2,4-二氨基嘧啶类FAK抑制剂的3D-QSAR研究

摘要 本文选取42个2,4-二氨基嘧啶类FAK小分子抑制剂,分别以比较分子场分析法（CoMFA）与相似性指数分析法（CoMSIA）构建3D-QSAR模型,评价模板分子、公共骨架点、最小能量优化参数、分子构象等因素对模型优化的影响。分析最优模型中立体场、静电场以及氢键等因素对抑制剂活性的影响,并应用分子对接分析该类抑制剂与FAK蛋白的相互作用。结果表明选择16号化合物作为模板分子,骨架A作为公共骨架点,最小能量优化参数中电荷、最大迭代系数、最低能量限定值分别为MMFF94、1000、0.01 Kcal/mol时所构建的模型最优。以CoMFA和CoMSIA构建的3D-QSAR模型的交叉验证系数（q2）分别为0.666和0.736,非交叉验证系数（R2）分别为0.990和0.989,表明此模型具有良好的预测能力。分子对接分析显示,其与FAK的氨基酸残基CYS502、ASP564形成了重要的氢键作用,并与周围残基形成了较强的疏水作用。通过3D-QSAR的构建与分子对接分析,可指导2,4-二氨基嘧啶类FAK小分子抑制剂的进一步结构优化设计。     

选择性磷酸二酯酶4D(PDE4D)抑制剂的计算模型建立

选择26个基于吡啶和嘧啶环的选择性磷酸二酯酶4D(PDE4D)抑制剂,通过软件SYBYL-X2.1.1中的CoMFA,CoMSIA,Surflex-dock及GALAHAD模块研究其构效关系与分子对接模式.所得CoMFA建模的q~2和r~2分别为0.54与0.996,CoMSIA建模的q~2和r~2分别为0.536与0.942,表明2个模型均具有较高预测能力.分子对接结果表明,ASP367与GLN535可能是配体分子与PDE4D蛋白作用的关键氨基酸残基.药效团结果表明,芳香杂环的母核结构以及侧链具有多个氢键供体或受体取代基的结构对化合物的活性贡献较大.该研究结果为设计合成更多具有选择性的PDE4D抑制剂提供理论指导.     

4,5,6-三取代嘧啶苯磺酰脲类化合物的生物活性、分子对接与3D-QSAR关系研究

用柔性分子对接方法(FlexX)将15个4,5,6-三取代嘧啶苯磺酰脲化合物以及3个不含5-位取代嘧啶苯磺酰脲化合物(分别为4,6-双取代嘧啶和4-取代嘧啶)和乙酰羟酸合成酶(AHAS)活性口袋进行了对接, 对接程序预测的抑制剂和酶之间的相互作用能与抑制活性之间有一定的相关性, 相关系数为0.660. 然后采用比较分子相似性指数分析(CoMSIA)对27个新型4,5,6-三取代嘧啶苯磺酰脲类化合物的除草活性进行三维定量构效关系(3D-QSAR)研究. 建立了三维定量构效关系CoMSIA模型, 立体场、静电场和氢键的贡献分别为47.3%, 32.8%, 19.9%. 交叉验证系数q2值为0.520. 根据CoMSIA模型的立体场、静电场、氢键给体场三维等值线图不仅直观地解释了结构与活性的关系, 并且与用FlexX预测的结合模式相一致, 证明了我们预测的结合模式是可靠的, 为进一步设计高活性的标题化合物提供较好的理论指导.     

STAT3环烷烃并噻吩类衍生物抑制剂的三维定量构效关系研究

本文对STAT3抑制剂的化学结构与生物活性之间的关系进行研究。采用三维定量构效关系(3D-QSAR)中的比较分子力场分析(CoMFA)和比较分子相似性指数分析(CoMSIA)方法针对52个STAT3抑制剂建立3D-QSAR模型,阐明了抑制剂化学结构与其生物活性之间的关系。所构建的CoMFA模型交叉验证系数为0.548,非交叉验证系数为0.754,标准偏差为0.278,显著系数为58.297;所构建的CoMSIA模型交叉验证系数为0.892,非交叉验证系数为0.597,标准偏差为0.192,显著系数为57.794。结果显示CoMFA和CoMSIA模型具有良好的稳定性和预测能力。3D-QSAR模型等势图提供的相关场信息对新型STAT3抑制剂的设计具有指导意义。     

