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。     

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.     

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。     

甾类化合物的结构与抗炎活性相关性3D—QSAR研究

研究了甾族化合物的结构与抗炎活性相关的三维构效关系，采用比较分子力场分析法寻找结构与活性的关系，建立了一个可靠的构效关系模型，为活性分子的进一步修和改造提供了信息。     

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.     

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。     

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。     

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。     

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。     

3D-QSAR and molecular docking studies on pyrazolopyrimidine derivatives as glycogen synthase kinase-3beta inhibitors

Glycogen synthase kinase-3 (GSK-3), a serine/threonine kinase, is a fascinating enzyme with diverse biological actions in intracellular signaling systems, making it an emerging target for diseases such as diabetes mellitus, cancer, chronic inflammation, bipolar disorders and Alzheimer's disease. It is important to inhibit GSK-3 selectively and the net effect of the GSK-3 inhibitors thus should be target specific, over other phylogenetically related kinases such as CDK-2. In the present work, we have carried out three-dimensional quantitative structure activity relationship (3D-QSAR) studies on novel class of pyrazolopyrimidine derivatives as GSK-3 inhibitors reported to have improved cellular activity. Docked conformation of the most active molecule in the series, which shows desirable interactions in the receptor, was taken as template for alignment of the molecules. Statistically significant CoMFA and CoMSIA models were generated using 49 molecules in training set. By applying leave-one-out (LOO) cross-validation study, r(cv)2 values of 0.53 and 0.48 for CoMFA and CoMSIA, respectively and non-cross-validated (r(ncv)2) values of 0.98 and 0.92 were obtained for CoMFA and CoMSIA models, respectively. The predictive ability of CoMFA and CoMSIA models was determined using a test set of 12 molecules which gave predictive correlation coefficients (r(pred)2) of 0.47 and 0.48, respectively, indicating good predictive power. Based upon the information derived from CoMFA and CoMSIA contour maps, we have identified some key features that explain the observed variance in the activity and have been used to design new pyrazolopyrimidine derivatives. The designed molecules showed better binding affinity in terms of estimated docking scores with respect to the already reported systems; hence suggesting that newly designed molecules can be more potent and selective towards GSK-3beta inhibition.     

嘧啶硫苯甲酸类的三维构效关系研究

利用比较分子场分析（ＣｏＭＦＡ）对１６嘧啶硫苯甲酸类化合物进行了三维定量构效关系研究，得到了具有较强预测能力的ＱＳＡＲ模型。研究结果表明袖章效应是影响构效关系的主要因素，为更好地解释结构与活性的关系，设计新型嘧啶苯甲酸类除草剂提供了有益的指导。     

二苯基吡咯烷酮类5-HT_(2C)抑制剂三维定量构效关系的研究

目前在药物设计开发领域,5-HT2C受体抑制剂备受关注,本文用比较分子相似性指数分析法(CoMSlA),研究34个二苯基取代吡咯烷酮类化合物的三维定量构效关系.考察衰减因子、电荷计算法以及不同作用场对构建模型的影响.建立的最佳模型交叉验证相关系数(q2)为0.571,非交叉验证相关系数(R2)为0.929,模型的标准偏差为0.225.发现疏水性在该类化合物与受体相互作用中发挥至关重要的作用,为进一步修饰结构提供指导.     

基于西他列汀及其衍生物的抗Ⅱ型糖尿病药物分子3D-QSAR和分子对接研究

DPP4是一种治疗Ⅱ型糖尿病的重要药物靶标酶之一。已有多种上市或者正在进行临床试验的DPP4抑制剂药物分子,其中西他列汀(sitagliptin)已被广泛使用。为了进一步研究抗Ⅱ型糖尿病药物分子的特性并设计新的药物分子,对西他列汀及其衍生物进行了3D-QSAR研究。文中的3D-QSAR模型由38个包括西他列汀在内分子的...     

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.     

3D-QSAR and molecular docking studies of 1,3,5-triazene-2,4-diamine derivatives against r-RNA: novel bacterial translation inhibitors

Aminoglycoside mimetics inhibit bacterial translation by interfering with the ribosomal decoding site. To elucidate the structural properties of these compounds important for antibacterial activity, comparative molecular field analysis (CoMFA) and comparative molecular similarity indices analysis (CoMSIA) were applied to a set of 56 aminoglycosides mimetics. The successful CoMFA model yielded the leave-one-out (LOO) cross-validated correlation coefficient (q(2)) of 0.708 and a non-cross-validated correlation coefficient (r(2)) of 0.967. CoMSIA model gave q(2)=0.556 and r(2)=0.935. The CoMFA and CoMSIA models were validated with 36 test set compounds and showed a good r(pred)(2) of 0.624 and 0.640, respectively. Contour maps of the two QSAR approaches show that electronic effects dominantly determine the binding affinities. These obtained results were agreed well with the experimental observations and docking studies. The results not only lead to a better understanding of structural requirements of bacterial translation inhibitors but also can help in the design of novel bacterial translation inhibitors.     

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。