16α取代雌二醇衍生物的三维定量构效关系和分子对接研究

采用比较分子力场方法(CoMFA)及分子对接方法对一系列雌二醇衍生物的3D-QSAR及其与受体作用方式进行研究,建立了3D-QSAR的CoMFA模型,获得了化合物的相对亲合力RBA(Relative Binding Affinity)与静电场及立体场分布之间的关系;CoMFA模型的统计学参数为:q2=0.667,r2=0.939,sD=0.280,F=49.033,立体场与静电场的贡献分别为56.8%和41.6%.相对亲合力小的化合物一般带有较大的取代基,其对接能量得分较低;相对亲合力大的化合物一般带有较小的取代基,其对接能量得分较高.化合物的对接能量得分和相对亲合力之间有良好的线性关系,其线性相关系数R为0.890.活性口袋周围的环境也与3D-QSAR的立体场分布相匹配.对接结果还显示这类化合物和雌激素的结合主要是通过氢键作用来实现,即3-OH与R394上的氨基以及17-OH与受体残基H524咪唑环上的氮形成的氢键.     

苯甲酰氨类HDAC2抑制剂的3D-QSAR及虚拟筛选研究

本文应用传统比较分子力场分析法CoMFA,比较分子相似性指数法CoMSIA和Topomer CoMFA方法,对组蛋白去乙酰化酶2(HDAC2)的苯甲酰胺类抑制剂进行了构效关系和基于药效团的筛选研究。基于分子片段建模的Topomer CoMFA的交叉验证系数q~2为0.594,预测相关系数r~2_(pred)为0.973。基于对接活性构象叠合得到的CoMFA,CoMSIA的交叉验证相关系数q~2分别为0.634,0.561,预测相关系数r~2_(pred)分别为0.905,0.68。基于药效团模型011叠合的CoMFA,CoMSIA交叉验证相关系数q~2分别为0.588,0.592,预测相关系数r~2_(pred)分别为0.68,0.859。结果表明这5个3D-QSAR模型均具有良好的稳定性和预测能力。另外,由18个活性较高结构多样的分子建立了可靠的药效团模型。运用药效团模型011和016对NCI数据库进行筛选,将筛选得到的分子与HDAC2蛋白酶进行分子对接,并由PASS进行活性验证,最终得到了18个分子,且对接打分值都大于6,可作为新的HDAC2抑制剂。     

1,2,4-oxadiazole类非季胺肟胆碱酯酶重活化剂的CoMFA研究

应用比较分子力场法(CoMFA)研究一系列1,2,4-oxadiazole非季胺肟类乙酰胆碱酯酶(AChE)重活化剂的三维定量构效关系。以肟基(-c=N-OH)部分进行有效分子重叠,得到两个不同种属的CoMFA 摸型的交叉验证系数q~2>0.5,具有一定预测能力及合理性。其中,该类化合物在复活人类体外EPMP 抑制的AChE 活性的3D-QSAR 模型中q~2=0.530,非交叉验证模型相关系数r~2=0.992,标准偏差SE=0.198,F=196.7;并依据此模型设计、预测了3个理论上具有较高活性的化合物。     

DNA依赖蛋白激酶抑制剂的CoMFA研究

运用比较分子力场分析方法(CoMFA),以DNA依赖蛋白激酶(DNA-PK)抑制剂分子为研究对象,建立1组对DNA依赖蛋白激酶有抑制活性化合物的三维定量构效关系(3D-QSAR)模型,探索其活性数据和三维结构参数的关系,所建最佳模型交叉验证相关系数q2=0.670,非交叉验证相关系数R2=0.993,标准偏差SD=0.053,说明该模型预测能力较好.根据CoMFA模型的三维等势图可知,小体积、电负性大的取代基团,能提高该类化合物的活性,为新型DNA-PK抑制剂分子的设计提供了理论依据.     

