新型查尔酮衍生物抗乳腺癌活性的3D-QSAR模型构建及分子设计

为了获得较高抗乳腺癌活性的新型化合物,对18个新型查尔酮衍生物抗乳腺癌活性(pIC_(50))进行了三维定量构效关系(3D-QSAR)研究。其中14个化合物作为训练集用于构建3D-QSAR模型,其余化合物(含模板分子)作为测试集对所建模型进行验证。所建3D-QSAR模型的交叉验证系数R^(2)_(CV)为0.569,非交叉验证系数R^(2)为0.974,说明所建模型具有良好的稳定性和预测能力。该模型中立体场、静电场对pIC_(50)的贡献分别为58.8%和41.2%,表明影响该类化合物抗肿瘤活性的主要因素是取代基的疏水性、空间位阻和电荷分布。通过对模型的分析,设计了5个具有较高pIC_(50)的新化合物,有待通过后续医学实验加以验证。

三维全息原子场作用矢量(3D-HoVAIF)用于神经氨酸酶抑制剂的结构表征与设计及定量构效关系(QSAR)研究

对100个神经氨酸酶抑制剂抗禽流感药物结构并与其活性建立定量构效关系模型。采用本实验室提出的三维全息原子场作用矢量(3D-HoVAIF)对100个神经氨酸酶抑制剂进行结构表征,然后采用逐步回归对变量进行筛选后,运用偏最小二乘建立3D-HoVAIF描述子与神经氨酸酶抑制剂活性之间的QSAR模型。结果表明:复相关系数(R),交互校验的复相关系数(Q2)和模型的标准偏差(SD)分别为R2=0.805、Q2=0.657和SD=0.936,模型具有良好的稳定性和预测能力,并对文献中23个药物和设计的32个化合物进行了预测。表明三维全息原子场作用矢量能较好表征该类分子结构信息值得进一步推广应用。

抗肾癌药物吡啶杂环类PI3K抑制剂的三维定量构效关系研究

目的:研究抗肾癌药物吡啶杂环类磷脂酰肌醇3-激酶(PI3K)抑制剂的三维定量构效关系(3D-QSAR),为新型抗肾癌药物的设计与研发提供参考。方法:收集30个吡啶杂环类PI3K抑制剂分子的结构和活性值[即半数抑制浓度的负对数(p IC50)]数据,使用Sybyl-X 1.1软件进行分子叠合后,构建比较分子力场分析(Co MFA)和比较分子相似性分析(Co MSIA)模型,对PI3K抑制剂分子的立体场、静电场、疏水场、氢键供体场和氢键受体场进行考察;使用Sybyl-X 1.1软件进行分子对接,对PI3K抑制剂分子与受体靶标蛋白的作用机制进行分析;使用Py MOL V1.5软件设计新的PI3K抑制剂分子,并利用Co MFA和Co MSIA法对其活性进行预测。结果:Co MFA和Co MSIA模型的交叉验证系数分别为0.617、0.601,拟合验证系数分别为0.969、0.974,外部验证复相关系数分别为0.656、0.670。在Co MFA模型中,立体场和静电场的贡献值分别为56.2%、43.8%;在Co MSIA模型中,立体场、静电场、疏水场、氢键供体场、氢键受体场的贡献值分别为41.0%、31.3%、21.1%、2.4%、4.2%。分子叠合后,在公共骨架R1取代基附近引入空间位阻较小、正电性及亲水性较强的基团均可有助于增强分子活性。分子对接结果显示,PI3K抑制剂分子与受体靶标蛋白中的关键氨基酸ALA805、VAL882、THR887共形成了3个氢键,长度分别为1.84、1.99、1.99?。根据上述信息共设计了6个新分子,其中2个活性较高的分子的预测p IC50分别为3.211、3.247(Co MFA法)和3.238、3.222(Co MSIA法)。结论:新建Co MFA和Co MSIA模型具有良好的预测能力和统计学稳定性。分子立体场对分子活性的贡献值大于静电场,同时疏水场对分子活性的影响也不容忽视。吡啶杂环类PI3K抑制剂与受体靶标蛋白具有较强的氢键作用。3D-QSAR可为后续新的PI3K抑制剂分子的设计、改造及药物研发提供参考。

