4-X-N-Y-6-氮杂雄-17-羰基-Z-4-烯-3-酮衍生物对3BHSD的抑制活性与结构关系的研究

应用分子力学方法MM,和半经验量子化学AM1法,获得22种4-X-N-Y-6-氮杂雄-17-羰基-Z-4-烯-3-酮衍生物的优势构象,再利用量子化学算法和分子图形学技术,获得电子结构参数和几何结构参数,采用多元线性回归分析和人工神经网络误差反传算法(BP),将这些参数和衍生物对3β-羟类固醇脱氢酶(3BHSD)的抑制活性相关联。结果表明,衍生物对3BHSD的抑制活性大小和分子最高占用轨道能(E_(HOMO))、16号碳原子的净电荷(Q)及5号碳原子和6号氮原子间键长的相关性较好,成功地建立了22种衍生物的构效关系式。HOMO轨道组成分析表明,A环上的4号、5号碳原子和羰基氧原子(O_(1(?)))及B环上的6号氮原子和7号碳原子可能是与受体作用时的活性位点。     

4-X-N-Y-6-氮杂雄-4-烯-3-酮衍生物对3BHSD的抑制活性与结构关系研究

应用分子力学方法MM 和半经验量子化学AM1法得到了17种4-X-N-Y-6-氮杂雄-4-烯-3-酮衍生物的优势构象，再利用量子化学算法和分子图形学技术获得电子结构参数和几何结构参数，采用多元线性回归分析和人工神经网络误差反传算法(BP)，将这些参数和4-X-N-Y-6-氮杂雄-4-烯-3-酮衍生物对3β-羟类固醇脱氢酶(3BHSD)的抑制活性相关联。结果表明，4-X-N-Y-6-氮杂雄-4-烯-3-酮衍生物对3BHSD的抑制活性大小和分子范德华体积(V)、分子最高占用轨道能(EHOMO)及9号碳原子的净电荷(Q)的相关性较好，成功地建立了17种4-X-N-Y-6-氮杂雄-4-烯-3-酮衍生物的构效关系式。HOMO轨道组成分析表明，A环上的4号、5号碳原子和羰基氧原子(O18)及B环上的7号、8号碳原子和6号氮原子可能是与受体作用时的活性位点。     

17α取代雌二醇与雌激素受体结合活性的定量构效关系研究

应用分子力学法MM+和半经验量子化学AM1法几何全优化得到29个17α取代雌二醇衍生物的优势构象,再利用量子化学法和分子图形学技术获得相应优势构象的电子结构参数和几何结构参数,采用多元线性回归分析研究17α取代雌二醇衍生物与雌激素受体结合活性(relative binding affinities)的定量构效关系.结果表明17α取代雌二醇衍生物与雌激素受体结合活性和分子键合能(BE)、17号碳原子的净电荷(Q)及7号和8号碳原子间键长的相关性较好,成功地建立了29个17α取代雌二醇衍生物的构效关系式,所建回归方程的复相关系数R2及去一法交互检验相关系数Rcv2分别为0.890和0.712.     

苯甲酸衍生物对兔子主动脉造粒系统的QSAR研究

应用分子力学方法MM 和半经验量子化学PM3法得到了32种苯甲酸衍生物的优势构象,利用量子化学算法和分子图形学技术获得电子结构、几何结构和拓扑结构参数,并将这些参数与苯甲酸衍生物在兔子主动脉造粒系统中的生理活性的大小相关联。结果表明:苯甲酸衍生物在兔子主动脉造粒系统中的生理活性大小与改进的分子连接性指数1J、第20号碳原子电荷Q和分子激化率P的关系密切。一下建立了32种苯甲酸衍生物的构效关系式。     

大黄素衍生物抗肿瘤活性的神经网络模型

目的:建立大黄素衍生物抗肿瘤活性的神经网络模型。方法:采用量子化学的AM1算法,计算了12个大黄素衍生物分子的结构参数,并用逐步回归分析,筛选结构参数。结果:利用筛选后的结构参数,建立大黄素衍生物抗肿瘤活性的神经网络模型。结论:抽一法交叉预报结果表明,本文建立的大黄素衍生物抗肿瘤活性的神经网络模型,预报结果可靠,具有一定的应用价值。     

3-取代4-氧-3H-咪唑并[5,1-d][1,2,3,5]四嗪-8-羧酸衍生物抗肿瘤活性的定量构效关系研究

目的:研究3-取代4-氧-3H-咪唑并[5,1-d][1,2,3,5]四嗪-8-羧酸衍生物分子结构与抗肿瘤活性的关系.方法:采用量子化学和分子力学方法计算分子结构参数,利用Cram-Schmidt正交化法筛选参数,利用偏最小二乘法建立QsAR模型.结果:建立合理的3-取代-4.氧-3H-咪唑并[5,1-d][1,2,3,5]四嗪-8-羧酸衍生物抗肿瘤活性模型.结论:3-取代-4-氧-3H-咪唑并[5,1-d][1,2,3,5]四嗪-8-羧酸衍生物抗肿瘤活性与分子油水分配系数LogP和8位取代基R1上的非氢原子净电荷Q1相关,研究结果可为同类抗肿瘤药物的分子设计提供参考.     