噻唑类Fascin蛋白抑制剂的3D-QSAR研究

本文针对43个噻唑衍生物Fascin蛋白抑制剂,运用CoMFA(比较分子力场分析)以及CoMSIA(比较分子相似性指数分析)这两种经典的3D-QSAR方法,建立了CoMFA模型和CoMSIA模型,分别对其进行三维定量构效关系研究。CoMFA模型和CoMSIA模型的交叉验证系数q~2分别为0.731和0.846,相关系数r~2分别为0.969和0.926。这两种模型都显示出了比较好的预测性和稳定性。它们的三维等势图以及对接结果也证实了抑制剂活性和结构特征之间的关系,可以为今后设计研究新型Fascin抑制剂而提供了理论基础。     

比较分子力场法研究5,6-二氢-(9H)-吡唑[3,4-c]-1,2,4-三唑[4,3-a]吡啶类抑制剂的定量构效关系

利用比较分子力场分析法(CoMFA),以5,6-二氢-(9H)-吡唑[3,4-c]-1,2,4一三唑[4,3-a]吡啶类抑制剂为研究对象,建立一组对嗜酸性粒细胞磷酸二酯酶有抑制活性的化合物及其三维定量构效关系(3D-QSAR)模型,探索化合物活性数据和三维结构参数之间的关系.模型的交叉验证相关系数q2=0.565,非交叉验证相关系数r2=0.867,标准偏差SE=0.362,F=49.782,立体场和静电场的贡献值分别为72.7%和27.3%.该模型的预测能力较好,能够增大取代基体积和降低取代基电负性,可以提高该类化合物的活性.     

应用比较分子力场分析法研究氯代苯酚化合物结构与活性的相关性

苯酚是一类对水生生物有严重危害作用的工业化合物。通过比较分子力场分析(CoMFA)法建立标题化合物对发光菌和浮萍活性的三维定量结构-活性关系(3D-QSAR)模型。其中,对发光菌的研究结果为:交叉验证系数q2=0．921,传统的相关系数(非交叉验证系数)R2=0．990。对浮萍的研究结果为:交叉验证系数q2=0．931,传统的相关系数(非交叉验证系数)R2= 0．995。取得优于文献的结果。     

HMG-CoA还原酶抑制剂的3D-QSAR研究:基于分子对接和FlexS的叠合

HMG-CoA还原酶是降血脂药物设计的重要靶标,抑制该酶的活性可以有效地降低血浆总胆固醇水平,从而降低心脑血管疾病的发病几率。拜斯亭事件以后,他汀类药物的安全性特别是长期服用的安全性一直备受关注,所以,设计新型安全的HMGR抑制剂仍然十分迫切。本文利用已经建立的分子对接模型对接文献中已经报道的几组HMGR抑制剂分子,确定这些分子可能的结合构象。然后,利用比较分子力场分析(CoMFA)和比较分子相似性指数分析(CoMSIA)研究其三维定量构效关系,所建CoMFA、CoMSIA模型的交叉验证相关系数q~2分别为0.625和0.683(10组CV),对测试集化合物的活性预测结果与实验数据相关性很好,表明模型预测能力较强。分析出三维空间中各种分子场(立体、静电、疏水、氢键)的有利位置。同时,论文还采用FlexS的叠合方式构建CoMSIA模型,比较3D-QSAR研究中分子对接和分子场的叠合。     

2,5-二酮哌嗪类微管蛋白抑制剂的3D-QSAR研究

微管蛋白对细胞增殖极为重要,现已成为抗癌药物研发的重要靶标之一。针对53个以2,5-二酮哌嗪为基本骨架的微管蛋白抑制剂,分别运用比较分子力场分析(CoMFA)以及比较分子相似性指数分析(CoMSIA)2种经典方法进行了三维定量构效关系(3D-QSAR)研究,并依次建立了相关的模型。CoMFA模型的交叉验证系数q~2为0.642,相关系数r~2为0.996:CoMSIA模型的q~2和r~2,分别为0.725,0.908。模型具有较好的预测能力和较强的稳定性。3D-QSAR模型三维等势图揭示了一些结构特征与抑制活性的关系。我们希望这些研究为该类药物今后的设计和筛选提供可靠的理论依据。     

GABAA/BZ受体激动剂4-喹啉酮衍生物的DISCOtech及CoMFA研究

γ-氨基丁酸是重要的抑制性神经传递物质,4-喹啉酮衍生物作用于GABAA受体具有广泛的生物活性.本文采用DIS-COtech法构建大鼠GABAA/BZ受体4-喹啉酮衍生物激动剂的药效团模型,同时根据分子骨架叠合规则构建CoMFA模型,模型的交叉验证系数为0.681,非交叉验证系数为0.967,药效团模型和CoMFA模型具有一致性.根据模型分析配体-受体间的相互作用,设计一系列化合物并预报了其活性,为设计高活性的化合物提供参考.     

