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“合理”QSAR模型是指在了解配体与受体相互作用模式的前提下建立定量构效关系, 这样避开了传统做法仅仅依靠样本集分子自身信息来构建预测模型的诸多弊端. 本文将此思想应用于肽/蛋白质亲和活性的研究当中, 借助于遗传算法作为虚拟受体结合靶点及相互作用模式的筛选手段得到了一种新的建模技术: 肽/蛋白质结合模式遗传虚拟筛选(genetic virtual screening of combinative mode for peptide/protein, GVSC). 该法成功解决了“合理”QSAR研究中的难题, 即大多数情况下受体结构未知而难以了解配基与之发生的结合方式. 分别使用58个血管紧张素转化酶, 18个Camel抗体蛋白cAb-lys3双位点突变残基对GVSC加以检验, 其结果表明GVSC能够较好地阐明配基与受体之间的作用机理, 并能得到优于传统方法的QSAR模型. 相似文献
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基于药效团模型的DHODH抑制剂构效关系研究 总被引:1,自引:0,他引:1
利用药效团模型研究二氢乳清酸脱氢酶(Dihydroorotate dehydrogenase,DHODH)抑制剂的构效关系,为DHODH抑制剂的虚拟筛选提供新的方法.以31个具有DHODH抑制活性的化合物为训练集化合物,半数抑制浓度(IC50)范围为7~63000 nmol/L,利用Catalyst/HypoGen算法构建DHODH抑制剂药效团模型,通过对训练集化合物多个构象进行叠合,提取药效团特征及三维空间限制构建药效团模型.利用基于CatScramble的交叉验证方法及评价模型对已知活性化合物的活性预测能力,确定较优药效团模型.模型包含1个氢键受体、3个疏水中心,表征了受体配体相互作用时可能发生的氢键相互作用、疏水相互作用和π-π相互作用,4个药效特征在三维空间的排列概括了DHODH抑制剂产生活性的结构特点.所得较优模型对训练集化合物及测试集化合物的计算活性值与实验活性值的相关系数分别为0.8405和0.8788.利用药效团模型对来源于微生物的系列化合物进行虚拟筛选,筛选出59个预测活性较好的化合物,可作为进一步药物研发的候选化合物. 相似文献
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随着计算技术的发展和分子模拟软件的日趋成熟, 虚拟筛选已经在药物发现过程中发挥着越来越重要的作用. 在虚拟筛选过程中, 所使用化合物库的质量对先导化合物发现的成功率起着至关重要的作用. 本文通过对已知药物库、天然产物库、中药原植物化学成分库、筛选常用商业化合物库以及研究者所在实验室建立的化合物库的分析比较, 从化合物库的分子多样性、化学空间和分子骨架等多个方面提取并对比每一种化合物库的特征, 发现了已知药物库与中药原植物化学成分库的特征相似性, 揭示了中药原植物化学成分库作为筛选库的类药性优势, 并且深化了对几种筛选用化合物库特征的认识和理解. 相似文献
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论述了体验式教学在中学化学教学中的重要性和实施现状,提出了通过仿真度很高的教学课件实现虚拟体验式教学的方法,并以燃料电池教学为例,说明了这种虚拟体验式教学方法的应用过程和特点。 相似文献
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利用具有新机制的抗耐药菌DNA旋转酶抑制剂GSK299423与DNA旋转酶的晶体复合物(PDB code:2XCS)构建基于配体-受体复合物的药效团模型, 诱骗集(Decoy set)验证结果表明该药效团模型具有较强的活性识别能力. 将药效团模型与分子对接相结合用于筛选化合物库, 通过抑菌活性测定, 获得了具有抗多药耐药菌活性的DNA旋转酶抑制剂LTH02. 相似文献
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