采用基于R基团搜索技术的Topomer Co MFA技术对一系列喹诺酮羧酸类衍生物进行三维定量构效(3D-QSAR)关系研究,所得模型结果的交叉验证相关系数(q2)为0.790,非交互验证系数(r2)为0.890,外部验证的复相关系数(r2pred)为0.878,研究结果表...采用基于R基团搜索技术的Topomer Co MFA技术对一系列喹诺酮羧酸类衍生物进行三维定量构效(3D-QSAR)关系研究,所得模型结果的交叉验证相关系数(q2)为0.790,非交互验证系数(r2)为0.890,外部验证的复相关系数(r2pred)为0.878,研究结果表明该模型具有良好的稳定性和预测能力。采用Topomer search技术在ZINC数据库中进行虚拟筛选,筛选出6个Ra基团和3个Rb基团,进而设计出12个具有更高活性的新型喹诺酮羧酸类化合物。采用分子对接技术对药物与受体的作用机制进行了研究,结果显示,药物与蛋白酶的ASP 30、ASP 29和ASN 25位点作用明显,该QSAR的研究结果可为新药合成提供理论参考。展开更多
应用比较分子力场分析(Comparative molecular force field analysis,CoMFA)方法研究了18种氟喹诺酮C-3噻唑酮衍生物对胰腺Capan-1细胞的体外抗增殖活性(p A).训练集中14个化合物用于建立预测模型,测试集6个化合物(含模板分子和新设计的...应用比较分子力场分析(Comparative molecular force field analysis,CoMFA)方法研究了18种氟喹诺酮C-3噻唑酮衍生物对胰腺Capan-1细胞的体外抗增殖活性(p A).训练集中14个化合物用于建立预测模型,测试集6个化合物(含模板分子和新设计的1个分子)作为模型验证.通过基于配体的原子契合的叠合方式,获得了训练集的统计显著模型.CoMFA模型使用3个主成分给出交叉验证系数(R 2 cv)值为0.436,非交叉验证系数(R 2)值为0.956,估计F值为72.217.结果显示,模型具有良好的稳健性与预测能力.基于CoMFA等高线图,揭示了该系列化合物抗增殖活性的一些关键结构因素.这些结果为理解其作用机制、设计具有高抗肿瘤活性的新型氟喹诺酮C-3噻唑酮类化合物提供有益的理论参考.展开更多
文摘应用比较分子力场分析(Comparative molecular force field analysis,CoMFA)方法研究了18种氟喹诺酮C-3噻唑酮衍生物对胰腺Capan-1细胞的体外抗增殖活性(p A).训练集中14个化合物用于建立预测模型,测试集6个化合物(含模板分子和新设计的1个分子)作为模型验证.通过基于配体的原子契合的叠合方式,获得了训练集的统计显著模型.CoMFA模型使用3个主成分给出交叉验证系数(R 2 cv)值为0.436,非交叉验证系数(R 2)值为0.956,估计F值为72.217.结果显示,模型具有良好的稳健性与预测能力.基于CoMFA等高线图,揭示了该系列化合物抗增殖活性的一些关键结构因素.这些结果为理解其作用机制、设计具有高抗肿瘤活性的新型氟喹诺酮C-3噻唑酮类化合物提供有益的理论参考.
