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91.
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
92.
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
93.
采用同源模建的方法构建了A1腺苷受体的三维结构,并与拮抗剂分子DPCPX对接,将得到的复合物结构进行5 ns的分子动力学模拟,以最后2 ns的平均结构和平衡后抽取的11帧构象共12个蛋白结构为研究对象,用包含52个活性分子和1000个诱饵分子的测试库,分别通过DOCK、VINA和GOLD三种对接软件进行评价,最终得出合理的蛋白质模型.根据top10%的富集因子(EF)和ROC曲线下面积(AU-ROC)的计算结果,我们认为GOLD是最适合A1腺苷受体的对接软件,而12个蛋白质结构中F5和Favg的三维结构模型比较合理,可以作为进一步大规模虚拟筛选的模型. 相似文献
94.
PPAR激动剂的定向设计、虚拟筛选及合成 总被引:5,自引:0,他引:5
过氧化物酶体增殖因子活化受体(PPAR)是核受体超家族的一员.基于受体结构的药物分子设计与组合化学策略相结合,构建了过氧化物酶体增殖因子活化受体(PPAR)激动剂的虚拟化合物库.将已知小分子配体(GW409544)与PPAR晶体复合物进行剥离,得到受体的活性构象,并利用此活性受体分子与虚拟库中小分子进行对接和虚拟筛选,得到理论上结合较强的化合物,并对这些化合物进行合成,共合成9个新化合物.活性筛选结果显示化合物对PPAR具有一定的亲和力,其中有三个化合物显示出对PPARα,PPARγ的双重激动作用,从而指导新活性化合物的设计和合成. 相似文献
95.
化学污染物总是以混合物形式存在于实际环境体系中. 化学混合物的毒性评估与预测是环境化学领域当前的研究热点与难题. 要评估与预测一个化学混合物的毒性效应, 首先要证明其是否具有加和性. 目前有3个加和参考模型即浓度加和模型(CA)、独立作用模型(IA)与效应相加模型(ES)用于化学混合物毒性的加和性检验. 如果混合物效应明显偏离加和参考模型预测效应, 则认为该混合物产生毒性相互作用, 即协同或拮抗. 选择不同的加和参考模型可能得出不同的相互作用结论. ES模型最早广泛应用, 但不能解释由同一化合物构成的所谓虚拟组合现象, 应用已开始受到限制. IA模型被认为适用于具有相异作用模式的化学物构成的混合物, 而CA模型适用于相似作用模式化学物构成的混合物并能合理解释ES模型不能解释的虚拟组合现象, 常常认为是化学混合物毒性预测的标准模型. 然而, 由于CA模型目前没有坚实的理论支持, 也不能直接联系混合物毒性作用机理, 同时在浓度-效应曲线的部分区域存在不能预测的所谓“预测盲区”, 因此, CA模型也只是一个工作模型, 需谨慎使用. 相似文献
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97.
98.
考虑药物与蛋白质受体的3类非键作用模式, 利用8类虚拟原子探针和Monte Carlo随机采样技术, 得到了一套新的氨基酸侧链表面静电、立体及疏水势能场(ASSPF)参数. 在此基础上对苦味二肽和血管舒缓激五肽进行了结构表征和QSAR研究, 所建模型复相关系数R2和留一法交互检验复相关系数QLOOCV2分别为0.8457, 0.851和0.7688, 0.7952, 同时分析了肽链不同位置上氨基酸侧链对活性的影响, 取得较好的结果. 相似文献
99.
100.
Virtual simulation teaching is a new type of teaching mode in recent years, which is a fusion of multiple disciplines, multiple regions and multi-level laboratory teaching methods. Taking virtual simulation experiment platform construction of chemical engineering in Tianjin University as an example, this paper introduces the chemical safety knowledge, the integration of theoretical knowledge, the experimental content, the specific content of virtual simulation resources, and the characteristic of virtual simulation experiment platform. This platform provides a new model of efficient combination of virtual simulation resources and traditional teaching resources, which promotes the development of chemical laboratory teaching. 相似文献