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3D-QSAR

3D-QSAR的相关文献在1993年到2022年内共计65篇,主要集中在化学、药学、化学工业 等领域,其中期刊论文64篇、会议论文1篇、专利文献393175篇;相关期刊46种,包括长春师范学院学报(自然科学版)、中山大学学报(自然科学版)、林产化学与工业等; 相关会议1种,包括第三届北京冶金年会等;3D-QSAR的相关文献由227位作者贡献,包括钱力、林治华、王婷等。

3D-QSAR—发文量

期刊论文>

论文:64 占比:0.02%

会议论文>

论文:1 占比:0.00%

专利文献>

论文:393175 占比:99.98%

总计:393240篇

3D-QSAR—发文趋势图

3D-QSAR

-研究学者

  • 钱力
  • 林治华
  • 王婷
  • 郑康成
  • 陈锦灿
  • 仝建波
  • 沈勇
  • 王娟
  • 王连生
  • 缪方明

3D-QSAR

-相关会议

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  • 会议论文
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排序:

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    • Koffi Alexis Respect Kouassi; Adenidji Ganiyou; Diomande Gbe Gondo Didier; Anoubilé Benié; Ziao Nahossé
    • 摘要: The 3VHE protein is considered as a potential target for the treatment of prostate cancer. In order to find new 3VHE inhibitors, pharmacophore models based on the molecular structure of rhodanine derivatives and a three-dimensional quantitative structure-activity relationship model (3D-QSAR) have been developed and validated by different methods. The 3D-QSAR model was evaluated for its predictive performance on a diverse test set containing 18 prostate cancer inhibitors. It presents very interesting internal and external statistical validation parameters (SD = 0.081;R2 = 0.903;Q2 = 0.869;;F = 247.2). This result suggests that the 3D-QSAR combinatorial model can be used to search for new 3VHE inhibitors and predict their potential activity. Based on the combinatorial pharmacophore model, a virtual screening of the Enamine database was performed. Compounds selected after virtual screening were subjected to molecular docking protocols (HTVS, SP, XP and IFD). Twenty new active compounds have been identified and their absorption, distribution, metabolism and excretion (ADME) property calculated using Schr?dinger’s Qikprop module. These results suggest that these new compounds could constitute new chemical starting points for further structural optimization of 3VHE inhibitors.
    • 邹壬萱; 段文贵; 林桂汕; 李宝谕; 崔玉成
    • 摘要: 为了探寻有效的新型抗植物病原菌活性分子,通过多步反应设计并合成了一系列20个新型含偕二甲基环丙烷的1,3,4-噻二唑-硫脲化合物8a~8t,采用FT-IR、^(1)H NMR、^(13)C NMR、ESI-MS和元素分析等技术对所有目标化合物的结构进行了表征,并初步测定了目标化合物对8种植物病原菌的抑菌活性。研究结果表明:在质量浓度50 mg/L下,化合物8l(R=m-BrC_(6)H_(4))对苹果轮纹菌的抑制率为79.5%,优于阳性对照百菌清。为了设计更有效的抗苹果轮纹菌化合物,采用比较分子力场分析方法(CoMFA)对目标化合物的抗苹果轮纹病菌活性进行了初步的三维定量构效关系(3DQSAR)分析,建立了合理有效的3D-QSAR模型(r^(2)=0.991,q2=0.514)。
