阿魏酸酰胺类乙酰胆碱酯酶抑制剂的三维定量构效关系研究

采用比较分子场分析(Co MFA)和比较分子相似性分析法(Co MSIA)建立阿魏酸酰胺类乙酰胆碱酯酶抑制剂的三维定量构效关系(3D-QSAR)模型,研究阿魏酸酰胺类乙酰胆碱酯酶抑制剂的构效关系。结果表明,建立的Co MFA-1(Q~2=0.576,r~2=0.992)和Co MSIA(Q~2=0.468,r~2=0.987)模型可靠、合理,揭示了阿魏酸酰胺类化合物与其体外乙酰胆碱酯酶抑制活性间的关系,可为合理设计新的具有更好活性的乙酰胆碱酯酶抑制剂提供科学依据。     

靛玉红类衍生物的三维定量构效关系研究

采用比较分子场方法(CoMFA)对16个靛玉红类衍生物进行三维定量构效关系(3D-QSAR)研究,探讨靛玉红类衍生物的抗癌活性与其结构的关系。建立了3D-QSAR的CoMFA模型,得到了非交叉验证相关系数r2=0.987,标准偏差SD=2.141,统计方差比F=117.136,交叉验证相关系数q2=0.496。该模型合理、可信,具有一定的预测能力,表明改变取代基R1基团的体积才是提高靛玉红类衍生物抗癌活性的主要途径,为开发活性更好的抗癌药物提供一定的理论参考。     

基于TopomerCoMFA方法的查尔酮类化合物的3D-三维定量构效关系研究

建立合理的三维定量构效关系模型,指导查尔酮的结构修饰。基于Topomer CoMFA方法对查尔酮类化合物进行了分析,首先在两个苯环之间做合理切割,生成含有公共骨架的Ar~1和Ar~2基团;再利用计算机分别对它们进行自动叠合,并计算立体场和静电场大小。所得模型的3DQSAR模型q~2为0.610,r~2为0.962,实测值和预测值的差值在0.00~0.25之间,呈线性关系。所建模型可靠,并且体现出较好的预测能力。     

咪唑[1,2-b]哒嗪类mTOR抑制剂的三维定量构效关系及分子对接研究

目的:建立咪唑[1,2-b]哒嗪类m TOR抑制剂的三维定量构效关系(3D-QSAR)和分子对接模型。结合两个模型实验结果,分析化合物的结构与其生物活性间关系。方法 采用比较分子分析法(Co MFA)和比较分子相似性指数分析法(Co MSIA)来研究咪唑[1,2-b]哒嗪类m TOR抑制剂的三维定量构效关系,用分子对接方法来研究化合物与受体蛋白之间的相互作用模式。结果:建立了可靠、合理的咪唑[1,2-b]哒嗪类m TOR抑制剂Co MFA(q2=0.628,r2=0.989,r2pred=0.991)和Co MSIA(q2=0.593,r2=0.988,r2pred=0.989)模型。通过分析分子对接模型得出化合物与受体蛋白之间有关键的氢键连接。设计出了新化合物并预测了活性。结论:根据3DQSAR模型得到咪唑[1,2-b]哒嗪类m TOR抑制剂的结构与生物活性之间的关系,分析分子对接模型发现化合物与受体蛋白之间的作用关系,基于以上设计出了具有较好活性的新化合物。实验的研究发现为该类m TOR抑制剂的设计优化提供了思路。     

新型乙酰胆碱酯酶抑制剂的分子对接研究

构建了乙酰胆碱酯酶抑制剂药效团模型,并基于此模型进行新型乙酰胆碱酯酶抑制剂的分子设计。用MVD软件进行分子对接,预测设计分子与乙酰胆碱酯酶的结合活性。通过计算发现,基于此药效团设计的小分子9与14乙酰胆碱酯酶具有较好的结合活性。     

具有广谱抗癌活性反式二苯乙烯衍生物对肿瘤坏死因子α的构效关系研究

采用比较分子力场方法（CoMFA）对4类反式二苯乙烯衍生物分别进行三维定量构效关系（3D—QSAR）研究。均得到合理、可信并具有良好的预测能力的模型。结果表明Ⅰ、Ⅱ类化合物的静电相互作用是影响化合物抑制活性的主要因素,Ⅲ、Ⅳ类化合物的立体效应是影响化合物抑制活性的主要因素。这些结论可为实验工作者合成该系列新药物提供理论参考。     

三维原子场全息作用矢量用于7位取代20(S)-喜树碱衍生物的抗肿瘤活性定量构效关系研究

研究了25种7位取代20(S)-喜树碱衍生物的化学结构与其抗肿瘤活性的定量构效关系。采用新近提出的三维原子场全息作用矢量,对喜树碱类衍生物进行了结构参数化表达,采用逐步回归对变量进行筛选后,建立了定量构效关系模型。模型的复相关系数和标准偏差以及留一法交互校验的复相关系数和标准偏差分别为R=0.962 5,SD=0.290 1和RCV=0.908 7,SDCV=0.446 2。模型具有良好的稳定性和预测能力,证明了该三维原子场全息作用矢量在分子结构表征和生物活性预测上的适用性。     

HEPT类HIV-1逆转录酶衍生物的CoMFA、CoMSIA及HQSAR分析

采用比较分子力场分析法(CoMFA)、比较分子相似因子分析法(CoMSIA)和分子全息定量结构关系(HQSAR)对1-[(2-羟乙氧)甲基]-6-苯硫基胸腺嘧啶(HEPT)类衍生物进行了分子活性构象选择、分子叠合、空间力场范围建立以及相应3D-QSAR模型建立。结果表明:该法所建模型对此类化合物具有良好的预测能力。CoMFA模型显示,交叉验证系数(q2)为0.565,非交互验证系数(r2)为0.892;CoMSIA模型显示,最佳q2为0.636,r2为0.953;最佳的HQSAR模型显示,q2为0.876,r2为0.929,最佳全息长度为97。根据三维等势图和HQSAR色码图设计了7个有较高活性的HEPT类化合物。     

新烟碱类杀虫剂定量构效关系及杀虫作用机理的研究进展

综述了烟碱、烟碱类似物和新烟碱类杀虫剂的定量构效关系及其杀虫作用机理的研究进展,重点介绍了新烟碱类杀虫剂与烟碱样乙酰胆碱受体的结合模型,并指出在对新烟碱类杀虫剂构效关系进行深入研究的基础上,从分子水平对其作用机理进行研究,将为解决新烟碱类杀虫剂存在的问题,更好地应用、开发此类杀虫剂提供理论基础。     

神经网络用于抗癌药物蛋白质酪氨酸激酶抑制剂苄叉丙二腈衍生物QSAR研究

系统研究了神经网络 (NN)模型算法及其在药物定量构效关系 (QSAR)中的应用。采用改进的误差反传算法探讨了抗癌药物蛋白质酪氨酸激酶抑制剂苄叉丙二腈类化合物的生物活性 (PI50 )与取代基参数如共振效应R ,摩尔折射率MR及指示变量I等的定量关系。给出了精密的估计和准确的预测 (相关R =0 .9435,标差S =0 .343,残差小于 0 .8,即d≤ 0 .772 ) ,优于经典的多元线性回归法 (相关R =0 .864,标差S =0 .52 8,残差小于 2 .5即d≤ 2 .42 )。结果表明 :神经网络是一种有效的计量化学建模预测方法 ,可用于抗癌药物的分子设计与构效关系研究。