TIBO类衍生物抗HIV-1活性与电子结构关系的研究

应用分子力学MM＋方法，半经验量子化学MNDO计算了19个TIBO HIV－1逆转录酶抑制剂的优势构象和电子结构，得到了其抗HIV－1活性与电子结构的定量构效关系。结果表明：（1）TIBO类衍生物的体积越大、极性越小，即疏水性越大对抑制HIV－1活性越有利；（2）化合物中存在较大的正电区域，当C2原子连接吸电性基团时对药物的活性有利。     

基于量子化学方法发现新型酪氨酸激酶抑制剂

采用量子化学中的密度泛函理论方法,在B3LYP/6-31++G水平下,系统计算了11种亚苄丙二腈类衍生物的量子化学参数,并通过回归分析方法,构建了二维定量构效模型,分析了影响活性抑制的主要因素,并建立了亚苄丙二腈衍生物与抑制酪氨酸激酶活性之间的定量构效关系方程,研究结果表明:该类化合物分子的分子总能量ET与疏水性参数log P对抑制活性的影响最大,且疏水性能越强,分子的活性抑制能力越高。在此基础上,使用留一法交叉验证了模型的预测能力,结果表明,模型的回归系数和留一法交叉验证系数分别为0.796和0.7291,表明模型具有较好的预测能力,可以用于预测此类化合物的活性。基于结构相似性,设计了4种新型的亚苄丙二腈类衍生物分子,在相同水平下计算其量子化学参数,并预测其活性,结果表明这些新型新型酪氨酸激酶抑制剂均具有较好的活性,研究结果为进一步设计性能更好的酪氨酸激酶抑制剂提供了理论参考。     

己烷雌酚衍生物定量构效关系的研究

应用分子力学方法MM 和半经验量子化学AM1法几何全优化得到20个己烷雌酚衍生物的优势构象,再利用量子化学算法和分子图形学技术获得电子结构参数和几何结构参数,采用多元逐步回归分析和人工神经网络误差反传算法(BP)研究衍生物与雌激素受体相对亲和力的QSAR.结果表明:分子最低空轨道能、7号碳原子和10号碳原子间键长有利于提高亲和力;而引入大体积取代基对化合物亲和力的提高不利,建立了20个己烷雌酚衍生物的构效关系式,所建方程的相关系数及去一法交互检验复相关系数分别为0.963和0.880.     

甲酰基硫脲类嘧啶衍生物结构与活性的理论研究

硫脲类化合物是一类具有广泛抗菌和杀菌活性的物质。为了揭示此类化合物结构与活性之间的关系,为新型杀菌剂的制备和筛选提供理论依据,本文运用Gaussian03程序,在6—311G基组水平上用DFT—B3LYP方法对6种甲酰基硫脲嘧啶衍生物进行研究,对6种化合物的几何构型进行了优化,得到了键长、键角、二面角、原子净电荷等优化几何参数以及分子轨道能量参数。根据优化结果分析了6种化合物的结构特点以及结构和活性之间的关系。计算了6种化合物的红外光谱性质,并且将红外光谱的计算数据和实验数据做了比较。对化合物进行结构分析和红外光谱分析的结果表明：（1）嘧啶环与C（1）-N（7）键形成的共轭基团以及N（9）上的负电荷越多,化合物的活性越高;（2）计算结果与实验结果相吻合,很好地反映了甲酰基硫脲类嘧啶衍生物化合物结构-活性关系。证明DFT-B3LYP／6—311G是一种很好的研究此类化合物结构-活性关系的量子化学方法;（3）本研究为新型酰基硫脲类杀菌剂的开发研究提供了理论依据和研究方法。     

Design of novel camphane-based derivatives with antimycobacterial activity

Although tuberculosis (TB) continues to be one of the leading infectious disease killers globally, it is curable and preventable. Despite the existence of safe, well tolerated and effective drugs used in the TB treatment, the interest in new entities, combinations and regimens increases during the last 10 years. Recently, we reported for a new class of anti-TB agents – camphane-based derivatives with nanomolar activity against Mycobacterium tuberculosis strains. The quantitative structure–activity relationship (QSAR) study on 12 compounds revealed several structural requirements for antimycobacterial activity: two hydrogen bond donors, two or three rings and no large branched substituents. Here, we describe the design of a set of nine novel camphane-based derivatives following these requirements. The compounds were synthesized and tested against M. tuberculosis strain H37Rv. Four of them showed activities in the nanomolar range, significantly higher than the activities in the initial set. The QSAR study based on all 21 derivatives pointed to two main structural requirements for anti-TB activity: two hydrogen bond donors and a side chain with aromatic ring.     