嘧啶衍生物类PI3K/mTOR双重抑制剂的3D-QSAR及分子对接研究

PI3K/Akt/mTOR信号通路在癌细胞的生长和增殖中异常激活,对PI3K和mTOR位点的抑制可有效阻断信号通路的传导,是药物设计的理想靶点.本文选择38个嘧啶类小分子抑制剂进行3D-QSAR和分子对接研究.采用比较分子力场分析(CoMFA)和比较分子相似性指数分析(CoMSIA)方法,建立了三维定量构效关系模型,结果表明,该模型具有良好的稳定性和预测能力,可运用分子对接研究小分子抑制剂与PI3K和mTOR蛋白受体的作用模式.通过对QSAR模型的三维等势图以及受体与配体的相互作用模式分析后,优化出10个小分子化合物并预测其活性,发现一些小分子化合物活性提高,这为PI3K/mTOR双重抑制剂的设计筛选提供了借鉴.     

二氢嘧啶并[4,5-d]嘧啶类衍生物作为集落刺激因子-1受体激酶抑制剂的分子对接和定量构效关系研究

集落刺激因子-1受体激酶（CSF-1R）属于Ⅲ型受体酪氨酸激酶家族成员,其在调控单核巨噬细胞系中发挥重要作用。CSF-1R及其配体异常表达与肿瘤发展过程密切相关。因此,CSF-1R信号传导可成为抗肿瘤治疗的有吸引力的靶标。本文用比较分子场分析法（CoMFA）和比较分子相似性指数分析法（CoMSIA）研究了54个二氢嘧啶并[4,5-d]嘧啶类CSF-1R激酶抑制剂的三维定量构效关系（3D-QSAR）。基于配体叠合,CoMFA和CoMSIA模型的交叉验证系数（q2）分别为0.725和0.636,拟合验证系数（r2）分别为0.960和0.958,结果表明这两种模型均具有较好的预测能力。所建模型的等势图能直观反映分子不同取代基对活性的影响,其中立体场和疏水场对活性的贡献较大。通过分子对接研究显示,氨基酸残基Cys666、Asp796在配体和受体结合过程中产生作用,分子对接的结合模式与3D-QSAR得到的结果一致。这些信息为进一步优化CSF-1R激酶抑制剂提供了理论基础。     

DCN1-UBE2M相互作用抑制剂的3D-QSAR、分子对接和分子动力学研究

类泛素化是一种蛋白质翻译后修饰,其异常会导致神经退行性疾病和多种肿瘤的发生,因此它被视为有希望的抗肿瘤靶标。研究表明,抑制DCN1-UBE2M相互作用可选择性阻遏类泛素化。本文基于哌啶基脲类DCN1-UBE2M相互作用抑制剂进行3D-QSAR、分子对接和分子动力学模拟研究。利用3D-QSAR中的CoMFA和CoMSIA方法构建了相关模型,其交叉验证系数q~2分别为0.686、0.682,拟合验证系数r~2分别为0.966、0.931,表明模型是可靠的且预测能力较好。接着运用分子对接分析哌啶基脲类化合物与DCN1的相互作用,结果表明,它们主要通过氢键和疏水作用与靶蛋白结合。通过分子动力学模拟研究进一步了解结合模型和验证对接结果。本文所得的研究结果可为今后此类化合物的结构优化提供有效信息。     

黄嘌呤型cPEPCK抑制剂的计算模型建立

通过SYBYL X 2.0软件包中Topomer CoMFA和Surflex-dock研究28种黄嘌呤结构的胞浆型磷酸烯醇式丙酮酸羧激酶(cPEPCK)抑制剂的三维定量构效关系(3D-QSAR)和分子对接模式.所得优化的3D-QSAR模型q2和r~2分别为0.907和0.994(q~20.5时,建立的模型具有可靠的预测能力),结果表明该模型具有较高预测能力.分子对接结果显示,此类分子与cPEPCK的Asn 533,Asn 292和Phe 530等活性功能残基具有氢键作用.Trp516可能是潜在的活性残基.基于以上研究讨论,为设计和开发具有较高活性的新型黄嘌呤类cPEPCK抑制剂提供有效信息.     