分子模拟参数在三维定量构效关系(3D-QSAR)中的应用

分子是否相似,这在很早以前已成为设计生物活性物质及考虑结构变化时的一个重要依据。以天然物质及现有的活性化合物为先导物,从中寻求新的类似物,此即为众所周知并广泛应用的模拟合成。“相似的化合物显示相似的活性”,以此为前提进行新化合物的合成亦取得不少成果。然而在这里,认识生物体分子及其类似性则至关重要,人们从结构式所设想的类似性往往并非一致。从传统的生物等价性(bioisosterism)考虑,由对生物方面相似性的认识而积累的有关经验来指导医药、农药的合成无疑是一个方向,但还难以达到定性的标准。

PD-1/PD-L1抑制剂的三维定量构效关系和分子对接研究

目的探讨程序性死亡受体-1(PD-1)、程序性死亡受体配体-1(PD-L1)抑制剂的三维定量构效关系和分子对接研究。方法针对现有的小分子化合物进行合理研究,取45个新型o-(联苯-3-基甲/氧基)硝基苯抑制剂进行三维定量构效关系研究,包括使用分子力场分析法(comparative molecular field analysis,CoMFA)和比较分子相似性指数法(comparative molecular similarity indices analysis,CoMSIA),并且对分子对接,观察小分子与5J89蛋白的结合效果。结果Co MFA模型(q^(2)=0.644,r^(2)=0.950)和CoMSIA模型(q^(2)=0.622,r^(2)=0.998)具有一定预测能力。TYR:56、GLN:66氨基酸是影响这些抑制剂活性的主要氨基酸。结论该研究是计算机辅助药物方法在抗肿瘤方面的应用,可为开发PD-1/PD-L1抑制剂作为抗癌药物提供参考。

6-[4-(取代哌嗪基)苯基]-4,5-二氢-3(2H)-哒嗪酮类化合物的三维定量构效关系研究

本文采用比较分子力场分析法(CoMFA),系统研究了自行合成的34个6-[4-(取代哌嗪基)苯基]-4,5-二氢-3(2H)-哒嗪酮类化合物和参比化合物CCI-17810的三维定量构效关系。所建立CoMFA模型的交叉相关系数q2值为0.663,具有较强的预测能力。利用CoMFA模型的三维等值线图直观地解释了化合物的构效关系,阐明了化合物结构中哌嗪末端N原子上不同取代基对抗血小板聚集活性的影响,为进一步结构优化提供了重要信息。

1,3-二氢苯并[b][1,4]二氮杂卓-2-酮类非竞争性mGluR2/3拮抗剂的三维定量构效关系

目的本研究采用比较分子力场分析法(comparative molecular field analysis,CoMFA)和比较分子相似性指数分析法(comparative molecular similarity indices analysis,CoMSIA),系统研究了30个1,3-二氢苯并[b][1,4]二氮杂卓-2-酮类非竞争性代谢型谷氨酸受体2/3(mGluR2/3)拮抗剂的三维定量构效关系。方法通过考察网格点步长对CoMFA研究统计结果和各种分子场组合、网格点步长和衰减因子对CoMSIA研究统计结果的影响,建立了3D-QSAR模型,发现立体场、静电场、疏水场和氢键受体场的组合可得到最佳模型。结果所建立的CoMFA和CoMSIA模型的交叉相关系数q2值分别为0.729和0.713,均具有较强的预测能力。结论利用CoMFA和CoMSIA模型的三维等值线图直观地解释了化合物的构效关系,阐明了化合物结构与生物活性的关系,为进一步结构设计和优化提供了重要依据。

马来酰胺类糖原合成酶激酶-3β抑制剂的分子对接和三维定量构效关系(英文)

