基于遗传算法的PTP1B抑制剂的二维定量构效关系研究

利用遗传算法,并结合线性回归和交叉验证方法,对一系列43个苯并呋喃/噻吩联二苯类PTP1B抑制剂作了二维定量构效关系的研究.计算得到了一组效果较好的定量构效关系模型.模型不仅具有好的回归能力,而且还具有很好的预测能力.同时,通过分析在遗传优化过程中参数在精华种群中所占的比例,还得到了可能对活性影响较大的成分.计算结果表明,分子的4个参数:lgP(分配系数)、Area(表面积)、MW(分子量)以及Dip(偶极距)是影响化合物活性的最重要的参数,这对抑制剂的设计和改造提供了指导.

整合素αvβ3小分子拮抗药的二维定量构效关系

整合素αvβ3在肿瘤组织中的新生血管内皮细胞膜有高度特异性表达,在静息期的内皮细胞以及大部分正常器官系统缺失表达,当其功能受到抑制时,血管内皮细胞凋亡,肿瘤生长受到抑制。通过对20个非肽类整合素αvβ3小分子拮抗药进行二维定量构效关系研究,发现整合素αvβ3小分子拮抗药的活性与零阶价分子连接性指数、偶极矩、最大正电荷、最大负电荷存在良好的线性关系(r=0.91),获得较好的定量构效关系方程,并经分子对接验证,为进一步设计合成新的非肽类小分子提供理论指导。

乙烯选择性齐聚取代PNP-Cr催化体系的二维定量构效关系

1-己烯和1-辛烯是制备高性能聚烯烃产品的重要共聚单体,近年来,PNP型铬系乙烯选择性三聚/四聚催化体系成为本领域研究热点。针对实验研究报道的系列氮上取代PNP型铬系催化剂,采用二维定量构效关系(QSPR)方法结合密度泛函理论(DFT)建立了该催化体系1-己烯、1-辛烯选择性的线性回归模型。研究中同时采用了启发式方法和最佳多元线性回归方法,考察了自定义描述符和铬金属活性中心价态(包括一价和二价)对线性回归模型的影响。通过分析发现:基于DFT的自定义描述符的引入能够明显提高模型的相关性和稳定性;基于一价Cr的活性中心模型更适合关联乙烯三聚选择性,二价Cr的活性中心模型更适合关联乙烯四聚选择性;PNP-Cr骨架几何结构尤其是较小的PNP角度是获得较高1-己烯和1-辛烯选择性的关键。最后,根据最佳线性回归模型对新型PNP配体进行了预测,发现了9种新的PNP配体结构可能具有更高的1-辛烯或1-己烯/1-辛烯共选择性,为进一步的实验开发奠定了良好的理论基础。

MKC-442及其类似物的二维定量构效关系

目的:探究影响人类免疫缺陷病毒Ⅰ型(human immunodeficiency virus type 1,HIV-1)非核苷类逆转录酶抑制剂6-苄基-1-乙氧甲基-5-异丙基尿嘧啶[6-benzyl-1-(ethoxymethyl)-5-isopropyluracil,MKC-442]及其类似物抗病毒活性的主要分子微观结构因素。方法:针对45个MKC-442及其类似物,利用遗传函数逼近法(genetic function approximation,GFA)构建10个抗HIV-1活性与优选的分子结构描述符之间的二维定量构效关系(2-dimensional quantitative structure-activity relationship,2D-QSAR)模型,从中挑选出最优模型并对其进行验证,据此阐明影响MKC-442及其类似物抗HIV-1活性的主要微观结构因素。结果:最优2D-QSAR模型的非交叉验证相关系数r2为0.7845,交叉验证相关系数q2为0.6958,预测验证相关系数r2pred为0.8415,表明其具有较高的预测能力和稳定性。结论:研究表明,MKC-442及其类似物抗HIV-1活性主要与描述符JursFNSA2,ShadowYZ,DipoleX,Kappa3AM和CHIV3P相关,为MKC-442及其类似物的进一步结构修饰打下了一定的理论基础。

黄酮衍生物作为P糖蛋白抑制剂的构效关系研究

黄酮类化合物对P糖蛋白外泵作用的抑制效果越来越引起人们的关注.使用偏最小二乘法(PLS)和M o lconnZ分子参数计算程序,首次成功地构建了特异性地结合到P糖蛋白NBD 2位点的黄酮类抑制剂的二维定量构效关系(2D-Q SAR)模型.所得到的模型(尤其是模型D)表现出良好的可靠性和预测性,较好地关联了该类化合物结构特点和其对P糖蛋白抑制活性.这些模型对进一步合成和开发黄酮类P糖蛋白抑制剂有指导作用.