GPR40 受体苯丙酸类激动剂三维定量构效关系研究

苯丙酸类化合物是G蛋白偶联受体40(GPR40)潜在的生物活性药物。本文基于比较分子力场分析法(Co MFA)和比较分子相似性指数分析法(CoMSIA),分别建立了40个已知活性的GPR40受体苯丙酸类激动剂的三维定量构效关系(3D-QSAR)模型,研究该类激动剂与生物活性之间的关系。CoMFA和CoMSIA模型的交叉验证系数(q~2)分别为0. 527和0. 500,拟合验证系数(r~2)分别为0. 901和0. 860,两个3D-QSAR模型预测值与实验值基本一致,表明模型具有良好的可信度和预测能力。根据两个3D-QSAR模型提供的立体场、静电场、疏水场、氢键供体场和氢键受体场所提供的信息提出优化该类抑制剂结构的药物设计思路,为指导设计更高活性的GPR40激动剂以及GRR40新分子激动活性的预测提供理论依据。     

顺式新烟碱类衍生物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)对34个顺式新烟碱类衍生物的杀虫活性进行三维定量构效关系(3D-QSAR)研究.构建的CoMFA和CoMSIA模型的交叉验证系数rc2v分别为0.877和0.862,非交叉验证系数r2分别为0.970和0.961,表明建立的3D-QSAR模型具有较好的统计相关性和预测能力.一系列的研究结果指出:立体场、静电场和氢键受体场是描述顺式新烟碱类衍生物的化学结构与杀虫活性关系的重要参数;在咪唑啉环的3,4位不宜引入较大的取代基,提高咪唑啉环的电负性或增强硝基一个端氧的氢键受体特征有利于提高顺式新烟碱类衍生物的杀虫活性.     

橙酮类DRAK2抑制剂的3D-QSAR及分子对接研究

本文对橙酮类DRAK2抑制剂的化学结构与生物活性之间的关系进行研究。采用三维定量构效关系（3D-QSAR）中的比较分子力场分析（CoMFA）和比较分子相似性指数分析（CoMSIA）方法针对59个DRAK2抑制剂建立3D-QSAR模型,阐明了抑制剂化学结构与其生物活性之间的关系。所构建的CoMFA模型交叉验证系数（q²）为0.625,非交叉验证系数（r²）为0.811,标准偏差（S）为0.365,Fisher检验值（F）为59.971;所构建的CoMSIA模型q²为0.62,r²为0.846,S为0.333,F值为56.453。内部和外部验证参数表明,生成的3D-QSAR模型均具有良好的预测能力和显著的统计学可靠性。分子对接实验与等势图的一致性,进一步表明本次分子模拟是可靠的。本研究对发现新型的潜在的更高活性的橙酮类DRAK2抑制剂具有指导意义。     

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

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个预测性较好的分子.     

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

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.     

靛玉红类CDK1抑制剂的同源模建、分子对接及3D-QSAR研究

细胞周期蛋白依赖性激酶1的异常表达会导致G2期的停滞及多种肿瘤的发生,故CDK1近年来已成为一个理想的治疗靶点.本文以细胞分裂调控蛋白2的同源体为模板,同源模建了CDK1的结构,并与靛玉红类小分子抑制剂进行分子对接.分别运用三种叠合方法进行分子叠合,并在此基础上采用Sybyl 7.1中的比较分子场分析(CoMFA)模块及Discovery Studio 3.0中的三维定量构效关系(3D-QSAR)模块(以下简称为DS)分别建立了3D-QSAR模型.其中,将分子对接叠合与公共骨架叠合联合运用的叠合方法所得3D-QSAR模型的评价参数是最佳的(CoMFA:q2=0.681,r2=0.909,r2pred.=0.836;DS:q2=0.579,r2=0.971,r2pred.=0.795,其中q2为交叉验证系数,r2为非交叉验证系数).本文的研究结果在对靛玉红类小分子进行结构修饰设计出新的CDK1抑制剂方面,可提供重要的理论基础.     

含呋喃环双酰脲类衍生物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), 对27个新型双酰基脲类化合物的杀蚊幼虫(Aedes aegypti L.)活性进行三维定量构效关系(3D-QSAR)研究. 在CoMFA研究中, 考察了网格点步长对统计结果的影响. 在CoMSIA研究中, 系统考察了各种分子场组合、网格点步长和衰减因子对模型统计结果的影响, 发现立体场和氢键供体场的组合得到最佳模型. 所建立的CoMFA和CoMSIA模型的非交叉验证相关系数r2值分别为0.828和0.841, 并都具有较强的预测能力. CoMFA和CoMSIA模型的三维等值图不仅直观地解释了结构与活性的关系, 而且为后续优化该系列化合物提供了理论依据.     

