57个昆虫酚氧化酶抑制剂的QSAR研究

使用分子电性距离矢量(MEDV-13)描述子和顶点度-距离指数(VDI)描述子提取57个酚氧化酶抑制剂分子结构信息,基于预测的VSMP方法筛选最佳描述子;用多元线性回归法构建了一个8变量QSAR模型,该模型的估计相关系数R2=0.969 8,LOO交互检验相关系数R2cv=0.960 6,显示出模型具有良好的稳定性和预测能力。计算了最佳描述子8个变量的碎片贡献率。研究结果表明,昆虫酚氧化酶抑制剂的生物活性IC50主要受苯环、C原子、N原子、O原子、S原子以及分子中原子间连接情况的影响。

基于分子电性距离矢量的CDK4抑制剂Fascaplysin定量构效关系研究

海洋生物的多样性、活性物质结构的新颖性以及海洋环境的独特性使得海洋生物成为天然抗肿瘤活性物质的重要来源之一。以分子电性距离矢量(MEDV-13)为结构描述子,应用基于预测的变量筛选(VMSP)方法,对44种海洋Fascaplysin类CDK4抑制剂的活性作用数据进行模拟分析,获得一个6变量的定量结构—活性关系(QSAR)模型,而且对样本内部使用LOO(Leave-One-Out)验证方法、外部通过测试集对模型进行了验证。模型相关系数r=0.923 9,LOO交互检验相关系数q=0.878 9,显示模型具有良好的估计能力和对外部样本的预测能力。随后,计算了模型最优子集各变量对生物活性的碎片贡献率,结果显示,影响抑制剂活性的主要分子结构单元为=C-(或-C-)、>C-、>N-、-O-以及二联苯中苯环的位置,苯环在对位时对活性有利。研究亮点:发展小分子CDK4抑制剂是当前癌症治疗的新研究领域。首次使用QSAR方法对44种海洋Fascaplysin类化合物的生物活性与其分子结构之间的定量关系进行研究,且对模型进行了内部验证和外部验证,计算了基团对活性的贡献大小。