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。     

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。     

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。     

Chk2抑制剂2-芳香基苯并咪唑类化合物活性的CoMFA研究

利用比较分子力场分析(CoMFA)法,研究训练集中的37个Chk2抑制剂2-芳香基苯并咪唑类化合物的生物活性,考察了互变异构对抑制剂活性的影响,建立了主成分为4的三维定量结构-活性关系模型.模型的交叉和非交叉验证回归系数(q2、r2)分别为0.660和0.908,是稳定性较高和预测能力较好的模型,立体场对活性的影响比静电场大.模型可用于指导设计新的Chk2抑制剂.     

联苯酰胺类p38αMAPK抑制剂三维定量构效关系研究

p38α丝裂原活化蛋白激酶(p38α mitogen-activated protein kinase,p38α MAPK)是治疗类风湿关节炎的最有效的靶点之一,联苯酰胺是最近新发现的一类强效、高选择性的p38α MAPK抑制剂,本文运用比较分子力场分析(CoMFA)研究21个联苯酰胺类p38αMAPK抑制剂三维定量构效关系.建立CoMFA模型的交叉验证系数q2=0.542,非交叉验证相关系数r2=0.935,统计方差比F=43.136.预测训练集和测试集化合物活性,其值和实验值非常接近,表明模型的预测能力很好.模型显示立体场和静电场对生物活性的贡献分别为78.8%和21.2%.CoMFA模型的三维等值图可为化合物的结构改造提供理论依据.     

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.     

2-芳基苯并噁唑衍生物的三维定量构效关系研究

溶血磷脂酸酰基转移酶-β(LPAAT-β)是肿瘤治疗的新靶点,2-芳基苯并噁唑衍生物是最近发现的LPAAT-β抑制剂,可以选择性抑制LPAAT-β的活性,从而抑制肿瘤细胞的增殖。本文运用比较分子力场分析(CoMFA)建立了2-芳基苯并噁唑LPAAT-β抑制剂的三维定量构效关系(3D-QSAR)模型,考察了网格步长对模型的影响。优化后的模型交叉验证系数q~2=0.626,最佳主成分数为3,传统的相关系数r~2=0.933,统计方差比F=102.391。该模型对训练集和测试集化合物进行预测,预测值和实验值非常接近,表明模型具有很好的预测能力。该模型显示立体场和静电场对生物活性的贡献分别为59.5%和40.5%。CoMFA模型的三维等值图可为改造化合物结构提供理论依据。     

两类促肾上腺皮质释放因子(CRF)抑制剂的CoMFA研究

采用比较分子场分析(comparative molecular field analysis,CoMFA)方法研究了两组促肾上腺皮质激素释放因子(cortico- tropin releasing factor,CRF)受体抑制剂的结构与活性关系。所得的CoMFA模型具有较好的稳定性和预报能力,q~2和r~2值分别为0．515和0．970。通过分析分子场等势图,可以直观地观察到分子周围的立体和静电特征对化合物特性的影响,为设计高活性CRF抑制剂提供了理论依据。     

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。     

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。     

苯并呋喃类组胺H_3受体拮抗剂的构效关系研究

绢胺H3受体在体内参与调节很多神经递质的释放.人们预期,H3受体拮抗剂将临床应用于老年性痴呆症、抑郁症、精神分裂症等中枢性疾病.本文使用三维定量构效关系研究方法,包括比较分子场分析法(CoMFA)和比较分子相似性指数分析法(CoMSIA),研究芳基苯并呋喃类H3受体拮抗剂的分子结构与生物活性之间的定量关系.本文使用CoMSIA法所获建三维定量构效关系模型,其交叉验证系数q2为0.646,非交叉验证相关系数R2为0.920,表明模型预测能力较好,同时使用"留八法"证实模型的稳定和可靠.模型中各分子场的贡献为:立体场10.4%、静电场56.9%和疏水场32.7%.三维系数等势图和静电势图显示:母核3'和4'位上的取代基对活性影响较大,估计它们是配体与受体作用的位点.本研究结果可为设计和开发活性更高的该类拮抗剂提供理论参考.     

N，N-二甲基二2-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q^2=0．792，传统的相关系数R^2=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q^2=0．757，传统的相关系数R^2=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。     

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.     

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。     

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。     

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。     

新非核苷喹诺酮类HIV-1逆转录酶抑制剂的CoMFA研究

目的：应用比较分子力场法(COMFA)研究一系列喹诺酮类对HIV-1逆转录酶抑制活性的三维定量构效关系,为进一步抗HIV药物设计提供理论依据。方法和结果：在研究的29个化合物中,用比较分子力场法得到一个CoMFA模型,交叉验证系数为q~2=0.556,具有较高的预测能力及合理性,非交叉验证模型相关系数分别为r~2=0.998,标准偏差SE=0.044,F= 401.038;结论：此模型对设计和预测高活性的喹诺酮类HIV-1逆转录酶抑制活性的化合物有一定可靠性。     

1-[(2-羟乙氧基)甲基]-苯硫基胸腺嘧啶类化合物抗爱滋病活性的三维构效关系研究

HEPT类化合物(1-[(2-hydroxyethoxy)methyl]-6-(phenylthio)-thymine derivatives)是一类抗爱滋病的新药,本文用CoMFA(Comaparative Molecular Field Analsis)方法对34个HEPT类化合物的三维关系进行了研究,获得了较好的相关模型。     

1-[(2-羟乙氧基)甲基]-苯硫基胸腺嘧啶类化合物抗爱滋病活性的三维构效关系研究

HEPT类化合物(1-[(2-hydroxyethoxy)methyl]-6-(phenylthio)-thymine derivatives)是一类抗爱滋病的新药，本文用CoMFA(Comaparative Molecular Field Analsis）方法对34个HEPT类化合物的三维关系进行了研究，获得了较好的相关模型。     

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。