基于计算机模拟技术对JAK2抑制剂的定量构效关系、分子设计和分子动力学研究

本文选取了52个对Janus激酶2(JAK2)有抑制作用的小分子化合物,分别使用3D-QSAR中的CoMFA和CoMSIA方法构建了两个可靠的、具有预测能力的模型,并利用分子对接分析数据集化合物与JAK2蛋白的相互作用,表明化合物主要通过氢键和范德华作用与JAK2靶蛋白结合。根据3D-QSAR模型的分析结果,设计了40个化合物,利用构建的模型预测其抑制活性;使用软件预测了化合物的药代动力学(ADME)参数,开展分子对接模拟,最终选择化合物D01和D22与JAK2靶蛋白进行了分子动力学模拟研究,结果显示两个复合物结合构象稳定,与分子对接结果趋势一致。本研究的结果可以为JAK2抑制剂的研发提供一些新的思路,为临床开发此类药物提供理论支撑。     

磷酸二酯酶4b抑制剂定量构效关系及分子对接研究

磷酸二酯酶 4( PDE4)是第二信使环磷酸腺苷( cAMP)选择性高亲和力的水解酶,影响气道平滑肌、炎性细胞和免疫细胞的功能,选择性 PDE4b 抑制剂作为抗炎药治疗哮喘和慢性阻塞性肺病( COPD) 因为不会引起恶心呕吐等副反应而受到极大的关注。本文使用比较分子场( CoMFA) 方法,对系列嘧啶二芳基取代的 PDE4b 抑制剂构建了合理的三维定量构效关系( 3D-QSAR) 模型,使用分子对接方法研究了抑制剂与酶的相互作用,发现该系列化合物的嘧啶环 2 位引入带有较大电负性基团取代的五元环状烃基可提升活性;嘧啶环 4 位、5 位两个碳原子上建议保留小体积取代基;嘧啶环 6 位引入带有氢键给体或氢键受体取代的芳烃基可增加化合物活性。本研究可为后续合理设计高效的 PDE4b 抑制剂提供理论指导。     

氰基吡咯烷类FAP抑制剂的分子对接及3D-QSAR研究

成纤维细胞激活蛋白(FAP)与肿瘤微血管的形成和肿瘤的生长密切相关,是药物设计的理想靶点。本文运用分子对接分析51个(4-喹啉)-甘氨酰-氰基吡咯烷衍生物与FAP受体的相互作用,研究结果表明吡咯烷衍生物与FAP受体ASP46、THR51、GLN721等氨基酸残基形成氢键和立体作用。采用比较分子力场分析(Co MFA)和比较分子相似性指数分析(Co MSIA)组合场进行3D-QSAR研究。Co MFA和Co MSIA模型的q2及r2分别为0.821,0.967和0.710,0.951,3D-QSAR结果表明模型具有较强的预测能力。3D-QSAR等势图显示小分子的立体、静电、疏水、氢键等性质影响生物活性,与分子对接结果一致,为设计出更高活性吡咯烷类抑制剂提供借鉴。     

靛玉红类CDK1抑制剂的同源模建、分子对接及3D-QSAR研究

细胞周期蛋白依赖性激酶1的异常表达会导致G2期的停滞及多种肿瘤的发生,故CDK1近年来已成为一个理想的治疗靶点. 本文以细胞分裂调控蛋白2的同源体为模板,同源模建了CDK1的结构,并与靛玉红类小分子抑制剂进行分子对接. 分别运用三种叠合方法进行分子叠合,并在此基础上采用Sybyl 7.1中的比较分子场分析(CoMFA)模块及Discovery Studio 3.0中的三维定量构效关系(3D-QSAR)模块(以下简称为DS)分别建立了3D-QSAR模型. 其中,将分子对接叠合与公共骨架叠合联合运用的叠合方法所得3D-QSAR模型的评价参数是最佳的(CoMFA：q²=0.681,r²=0.909,r_pred.²=0.836; DS：q²=0.579,r²=0.971,r_pred.²=0.795,其中q²为交叉验证系数,r²为非交叉验证系数). 本文的研究结果在对靛玉红类小分子进行结构修饰设计出新的CDK1抑制剂方面,可提供重要的理论基础.     

DATA类逆转录酶抑制剂的三维定量构效关系

采用对接方法得到HIV-1抑制剂DATA(二芳基三嗪类)分子的活性构象, 进一步用比较分子场分析(CoMFA)和比较分子相似性分析(CoMSIA)法对DATA类逆转录酶抑制剂(RTIs)的三维定量构效关系(3D-QSAR)进行了研究, 建立3D-QSAR模型, 以指导进一步结构修饰. 用此模型预测了5个DATA类似物, 预测偏差较小, 表明了所建立的模型具有较强的预测能力.