通过分子对接和三维定量构效关系(3D-QSAR)两种方法来确定两类马来酰胺类的糖原合成酶激酶-3β(GSK-3β)抑制剂的结合方式.首先,用分子对接确定抑制剂与GSK-3β的结合模式及其相互作用;然后用比较分子力场分析法(CoMFA)与比较分子相似性指数分析法(CoMSIA)对48个化合物做三维定量构效关系的分析.两种方法得出的交互验证回归系数分别为0.669(CoMFA)和0.683(CoMSIA),证明该模型具有很好的统计相关性,同时也说明该模型具有较高的预测能力.根据该模型提供的信息,设计出9个预测活性较好的分子.

GPR35受体香豆素类激动剂三维定量构效关系研究

本实验采用比较分子力场分析法(Co MFA)和比较分子相似性指数分析法(Co MSIA)建立GPR35受体香豆素类激动活性的三维定量构效关系(3D-QSAR)模型,以确定该类激动剂的分子结构与其生物活性之间的定量关系。在预测半数有效浓度(EC_(50))的Co MFA模型中,训练集抽一法(LOO)交叉验证系数q^2=0.559,非交叉验证系数r^2=0.887,标准偏差SE=0.382;在Co MSIA模型中,训练集抽一法交叉验证系数q^2=0.627,非交叉验证系数r^2=0.915,标准偏差SE=0.365。在预测半数抑制浓度(IC_(50))的Co MFA模型中,训练集抽一法交叉验证系数q^2=0.600,非交叉验证系数r^2=0.903,标准偏差SE=0.375;在Co MSIA模型中,训练集抽一法交叉验证系数q^2=0.566,非交叉验证系数r^2=0.914,标准偏差SE=0.378。EC_(50)和IC_(50)的两个3D-QSAR模型预测结果同实验数据基本一致,说明模型的预测能力较好。本实验根据模型预测结果,对配体分子的结构进行分析,为获得具有更高活性的配体分子提供理论依据。

选择性5-羟色胺再摄取抑制剂3-苯基-1-茚胺类似物的三维定量构效关系研究

目的建立可以提示高活性的选择性5-羟色胺再摄取抑制剂(SSRIs)3-苯基-1-茚胺类化合物分子结构信息的三维定量构效关系模型,研究结构与活性间的关系,为进一步提高药物的选择性、指导新化合物的设计提供理论依据。方法通过确定34个茚胺类化合物分子的药效构象,与模板分子进行分子叠加,利用比较分子力场分析方法(CoMFA),建立了一个选择性SSRIs的三维定量构效模型。结果该模型的交叉验证相关系数R2CV=0.660,非交叉验证相关系数R2=0.976,标准偏差SEE=0.196,F=181.916。用此模型预测了4个SSRIs的活性,结果与试验值相符。结论该模型解释了已有的构效关系,且有较高的预测能力,系数等势图映射的受体结合部位的性质对进一步提高该类药物活性的设计具有一定的指导意义。

3-哌啶甲酸和四氢烟酸的4,4-二芳基-3-丁烯衍生物的三维定量构效关系(比较分子力场分析)研究(英文)

目的研究 3 哌啶甲酸和四氢烟酸的 4 ,4 二芳基 3 丁烯衍生物结构和对γ 氨基丁酸摄取抑制活性之间的关系。方法使用三维定量构效关系 (3D QSAR)———比较分子场分析 (CoMFA)方法进行构效关系研究。结果交叉验证系数q2和非交叉验证系数r2 分别为 0 72 6和 0 986 ,方差比F为 117 5 6 2 ,标准估计误差 (SEE)为 0 0 6 2。结论这些数值表明所得的CoMFA模型有实际意义 ,并且对 3 哌啶甲酸和四氢烟酸的 4 ,4 二芳基 3 丁烯衍生物抑制活性具有较好的预测能力。

