计算机与应用化学
計算機與應用化學
계산궤여응용화학
COMPUTERS AND APPLIED CHEMISTRY
2014年
5期
587-594
,共8页
齐娜%宋静林%相玉红%张卓勇
齊娜%宋靜林%相玉紅%張卓勇
제나%송정림%상옥홍%장탁용
药效团%3D-QSAR%虚拟筛选
藥效糰%3D-QSAR%虛擬篩選
약효단%3D-QSAR%허의사선
pharmacophore%3D-QSAR%virtual screening
本文应用传统比较分子力场分析法CoMFA,比较分子相似性指数法CoMSIA和Topomer CoMFA方法,对组蛋白去乙酰化酶2(HDAC2)的苯甲酰胺类抑制剂进行了构效关系和基于药效团的筛选研究.基于分子片段建模的Topomer CoMFA的交叉验证系数q2为0.594,预测相关系数r2pred为0.973.基于对接活性构象叠合得到的CoMFA,CoMSIA的交叉验证相关系数92分别为0.634,0.561,预测相关系数r2pred分别为0.905,0.68.基于药效团模型011叠合的CoMFA,CoMSIA交叉验证相关系数q2分别为0.588,0.592,预测相关系数r2pred分别为0.68,0.859.结果表明这5个3D-QSAR模型均具有良好的稳定性和预测能力.另外,由18个活性较高结构多样的分子建立了可靠的药效团模型.运用药效团模型011和016对NCI数据库进行筛选,将筛选得到的分子与HDAC2蛋白酶进行分子对接,并由PASS进行活性验证,最终得到了18个分子,且对接打分值都大于6,可作为新的HDAC2抑制剂.
本文應用傳統比較分子力場分析法CoMFA,比較分子相似性指數法CoMSIA和Topomer CoMFA方法,對組蛋白去乙酰化酶2(HDAC2)的苯甲酰胺類抑製劑進行瞭構效關繫和基于藥效糰的篩選研究.基于分子片段建模的Topomer CoMFA的交扠驗證繫數q2為0.594,預測相關繫數r2pred為0.973.基于對接活性構象疊閤得到的CoMFA,CoMSIA的交扠驗證相關繫數92分彆為0.634,0.561,預測相關繫數r2pred分彆為0.905,0.68.基于藥效糰模型011疊閤的CoMFA,CoMSIA交扠驗證相關繫數q2分彆為0.588,0.592,預測相關繫數r2pred分彆為0.68,0.859.結果錶明這5箇3D-QSAR模型均具有良好的穩定性和預測能力.另外,由18箇活性較高結構多樣的分子建立瞭可靠的藥效糰模型.運用藥效糰模型011和016對NCI數據庫進行篩選,將篩選得到的分子與HDAC2蛋白酶進行分子對接,併由PASS進行活性驗證,最終得到瞭18箇分子,且對接打分值都大于6,可作為新的HDAC2抑製劑.
본문응용전통비교분자력장분석법CoMFA,비교분자상사성지수법CoMSIA화Topomer CoMFA방법,대조단백거을선화매2(HDAC2)적분갑선알류억제제진행료구효관계화기우약효단적사선연구.기우분자편단건모적Topomer CoMFA적교차험증계수q2위0.594,예측상관계수r2pred위0.973.기우대접활성구상첩합득도적CoMFA,CoMSIA적교차험증상관계수92분별위0.634,0.561,예측상관계수r2pred분별위0.905,0.68.기우약효단모형011첩합적CoMFA,CoMSIA교차험증상관계수q2분별위0.588,0.592,예측상관계수r2pred분별위0.68,0.859.결과표명저5개3D-QSAR모형균구유량호적은정성화예측능력.령외,유18개활성교고결구다양적분자건립료가고적약효단모형.운용약효단모형011화016대NCI수거고진행사선,장사선득도적분자여HDAC2단백매진행분자대접,병유PASS진행활성험증,최종득도료18개분자,차대접타분치도대우6,가작위신적HDAC2억제제.
