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基于3D QSAR技术从毛冬青中筛选NF-кB小分子抑制剂
被引量:
1
1
作者
李璐
田人魁
吴钉红
《广州化工》
CAS
2021年第23期78-82,共5页
建立3D QSAR模型,从具有抗炎作用的中药毛冬青中筛选小分子NF-кB抑制剂。采用20个已知活性的NF-кB抑制剂组成训练集和测试集,构建3D QSAR模型;并运用建立的药效团对毛冬青所含的76个小分子化合物抗NF-кB活性进行预测分析。得到十个3D...
建立3D QSAR模型,从具有抗炎作用的中药毛冬青中筛选小分子NF-кB抑制剂。采用20个已知活性的NF-кB抑制剂组成训练集和测试集,构建3D QSAR模型;并运用建立的药效团对毛冬青所含的76个小分子化合物抗NF-кB活性进行预测分析。得到十个3D QSAR药效图,选择药效团1对测试集进行预测,预测值与实验值相关系数r^(2)为0.9414;从毛冬青所含的76个化学成分中筛选出4个可能具有较好活性的分子,美商陆皂苷B(Phytolaccoside B),冬青苷A(Ilexoside A),异绿原酸A(3,5-dicaffeoylquinic acid)和Sibiricaphenone。建立的3D QSAR模型能较好地预测化合物的抗NF-кB的活性,毛冬青中含有潜在的NF-κB小分子抑制剂。
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关键词
3D
QSAR
虚拟筛选
NF-кB
毛冬青
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职称材料
题名
基于3D QSAR技术从毛冬青中筛选NF-кB小分子抑制剂
被引量:
1
1
作者
李璐
田人魁
吴钉红
机构
广州中医药大学第二临床医院
出处
《广州化工》
CAS
2021年第23期78-82,共5页
文摘
建立3D QSAR模型,从具有抗炎作用的中药毛冬青中筛选小分子NF-кB抑制剂。采用20个已知活性的NF-кB抑制剂组成训练集和测试集,构建3D QSAR模型;并运用建立的药效团对毛冬青所含的76个小分子化合物抗NF-кB活性进行预测分析。得到十个3D QSAR药效图,选择药效团1对测试集进行预测,预测值与实验值相关系数r^(2)为0.9414;从毛冬青所含的76个化学成分中筛选出4个可能具有较好活性的分子,美商陆皂苷B(Phytolaccoside B),冬青苷A(Ilexoside A),异绿原酸A(3,5-dicaffeoylquinic acid)和Sibiricaphenone。建立的3D QSAR模型能较好地预测化合物的抗NF-кB的活性,毛冬青中含有潜在的NF-κB小分子抑制剂。
关键词
3D
QSAR
虚拟筛选
NF-кB
毛冬青
Keywords
3D QSAR
virtual screening
NF-кB
Ilex pubescens Hook.et Arn.
分类号
R966 [医药卫生—药理学]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于3D QSAR技术从毛冬青中筛选NF-кB小分子抑制剂
李璐
田人魁
吴钉红
《广州化工》
CAS
2021
1
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