径基函数-自适应偏最小二乘回归方法辅助含硫苯衍生物分子设计

针对药物构效关系呈非线性的特征,提出一种径基函数(radial basis function,RBF)-自适应偏最小二乘回归(adaptive partial least squares regression,APLSR)相结合的建模方法。该组合方法应用RBF实现自变量非线性变换,应用APLSR方法消除非线性变换后输出变量间存在的复共线性,并以模型的预报能力为目标,自适应地确定PLSR模型的最佳隐变量个数,从而获得预报性能良好的模型。本文将RBF-APLSR方法应用于含硫苯衍生物的定量构效关系建模,取得了令人满意的效果,其预报精度高于PLSR方法。     

新型二芳基取代-1,2,4-三唑类化合物的抗炎构效关系和分子对接研究

目的:建立新型二芳基取代-1,2,4-三唑类化合物的定量构效关系,设计新型COX-2抑制剂.方法:采用PM3半经验量子化学法全优化18种二芳基取代-1,2,4-三唑类选择性环氧合酶(COX-2)抑制剂的结构,从数据中搜寻或计算它们的226种参数,利用逐步回归法,建立经典结构-活性关系(2D-QSAR);用Autodock对接软件研究二芳基取代-1,2,4-三唑类化合物与环氧合酶(COX-2)的对接,分析该类化合物与环氧合酶在复合物的立体结构以及分子对接自由能与抑制活性的关系.结果:建立合理二芳基取代-1,2,4-三唑类化合物COX-2抑制剂定量构效关系,表明活性二芳基取代-1,2,4-三唑类选择性环氧合酶(COX-2)抑制剂具有类似塞来昔布等三环类环氧合酶-2抑制剂的立体结构,并且对接自由能与抑制剂活性有较好的相关性.结论:所得的模型可以解释已有的构效关系,而且预测同类化合物能力较好,可指导设计新抑制剂.     

酪氨酸激酶抑制剂的虚拟受体模型方法研究

利用柔性原子受体模型(FLARM)方法对一系列的异黄酮和喹诺酮衍生物表皮生长因子受体酪氨酸激酶抑制剂进行了三维定量构效关系研究,得到了合理的构效关系模型。FLARM方法的计算结果还给出了虚拟的受体模型,该模型说明了抑制剂与受体之间可能的相互作用。这些相互作用包括两个氢键和一个硫-芳香相互作用,以上结果仅仅是由7个化合物得到的。     

拓扑集成指数与TIBO类衍生物构效关系的研究

4H-甲基咪唑苯二氮(?)酮(TIBO)类衍生物是抗爱滋病的一种新药,分子连接性指数是经证明应用广泛、较为成功的一种指数,本文定义并计算了TIBO类衍生物原子的特征值δi,利用量子化学计算方法,建构新的拓扑集成指数G和分子连接性指数mX,基于多元回归技术建立的对TIBO类衍生物药物的油水分配系数,作出精确估算和预测的定量结构-活性相关关系,得到的多元回归方程为:logP=0.782 G-0.1430X 0.2312X-3.829,估算的平均相对误差为2.53%。为了检验模型的稳定性和预测能力,做了留一法交互校验,预测平均相对误差为3.40%。该模型相关系数高,稳定性好,预测能力强。     

黄酮类化合物PIM-1激酶抑制活性的构效关系研究

为建立黄酮类化合物的PIM-1激酶抑制活性与其物化性质间的QSAR模型,本研究采用密度泛函理论(DFT)中的B3LYP方法,在6-311G**基组上全优化计算17个作为PIM-1激酶抑制剂的黄酮类化合物结构参数,运用SPSS 12.0 for Windows程序,将这些量子化参数作为理论描述符,逐步回归得到预测黄酮类化...     

基于遗传算法的黄酮类化合物对PTKs抑制性的QSAR研究

用文献设定的结构参数和本文设定的结构参数,分别与由HyperChem7.5Student Evaluation计算得到的量化参数作为自变量构成2组数据,以逐步回归,遗传算法-偏最小二乘法(GA-PLS)和遗传算法-支持向量机(GA-SVM)等算法就黄酮类化合物对PTKs抑制性进行QSAR研究。用各算法模型处理数据,由本文设定的结构参数构成的数据集获得的预测结果更好,表明采用取代基团类型和取代位置结合的编码参数包含的信息更为丰富,对物质性质的描述更加合理。在各种算法中, GA-SVM模型均具有最佳预测效果,该算法对2组数据作留一法预测处理得到的相关系数R和PTKs抑制性实验值与预测值的平均绝对误差MAE分别为0.7595,0.2871和0.7864,0.2883。研究还表明,GA-PLS和GA-SVM联用算法的预测效果远高于单独使用的PLS和SVM算法;由逐步回归建立的MLR模型对2组数据进行计算处理,尽管拟合时相关系数R分别达到0.8136和0.8250,但作留一法交互验证时却下降到0.7113和0.7354,明显低于GA-PLS和GA-SVM联用算法。