类黄酮构效关系研究进展

类黄酮在植物中大量存在并具有多种生理活性。具有C6-C3-C6骨架结构的类黄酮结构特征鲜明,对其结构与不同生理活性的构效关系研究是筛选和利用类黄酮的重要依据。随着类黄酮构效关系的研究方法不断地深入发展,从最初的定性构效关系研究,逐渐发展到依次出现的二维、三维和全息定量构效关系研究,极大地提高了对类黄酮活性研究的效率。本文从研究方法的角度,对近年来的类黄酮构效关系研究进展进行了综述。

4-氨基-1-羟基-2-氧-1,8-萘啶-3-甲酰胺类化合物抑制HIV整合酶链转移活性的主要微观结构因素探究

以25个4-氨基-1-羟基-2-氧-1,8-萘啶-3-甲酰胺类化合物为研究对象,利用遗传函数逼近法(GFA)构建了10个二维定量构效关系(2D-QSAR)模型,从中选取最优模型并检验其预测可靠性,并分析4-氨基-1-羟基-2-氧-1,8-萘啶-3-甲酰胺类化合物抑制HIV整合酶链转移活性的主要微观结构因素。结果表明,最优2D-QSAR模型的R^(2)=0.7776、Q^(2)=0.6421、r^(2)=0.87、(r^(2)-r′02)/r^(2)=0.01、k′=0.97、r^(2)_(m)=0.58,具有较高的稳定性和外部预测能力;热力学描述符AlogP、电拓扑状态描述符ES_Sum_sssN、ES_Sum_ssCH 2和空间描述符Shadow_nu是影响4-氨基-1-羟基-2-氧-1,8-萘啶-3-甲酰胺类化合物抑制HIV整合酶链转移活性的主要微观结构因素,其中Shadow_nu是最重要的微观结构因素。

异黄酮衍生物的合成、肿瘤多药耐药逆转活性及2D-QSAR研究

细胞膜P-糖蛋白(P-gp)介导的药物外流是肿瘤多药耐药(MDR)产生的重要机制,异黄酮类化合物可以通过抑制P-gp活性发挥MDR逆转作用。通过对P-gp抑制剂进行结构分析,以大豆苷元及金雀异黄素为母体,在其7位、8位及4'位分别引进碱性边链,设计、合成了29个衍生物,并检测了其多药耐药逆转活性。结果表明,大多数目标化合物对人白血病耐药细胞株K562/A02具有不同程度的耐药逆转作用,其中目标化合物8b逆转作用较强,逆转倍数为3.74。结合本课题组前期工作,运用二维定量构效关系(2D-QSAR),选用32个化合物构建构效关系模型,所建2D-QSAR模型的相关系数r2为0.821,交叉验证系数q2为0.692,研究结果可以为异黄酮类化合物MDR逆转作用的优化设计提供理论指导。

影响1-羟基-2-氧-1,8-萘啶-3-甲酰胺类HIV整合酶链转移抑制剂抗整合酶链转移活性的主要因素

目的探讨影响1-羟基-2-氧-1,8-萘啶-3-甲酰胺类HIV整合酶链转移抑制剂(integrase strand transfer inhibitors,INSTIs)抗整合酶链转移(integrase strand transfer,INST)活性的主要微观结构因素。方法采用遗传函数逼近法构建了10个1-羟基-2-氧-1,8-萘啶-3-甲酰胺类INSTIs的二维定量构效关系(2d-quantitative structure-activity relationship,2D-QSAR)模型,从中优选出最优模型,并据此探析影响抑制剂抗INST活性的主要微观结构因素。结果最优2D-QSAR模型的非交叉验证相关系数R^(2)为0.8555,留一法交叉验证相关系数Q^(2)_(loo)为0.7761,外部交互验证相关系数R^(2)_(e xt)为0.94,表明所建模型具有较好的统计学意义和稳定性。结论1-羟基-2-氧-1,8-萘啶-3-甲酰胺类INSTIs的抗INST活性主要与描述符JX、Dipole_mag、Jurs_PNS A_1和Strain_Energy相关,可为抑制剂的进一步合理设计提供理论依据。

苯基咪唑类Pin1抑制剂的2D-QSAR研究

目的为苯基咪唑类化合物建立一个有效的2D-QSAR模型来预测其抑制Pin1的活性,对其抑制Pin1机理研究和发现高活性的苯基咪唑类化合物提供参考和帮助.方法采用密度泛函理论、分子力学、和统计学相组合的方法,对21个具有抑制Pin1的苯基咪唑类化合物进行了二维的定量构效关系(2D-QSAR)的研究.结果所建立的2D-QSAR模型方程的复相关系数较大(R达到0.667),具有良好的似合度.结论苯基咪唑类化合物分子的最低未占据空轨道能越小和化合物R2基团的表面积(SR2)越大对Pin1的抑制活性越有利.

喹诺酮酸类HIV-1整合酶链转移抑制剂的2D-QSAR研究

HIV-1整合酶(integrase,IN)是病毒复制过程的关键酶,已被证实是开发抗HIV-1药物的一个理想靶标。针对48个喹诺酮酸类整合酶链转移抑制剂(integrasestrandtransfer inhibitors, INSTIs),利用遗传函数逼近法(genetic function approximation, GFA)构建10个抑制活性与优选的分子结构描述符之间的二维定量构效关系(2D-QSAR)模型,从中优选出最佳的模型并对其进行验证,据此探究影响抑制剂生物活性的主要分子微观结构因素,希冀为其进一步结构优化提供理论指导。所建立的最优2D-QSAR模型的非交叉验证相关系数R^2为0.8903,交叉验证相关系数Q^2为0.8213,表明该模型具有较高的预测能力和明显的统计学意义。该研究表明,喹诺酮酸类INSTIs的生物活性主要受Jurs_RPCG、Shadow_nu、BIC、ALogP、Dipole_X以及Dipole_Y描述符的影响,为其进一步结构修饰,开发高效抗HIV-1药物奠定了理论基础。