黄酮类醛糖还原酶抑制剂的定量构效关系研究

醛糖还原酶能促使体内的葡萄糖转化为山梨醇,与糖尿病并发症的发生和恶化有密切关系.研究显示黄酮类化合物具有较好的醛糖还原酶抑制能力.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和比较分子相似性指数分析法,建立76个黄酮类醛糖还原酶抑制剂的分子结构与生物活性之间的定量关系模型,为进一步进行该类抑制剂的活性与三维结构关系的研究提供重要依据.采用PLS分析法,得到了一个统计意义显著的构效关系模型,其交叉验证系数为0.666,非交叉验证相关系数为0.918,显示该模型具有较好的预测能力.该模型使用立体场、静电场、疏水场和氢键受体场,可以较好地解释抑制剂的活性与其结构的关系。此外,本文还使用"留九法"、Y-randomization和外部检验法等检验模型的稳定性和预测能力.本研究结果可为设计和开发活性更高的该类抑制剂提供理论参考.     

二烷氧基喹唑啉类PDGFR抑制剂的定量构效关系及分子设计

用量子化学密度泛函、分子力学及统计方法,对二烷氧基喹唑啉衍生物进行定量构效关系(QSAR)研究.由计算所得的化合物分子的几何结构、电子结构参数和分子性质为广义描述符(变量),通过逐步回归分析,筛选出主要因素,建立QSAR方程.结果表明化合物的偶极距(μ),A环C1和C3原子的净电荷(QC1和QC3)以及取代基R7的立体参数(MR7)是影响化合物抑制活性的主要因素.方程的拟合相关系数(r2)和交叉验证系数(q2)分别为0.874和0.8093,表明方程具有良好的预测能力,可用于预测未知化合物的活性.基于此QSAR方程,设计了4个具有较高抑制活性的新的化合物并有待实验的验证.     

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.     

苯基氨基吡啶派生物类非核苷类HIV-1逆转录酶抑制剂HQSAR研究及分子设计

采用分子全息定量构效关系(HQSAR)方法,研究了21个HIV-1逆转录酶抑制剂苯基氨基吡啶派生物(Phenylaminopyridine,PAP)类化合物的构效关系;探讨了碎片区分参数、分子碎片大小和分子全息长度对模型质量的影响;建立了一组以16个化合物为训练集的最优模型,其交叉验证相关系数q~2为0.801,非交叉验证相关系数r~2为0.963,标准偏差为0.363;对5个化合物构成的测试集进行了预测,其相关系数r_(pred)~2为0.92,表明该模型具有良好的预测能力。最后,通过HQSAR模型色码图对PAP类化合物的活性起重要作用的片段与结构进行了讨论,并根据HQASR最佳模型图设计出了20种PAP派生物类化合物,这些化合物理论上均具有较好的抗HIV-1活性,为PAP派生物类化合物的进一步合成提供理论指导。     

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。     

表皮生长因子受体酪氨酸激酶抑制剂的药效团研究

根据一系列表皮生长因子受体酪氨酸激酶抑制剂的三维定量构效关系研究,得到了该类抑制剂的药效团,研究结果与Novartis的药效团模型相当类似。药效团包括一个氢键受体,一个氢键给体,一个疏水区和一个带有氯或溴原子的苯环。该药效团对于研究表皮生长因子受体酪氨酸激酶抑制剂结构与活性的关系具有重要的意义。通过三维数据库搜索可能会得到新的先导化合物。     

基于QSAR模型研究芳烃化合物对小球藻的抑制活性

芳烃化合物正随着工业的快速发展和溢油事故的频繁发生影响着海洋生态系统的健康,提高定量构效关系（QSAR）模型预测未知芳烃化合物毒性的能力是做好芳烃化合物安全防范措施的任务之一。为建立芳烃化合物物化性质与小球藻抑制活性间的QSAR模型,以实验获取的21种芳烃化合物对小球藻96 h的抑制活性数据为基础,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21种芳烃化合物结构参数,运用SPSS 12.0 for Windows程序,将这些结构参数作为理论描述符,逐步回归得到芳烃化合物对藻类抑制活性的QSAR模型。该模型相关系数R²为0.925,交叉验证相关系数q²为0.898,说明所建模型具有良好的预测能力和较强的稳定性;所建模型包含2个参数（分子体积和最正氢电荷）,其中分子体积显著影响了该类化合物对小球藻的抑制活性。     