2-取代苯基-5-取代苯甲酰胺基-1,3,4-噻二唑的合成、抑菌活性及三维定量构效关系

以取代苯甲酸为起始原料,与氨基硫脲、三氯氧磷及取代苯甲酰氯进行缩合,制备了33个2-取代苯基-5-取代苯甲酰胺基-1,3,4-噻二唑E_(1)~E_(33)。采用核磁共振氢谱(^(1)H NMR)和高分辨质谱(HRMS)等对目标化合物的结构进行了确证及表征。采用菌丝生长速率法测定了目标化合物对根霉Rhizopus nigricans、青霉Penicillium glaucum、灰霉Botrytis cinerea、交链孢霉Alternaria brassicae和黑曲霉Aspergillus niger的体外抑菌活性。针对黑曲霉的抑制活性,分别利用CoMFA和CoMSIA对目标化合物进行了初步的三维定量构效关系(3D-QSAR)研究。结果表明,大部分化合物表现出良好的抑菌活性,在50μg/mL下,化合物E_(1)、E_(2)和E_(29)对供试真菌的抑制率均达到80%以上,与对照药剂百菌清和多菌灵的抑菌效果相当。综合两种模型的结果,发现静电场的贡献值高于其他势场,且当苯环a的4位引入供电子基、苯环a的2位和6位以及苯环b上引入吸电子基时,有利于化合物抑菌活性的提高,可为进一步指导设计合成此类高活性化合物提供理论依据。

黄酮类醛糖还原酶抑制剂的三维定量构效关系研究

目的:建立黄酮类化合物抑制剂活性的三维定量构效关系模型,为进一步进行黄酮类醛糖还原酶抑制剂(ARI)的活性与三维结构关系的研究提供重要依据。方法:采用比较分子力场分析法(CoMFA)和比较分子相似性指数分析法(CoMSIA),系统研究了75个新型ARI的三维定量构效关系。结果:CoMFA和CoMSIA模型的交互验证相关系数q2值分别为0.603和0．706,非交互验证相关系数r2值分别为0．956和0．900。结论:CoMFA和CoMSIA模型均具有较强的预测能力,CoMFA和CoMSIA模型的三维等值线图直观地解释了化合物的构效关系,阐明了化合物结构中各位置取代基对黄酮类醛糖还原酶抑制剂活性的影响,为进一步结构优化提供了重要理论依据。

含硫(氧)肟醚化合物杀虫活性三维定量构效关系研究

The quantitative relationship between the structure of oxime-ether compounds containing sulfur(oxygen) and their insecticidal activity against leafhopper was studied by comparative molecular field analysis(CoMFA). The results showed that the contributions of steric and electrostatic fields to the activity were 47.5% and 52.5%, respectively. The coefficient q2 of cross validation and the relation coefficient r2 of non-cross validation for the model established by the study were 0.628 and 0.971, respectively, its F value was 133.840 and the standard deviation was 0.109. These values indicated that the model might have a good predictability. The contour maps of the model will give the basis on the structure modification.

三维定量构效关系研究进展

三维定量构效关系 ( 3D -QSAR)研究是QSAR发展的前沿。笔者在对 3D -QSAR作简要介绍的基础上 ,通过归纳分析其与传统QSAR的区别 ,论述了 3D -QSAR在方法学和应用方面的最新进展 。

皂甙的三维定量构效关系研究

针对目标分子柔性大的特点,在比较分子场分析(CoMFA)方法中采用交叉验证相关系数平方R^2引导的构象选择法.对12个皂甙分子的生物活性进行了三维定量构效关系研究.探讨了几种探针对构效关系结果的影响,并选择了一种较合理的“复合”探针方案.应用该复合探针构建CoMFA模型,发现影响药效的立体场与静电场的贡献分别为40％和4O％,其它能量项的贡献为20％.该模型交叉验证的相关系数平方R^2为0.653,非交叉验证的R^2为0.991,方差比F(4,7)值130.195(即置信度99％以上),活性预计的标准偏差与极差比(s/Δγ)为4.2％,表明模型具有较好的预测能力.根据该模型,预计在指定位置添加位阻较大的基团活性值提高将会比较明显.