基于Topomer CoMFA方法的苯基哌嗪类5-HT_7受体拮抗剂的3D-QSAR研究

5-HT_7受体是5-HT受体家族成员之一,主要参与体温、睡眠和情感性精神障碍的调节,5-HT_7受体拮抗剂已成为开发新型抗抑郁药物的一个重要思路。本文使用Sybyl-X2.0软件中的Topomer CoMFA方法对苯基哌嗪类5-HT_7受体拮抗剂进行三维定量构效关系分析。首先以苯基哌嗪作为母核,对化合物进行切割,得到4个R基片段,再通过自动叠合每个R基片段,分别计算所产生的静电场和立体场,最后得到了该类化合物作为5-HT_7受体拮抗剂的3D-QSAR模型。其交叉验证相关系数q~2为0.744,非交叉验证相关系数r~2为0.871,表明该模型稳定可靠,具有较好的预测能力。根据QSAR模型的结果在化合物29的基础上进行分子设计,得到了一些可能具有较高活性及成药性的化合物,该QSAR模型的研究结果可为新型5-HT_7受体拮抗剂的设计提供参考。     

类青蒿素抗疟活性3D-QSAR研究

采用比较分子力场分析(CoMFA)法,将40个类青蒿素的抗疟活性作了定量构效关系的研究。所得模型交叉验证系数q2为0．601,非交叉验证系数r2为0．982,标准偏差SE=0．140,F=302．246,其中立体场与静电场的贡献分别为33．0％和67．0％。CoMFA离散图表明,增大C13上取代基的体积以及增强O15上取代基的电负性等,都有利于提高化合物的抗疟活性。该模型的离散图为改造此类化合物的结构提供理论依据和研究方向。     

地棘蛙素及其相关化合物对(α4)2(β2)3型烟碱乙酰胆碱受体的3D-QSAR研究

采用比较分子场分析法CoMFA研究地棘蛙素及其相关化合物的结构与活性关系,构建了三维构效关系模型,其相关参数q2(交叉验证相关系数)=0.526,r2(非交叉验证相关系数)=0.868,说明此模型具有良好的拟合能力和预报能力。依据模型,设计了8个地棘蛙素的类似物,并定量给出其预测活性值,证明模型可为设计高活性的烟碱乙酰胆碱受体激动剂提供理论依据。     

苯酰胺类组蛋白去乙酰化酶抑制剂的分子对接及三维定量构效关系研究

利用surflex-dock模块对59个苯酰胺类抑制剂和组蛋白去乙酰化酶进行了对接研究,分析了配体和受体的相互作用模式,所得结论与文献报道的实验结果符合。并利用比较分子力场分析方法(comparative molecular field anal-ysis,CoMFA)对此类抑制剂分子进行了三维定量构效关系研究,所建模型交叉验证相关系数q~2=0.640,非交叉验证相关系数r~2=0.932,有较好的预测能力。CoMFA得到的立体场和静电场的等值线图可用于指导新型药物的设计与合成。     

新型肟醚拟除虫菊酯化合物杀粘虫活性3D-QSAR研究

用比较分子力场分析（CoMFA）方法对50个自主设计并合成的新型芳基烷基肟醚化合物杀粘虫活性的定量构效关系进行了研究。所得模型交叉验证参数q^2为0．598，非交叉验证相关系数r^2为0．949，标准偏差SE=0．136，F=92．419，影响药效的立体场与静电场的贡献分别50．6％和49．4％。CoMFA等值线图表明化合物肟苯环对位取代基是影响其杀粘虫活性的主要因素，体积和电性增加有利于提高化合物的杀粘虫活性。该模型三维等值线图为该类化合物的结构改造提供了理论依据。     

N,N-二甲基-2-溴苯乙胺类衍生物活性与CoMFA、CoMSIA的研究

用比较分子力场分析(CoMFA)法和比较分子相似性指数分析(CoMSIA)法,建立N,N-二甲基-2-溴苯乙胺类化合物的3D-QSAR模型。CoMFA模型中,其交叉验证系数q2=0．792,传统的相关系数R2=0．955(R=0．978),相应立体场贡献为77．4％、静电场贡献为22．6％,优于文献的报导。CoMSIA研究中,其交叉验证系数q2=0．757,传统的相关系数R2=0．917 (R=0．958),其疏水场、立体场、静电场贡献依次为:42．9％、39．5％、17．6％。用两种模型分别预测检测集分子的活性,结果与实验值较吻合。说明所建的模型具有较好的预测能力。通过分析CoMFA分子场等值线图,可为优化N,N-二甲基-2-溴苯乙胺类衍生物的结构提供理论指导。     