模糊人工神经网络方法在QSAR研究中的应用

使用模糊神经网络提取易于理解的“IF－THEN”模糊规则，并用于亚苄丙二腈类衍生物活性的预测，结果较好。     

新型酪氨酸激酶水分子抑制剂的三维药效团研究

对受体酪氨酸激酶（ＲＴＫ）的药物抑制对控制恶性肿瘤具有重要意义。最近发现的苄叉丙二腈化合物家族对ＲＴＫ中的ＨＥＲ２受体具有的抑制作用。本文对这一系列化合物进行了柔性的三维药效团分析,得到了一个预测能力委好的药效团模型、线性回归系数Ｒ＝０．９９５８。这个模型对于研究此类化合物的结构与活性关系,以及评估此类未知化合性具有重要作用。     

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。     

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.     

二磺酰胺类内皮素受体拮抗剂的构效关系研究

应用量子化学方法计算了34个二磺酰胺类化合物的结构参数,并用BP神经网络对34个二磺酰胺类化合物的结构参数与ETs受体拮抗活性进行了定量构效关系分析,获得了一个预测能力较好的QSAR神经网络模型。研究表明：二磺酰胺类化合物与ETs受体之间存在直接的电荷迁移作用,电子结构、疏水性是影响其活性的主要因素。本文建立的二磺酰胺类化合物分子结构与ETs受体拮抗活性之间的定量构效关系,为设计合成新的此类内皮素受体拮抗剂提供了参考。     

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。     

非核苷类逆转录酶抑制剂抗HIV活性与其分子结构的关系

目的：研究非核苷类逆转录酶抑制剂的电子结构与其抑制HIV病毒活性的关系。方法：应用分子力学MM 方法,半经验量子化学MNDO法计算了24个奈韦拉平(nevirapine)类似物的优势构象和电子结构,讨论这类药物的电子结构与其抑制HIV病毒活性的关系。结果：得到其抑制HIV活性与电子结构的定量构效关系方程：pIC50=6．101—53．669Q4 15．980Q7 0．259TA。结果还表明：这类药物抑制HIV病毒活性与药物分子4号位和7号位上的净电荷Q4和Q7有关,分子结构上的4号与7号位是药物作用的活性中心,而分子的扭转角则让分子活性中心处于更适合于与分子结合的位置上,从而产生抑制HIV的活性。结论：所得到的定量构效关系能预测该类化合物的活性,分子中的7号位N和4号位C原子是药物分子的活性中心。     

黄酮类化合物的3D-QSAR研究

从NCI数据库中,筛选出67个与矢车菊黄素类似的天然黄酮化合物.采用CoMFA方法研究其构效关系,构建CoMFA模型,其模型相关系数为q2=0.599,r2=0.919,验证模型的预测能力和拟合能力较好.通过分子场等势图,可直观分子周围立体和静电特征对化合物活性的影响,为设计高活性黄酮衍生物提供理论依据.     

多巴胺D2受体抑制剂定量构效关系的研究

利用HyperChem软件包中的AM1半经验量子化学算法,将58个多巴胺D2受体抑制剂,作几何结构优化和计算,选取一些可能会影响及pIC_(50)值的26个理化和电子结构参数,作为描述分子的变量研究QSAR,利用偏最小二乘(PLS),穷举回归(QLS)及人工神经网络法(CGANN),以建立物理化学和电子结构等参数与其抑制活性之间的QSAR模型。结果表明:当化合物R_3位的疏水参数较大,R_5位疏水参数较小时抑制多巴胺D_2受体的能力较大,苯环上有硝基取代时不利于增加抑制活性。当该类化合物偶极矩较小,分子表面积较小、电子能较小,则有利于提高化合物的抑制活性。     

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。     

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。     

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.     

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。