五味子素类抑制HIV活性的三维定量构效关系研究

建立了五味子活性成分木脂素类和联苯类化合物抑制HIV活性的三维定量构效方程 .采用联苯环原子和苯环质心两种叠合方式 ,并区分联苯化合物的不同构型 ,共建立了四类CoMSIA模型 ,其中训练集中联苯类为S构型并叠合联苯环原子建立的CoMSIA模型相关性最好 ,交叉验证相关系数q2 为 0 .71,非交叉验证相关系数r2 =0 .99,标准偏差SE =0 0 5 1,F =10 0 0 6 .CoMSIA方法采用Gaussian函数计算场能 ,并在CoMFA方法的立体和静电场基础上加入疏水场 ,PLS分析结果更为准确 .该模型三维等势图证实了某些结构和活性规律 ,如联苯基共面性越好 ,活性越高 ,同时给出了苯环上取代基的体积、电性和疏水性要求 。

类黄酮抑制P糖蛋白的三维定量构效关系与作用模式

采用基于R基团搜索技术的Topomer CoMFA建立了30个类黄酮类P糖蛋白抑制剂的三维定量构效关系(3D-QSAR)模型,并用包括9个样本的测试集验证模型的外部预测能力.所得模型的拟合、交互验证以及外部验证的复相关系数分别为r^2=0.971,q^2=0.728和r^2_(pred)=0.816.在此基础上,运用Surflex-dock分子对接法研究了白杨素及其异戊烯化衍生物与P糖蛋白的作用模式.结果表明,异戊烯化修饰可显著提高类黄酮的亲脂性,修饰产物能更好地与P糖蛋白的疏水性口袋契合,二者结合程度高.

苯并呋喃类N-肉豆蔻酰基转移酶抑制剂的三维定量构效关系研究

采用比较分子力场分析法(CoMFA)和比较分子相似性指数分析法(CoMSIA),系统地研究了40个苯并呋喃类N-肉豆蔻酰基转移酶(NMT)抑制剂的三维定量构效关系.在CoMFA研究中,考察了网格点步长对模型统计结果的影响.在CoMSIA研究中,研究了各种分子场组合、网格点步长和衰减因子对模型统计结果的影响,发现立体场、静电场、疏水场和氢键受体场的组合可得到最佳模型.所建立的CoMFA和CoMSIA模型的交叉相关系数q2值分别为0.759和0.730,均具有较强的预测能力.利用CoMFA和CoMSIA模型的三维等值线图直观地解释了化合物的构效关系,阐明了化合物结构中苯并呋喃环上各位置取代基对抑酶活性的影响,为进一步结构优化提供了重要依据.

苯环5位取代磺酰脲类化合物的水解动力学及三维定量构效关系初步研究

研究了除草活性较好的9个新型苯环5位取代的磺酰脲类化合物(A^I)分别在酸性、中性及碱性水溶液中的水解情况.采用HPLC-MS对水解产物进行分离鉴定,推测了水解产物的结构及水解路径.采用比较分子力场(Co MFA)方法,对化合物的结构与水解半衰期之间的关系进行了三维定量构效关系(3D-QSAR)研究.结果表明,苯环5位取代的苯磺酰脲类化合物的水解遵循一级动力学反应,容易发生酸性条件下的水解,水解反应第一步主要为酸催化下磺酰脲桥的断裂,形成5位取代的苯磺酰胺和氨基杂环.苯环5位取代的苯磺酰胺进一步发生5位酰胺基的水解,最后得到化合物c(6-氨基糖精)和d(糖精).苯环5位经修饰改造后,在相同条件下,其水解速度明显高于改造前的母体化合物单嘧磺酯和甲磺隆.苯环5位为酰胺基取代的化合物的水解速度随酰胺基上烷基碳原子数的增加及烷基体积的增大而降低.经计算所得的Co MFA模型能够对该系列化合物的水解半衰期进行较好的预测.