新型腺嘌呤类化合物的抗血小板凝集3D-QSAR研究

血小板凝集导致的血栓类心血管疾病正严重威胁着人类健康,故而抵抗血小板凝集对血栓类心血管疾病的治疗至关重要。嘌呤衍生物是具有抗血小板凝集活性的重要分子,研究嘌呤结构与抗凝效果之间的关系,对治疗血栓类疾病药物的研发具有重要指导意义。本文采用自组织分子场(SOMFA)对29个新型腺嘌呤化合物结构与抗凝活性之间的关系进行3D-QSAR分析,建立最佳SOMFA模型,交叉验证系数r~2可达0.87,非交叉验证系数r_(cv)~2可达0.83,统计方差比F值为183.41,标准方差s仅为0.05,表明该模型有较好的预测能力。测试集的r~2_(pred)为0.886,表明该模型对外部化合物的药物活性具有较为可靠的预测能力。同时,立体场和静电场的三维网格图显示了取代基空间体积及电荷分布规律对活性的影响,为下一步预测、设计及合成活性更高的抗凝集嘌呤分子提供理论指导。     

芳基磺胺类γ-分泌酶抑制剂的三维定量构效关系研究

阿尔茨海默病的主要病理特征之一是β-淀粉样蛋白沉积,γ-分泌酶是β-淀粉样蛋白生成的关键性酶,因而成为开发阿尔茨海默病治疗药物的重要靶点。采用比较分子场分析法(CoMFA)研究一系列芳基磺胺类γ-分泌酶抑制剂的三维定量构效关系(3D-QSAR),建立CoMFA模型。所得模型的交叉验证相关系数(q~2)为0.580,非交叉验证相关系数(r~2)为0.970,标准偏差(s)为0.154,表明模型可靠性高、预测能力强。建立的模型可为设计高活性、高选择性的γ-分泌酶抑制剂提供理论依据。     

NMDA受体非竞争性拮抗剂的3D-QSAR研究

NMDA受体(N-methyl-D-aspartate receptor)是离子型谷氨酸受体(ionotropic glutamate receptors,iGluRs)的一亚型,对谷氨酸的神经兴奋毒性起关键性作用,因此对于NMDA受体拮抗剂的应用已引起广泛重视。本研究选用NMDA受体甘氨酸位点拮抗剂1,4-二氢喹喔啉-2,3-二酮衍生物(QXs)为研究对象,采用比较分子场分析法(CoMFA)建立34个NMDA受体拮抗剂的三维定量构效关系(3D-QSAR)模型。此CoMA模型的交叉验证相关系数(q~2)0.566,最佳主成分数(ONC)6,非交叉验证相关系数(r~2)0.969,标准方差(SEE)0.236,立体场和静电场贡献值分别为62.3%和37.7%,研究结果可用分子场等势图直观表示。分子场等势图结果表明,在1,4-二氢喹喔啉-2,3-二酮衍生物苯环2,3位,减少取代基体积或增加取代基的正电性,可以提高该类化合物的活性。所建模型的预测能力和拟合能力较好,不仅了解清楚NMDA受体非竞争性拮抗剂的结构特征,还为设计活性更高的受体拮抗剂提供理论依据。     

基于Topomer CoMFA方法的2-哌嗪基噻唑羟肟酸类化合物的三维定量构效关系研究

组蛋白去乙酰化酶是分子靶向抗肿瘤药物的一个重要靶点,目前大多数组蛋白去乙酰化酶抑制剂都属于羟肟酸类化合物。本实验利用Tripo公司的Sybyl-X软件包,采用Topomer CoMFA方法对2-哌嗪基噻唑类羟肟酸类化合物进行了三维定量构故关系分析(3D-QSAR):首先选择在该系列化合物都含有的哌嗪环与噻唑环之间做切割,生成含有公共骨架的R1基团和R2基团,再利用计算机分别自动叠合R1基团和R2基团,并计算立体场和静电场大小,最后得到了该类化合物作为组蛋白去乙酰化酶抑制剂的3D-QSAR模型,q~2=0.561,r~2=0.870。该模型预测结果良好,可以用于设计新型组蛋白去乙酰化酶抑制剂。