合物,利用构建的模型预测其抑制活性;使用软件预测了化合物的药代动力学(ADME)参数,开展分子对接模拟,最终选择化合物D01和D22与JAK2靶蛋白进行了分子动力学模拟研究,结果显示两个复合物结合构象稳定,与分子对接结果趋势一致。本研究的结果可以为JAK2抑制剂的研发提供一些新的思路,为临床开发此类药物提供理论支撑。 相似文献
3.
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Qext2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. 相似文献
4.
为了探讨糖皮质激素受体调节剂波尼松龙系列的结构和活性之间的关系,首次使用比较分子力场(CoMFA)和比较分子相似性指数分析(CoMSIA)方法对77个靶标分子建立三维定量构效关系(3D-QSAR)模型.在基于配体叠合的基础上,得到了最好的CoMSIA模型(Q2=0.504,R2ncv=0.849,SEE=0.283,F=56.365和R2pred=0.792).模型的三维等势线图分析说明了疏水性基团在R1取代基位置有利于提高活性,亲水性基团在R2取代基位置有利于提高活性.此外,分子对接分析结果显示了与波尼松龙形成一些氢键的氨基酸Asn564,Gln642,Thr739在糖皮质激素受体调节剂中有重要作用.本文得到的结果能够更好地帮助理解糖皮质激素受体调节剂作用机理,并为今后的药物设计与合成提供了新思路. 相似文献
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通过分子对接和三维定量构效关系(3D-QSAR)两种方法来确定两类马来酰胺类的糖原合成酶激酶-3β(GSK-3β)抑制剂的结合方式.首先,用分子对接确定抑制剂与GSK-3β的结合模式及其相互作用;然后用比较分子力场分析法(CoMFA)与比较分子相似性指数分析法(CoMSIA)对48个化合物做三维定量构效关系的分析.两种方法得出的交互验证回归系数分别为0.669(CoMFA)和0.683(CoMSIA),证明该模型具有很好的统计相关性,同时也说明该模型具有较高的预测能力.根据该模型提供的信息,设计出9个预测性较好的分子. 相似文献
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通过分子对接和三维定量构效关系(3D-QSAR)两种方法来确定两类马来酰胺类的糖原合成酶激酶-3β(GSK-3β)抑制剂的结合方式. 首先, 用分子对接确定抑制剂与GSK-3β结合模式及其相互作用; 然后用比较分子力场分析法(CoMFA)与比较分子相似性指数分析法(CoMSIA)对48个化合物做三维定量构效关系的分析. 两种方法得出的交互验证回归系数分别为0.669(CoMFA)和0.683(CoMSIA), 证明该模型具有很好的统计相关性, 同时也说明该模型具有较高的预测能力.根据该模型提供的信息, 设计出9个预测活性较好的分子. 相似文献
7.
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. 相似文献
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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34个顺式新烟碱类衍生物的杀虫活性进行三维定量构效关系(3D-QSAR)研究.构建的CoMFA和CoMSIA模型的交叉验证系数rc2v分别为0.877和0.862,非交叉验证系数r2分别为0.970和0.961,表明建立的3D-QSAR模型具有较好的统计相关性和预测能力.一系列的研究结果指出:立体场、静电场和氢键受体场是描述顺式新烟碱类衍生物的化学结构与杀虫活性关系的重要参数;在咪唑啉环的3,4位不宜引入较大的取代基,提高咪唑啉环的电负性或增强硝基一个端氧的氢键受体特征有利于提高顺式新烟碱类衍生物的杀虫活性. 相似文献
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新型三唑类抗真菌化合物的三维定量构效关系研究 总被引:6,自引:0,他引:6
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. 相似文献
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3C-like蛋白酶是中东呼吸综合征冠状病毒(MERS-CoV)等其它冠状病毒的繁殖过程中极为重要的蛋白酶。它已成为人类在抗冠状病毒领域中的研究热点。本文基于计算生物学方法对与MERS-CoV同属的蝙蝠冠状病毒HKU4(HKU4-CoV)的43个肽类3C-like蛋白酶抑制剂分子,建立三维定量构效关系(3D-QSAR)模型。在基于配体叠合的基础上,发现比较分子相似性指数分析法(CoMSIA)中的四个场组合(位阻场、静电场、氢键供体场与氢键受体场)为最优的模型(Q2=0.522,Rncv2=0.996,Rpre2=0.904;Q2:交叉验证相关系数,Rncv2:非交叉验证相关系数,Rpre2:验证集分子的预测值相关系数),并借助该模型通过分子对接(docking)与分子动力学(MD)方法阐明了配受体结合作用。实验结果表明:(1)基于最优的CoMSIA模型基础上的三维等势图形象地说明了分子基团的位阻作用、静电作用、氢键供体与氢键受体作用对分子生物活性的影响;(2)分子对接研究结果显示了疏水性以及结晶水、氨基酸His166和Glu169在配体和受体结合过程中产生重要作用;(3)分子动力学模拟进一步验证了分子对接模型的可靠性,并发现了两个新的关键氨基酸Ser24与Gln192,它们与配体产生了两个较强的氢键。此外,根据这些结果,一些新的具有潜在抑制活性的肽类化合物作为3C-like蛋白酶抑制剂被获得。以上结果能够帮助深入了解3C-like蛋白酶与肽类抑制剂的作用机理,并且能够为今后的抗MERS-CoV药物设计提供有价值的参考。 相似文献
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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. 相似文献
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本文通过三维定量构效关系(3D-QSAR)建模、分子对接和分子动力学模拟,探讨了41个N-取代马来酰亚胺类衍生物与人单酰甘油脂肪酶(hMGL)的相互作用,并构建了相关模型。其中,比较分子力场分析模型(CoMFA、q2 = 0. 541、r2 = 0. 972)和比较分子相似性指数分析模型(CoMSIA、q2 = 0. 588、r2 = 0. 919)具有较好的预测能力。QSAR模型等势图阐明了该系列化合物生物活性与结构的关系,并依此设计了系列衍生物。采用分子对接和分子动力学模拟探讨了高活性化合物36、46与hMGL(PDB ID: 3PE6)的结合模式和稳定性,结果表明二者主要通过氢键和疏水相互作用与hMGL结合并且形成了稳定的复合物。随后对pIC50预测值优于文献报道中最高活性化合物36的8个衍生物进行分子对接和ADMET预测,选择2个衍生物进行分子动力学模拟,结果表明2个衍生物分别与hMGL形成的复合物结合构象稳定。本研究为新型N-取代马来酰亚胺类单酰甘油脂肪酶抑制剂的开发提供了理论依据。 相似文献
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Combretastatins类微管蛋白抑制剂的定量构效关系与结合模式 总被引:1,自引:0,他引:1
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. 相似文献
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VEGFR-2 与抑制剂Sunitinib 的分子对接及分子动力学研究 总被引:1,自引:0,他引:1
用分子对接方法研究了VEGFR-2 和抑制剂Sunitinib 的相互作用模式, 并对其复合物进行了10 ns 的分子动力学(Molecular Dynamics, MD)模拟. 结果表明, 抑制剂Sunitinib 能与VEGFR-2 中位于活性空腔的Glu885, Ile888, His1026,Asp1028, Asp1046 五个氨基酸残基形成疏水作用; 另外, VEGFR-2 中His1026, Cys1024, Asp1046 三个氨基酸残基能与Sunitinib 形成三个作用强度不同的氢键. 这些基团之间的相互作用是Sunitinib 抑制VEGFR-2 活性的关键因素. 研究结果可为VEGFR-2 抑制剂的结构改良、分子设计、合成提供理论参考, 并有助于寻找活性更高、效果更好的抗肿瘤药物. 相似文献
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为了获得高活性、结构新颖的整合酶链转移(INST)抑制剂,本文采用Co MFA和Co MSIA两种方法对32个萘啶类INST抑制剂进行了三维定量构效关系研究,并建立了相关模型,其交叉验证系数分别为q~2=0. 809和q~2=0. 816,拟合验证系数分别为r~2=0. 998和r~2=0. 981,表明所建立的模型是可靠的且具有一定的预测能力。利用分子对接探讨小分子化合物与INST蛋白的相互作用模式,结果表明,萘啶类化合物主要通过疏水作用和氢键作用与INSTIs蛋白结合。最后通过分子动力学模拟进一步验证对接结果发现,对接的结合模式与分子动力学模拟得到的结果是一致的。本研究获得的综合模型和推论可以为开发有效的HIV INSTIs提供重要的理论信息。 相似文献