    • 方菁; 申哲民; 袁涛; 张徐祥
    • 摘要: 雌激素作为环境内分泌干扰物对人体有内分泌干扰效应,影响人体健康。以雌激素受体相对亲和力(relative binding affinity,RBA)的对数表征生物活性,对雌激素进行了三维定量构效关系(3D-QSAR)计算,得到具有较好预测能力的CoMFA(q 2=0.721,r 2=0.925)和CoMSIA(q 2=0.824,r 2=0.961)模型。对全国范围内各地区猪饲料和猪肉进行了雌激素含量检测与雌激素效应评估。植物雌激素在猪饲料和猪肉中检出率为75%和92%,天然雌激素在猪饲料和猪肉中检出率均为33%,合成雌激素在猪饲料中未检出,在猪肉中检出率为33%。利用饲料和肉中植物雌激素浓度计算得出,植物雌激素从猪饲料到猪肉中的生物富集系数为0.27~8.2。对全国范围内各地区猪肉进行了雌激素风险评估,结果显示虽然雌激素风险指数显示相对安全,但香芹酚、香豆素和β-谷甾醇等植物雌激素的雌激素效应较高,应引起重视。
    • 陈成龙; 周慧; 张文仪; 林心如; 赵文瑞; 毛近隆
    • 摘要: MMP-2是基底膜降解的关键酶,参与宫颈癌病发的整个过程,被认为是治疗宫颈癌的潜在新靶点.本文采用三维定量构效关系(3D-QSAR)研究32个咖啡酸苯乙酯类化合物与抗宫颈癌肿瘤细胞增殖活性的构效关系,通过比较分子场分析(CoMFA)模型(Q2=0.638,R2=0.972)及分子相似性指数分析(CoMSIA)模型(Q2=0.665,R2=0.975),表明所建立的QSAR模型具有稳定的预测能力.基于上述两种模型设计了18种新型咖啡酸苯乙酯类抑制剂,其中5种化合物具有较好的抗癌活性,抑制活性最强的为WS-1.将WS-1与MMP-2蛋白结合,结合模式显示WS-1主要通过氢键作用及疏水作用与MMP-2蛋白紧密结合,并能有效地占据MMP-2蛋白的结合位点.本研究构建的3D-QSAR模型也为进一步设计治疗宫颈癌其他抑制剂提供了理论参考.
    • 李璐; 田人魁; 吴钉红
    • 摘要: 建立3D QSAR模型,从具有抗炎作用的中药毛冬青中筛选小分子NF-кB抑制剂.采用20个已知活性的NF-кB抑制剂组成训练集和测试集,构建3D QSAR模型;并运用建立的药效团对毛冬青所含的76个小分子化合物抗NF-кB活性进行预测分析.得到十个3D QSAR药效图,选择药效团1对测试集进行预测,预测值与实验值相关系数r2为0.9414;从毛冬青所含的76个化学成分中筛选出4个可能具有较好活性的分子,美商陆皂苷B(Phytolaccoside B),冬青苷A(Ilexoside A),异绿原酸A(3,5-dicaffeoylquinic acid)和Sibiricaphenone.建立的3D QSAR模型能较好地预测化合物的抗NF-кB的活性,毛冬青中含有潜在的NF-κB小分子抑制剂.
    • 杨丹; 徐兴莲; 张荣红; 周孟
    • 摘要: 本文选取42个2,4-二氨基嘧啶类黏着斑激酶(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,选择化合物16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、0.01kcal/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.
    • 曾巧玲; 刘鹰翔; 李耿; 马玉卓
    • 摘要: 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q2分别为0.686、0.682,拟合验证系数r2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.
    • 仝建波; 吴鲁阳; 冯怡; 王天浩
    • 摘要: 本文采用Topomer CoMFA方法对37个吡唑啉嘧啶类IL-2诱导T细胞激酶抑制剂进行三维定量构效关系研究.得到3D-QSAR模型,其交互验证系数q2为0.728,非交叉相关系数r2为0.994,主成分数N为8,标准估计误差SEE为0.097.结果表明该模型有较好的预测能力.采用Topomer Search技术在ZINC数据库中进行R基的筛选,并设计6个新分子.最后用分子对接技术研究了4个新分子与IL-2诱导的T细胞激酶(Itk)大分子蛋白的作用模式,从结果中可以看到,4个新分子与Itk蛋白的A/LYS391、A/MET438位点作用显著.
    • 储涵; 何华玉; 何清秀; 王娟; 林治华
    • 摘要: 选择了44个1,2,4-三唑-[1,5-a]吡啶类化合物,利用CoMFA和CoMSIA模型进行了3D-QSAR研究.结果表明:CoMFA(n=7;q2=0.712;r2=0.969)和CoMSIA(n=10;q2=0.754;r2=0.985)具有良好的稳定性和可预测性.随后,应用分子对接方法研究了活性位点的关键氨基酸和配体分子的对接模式.通过分析空间场、疏水场、静电场和氢键受体场的等势图以及对接模型,确定了该类化合物的改造和修饰区域,设计了8个新的1,2,4-三唑-[1,5-a]吡啶类化合物,并预测了它们的活性.结果表明:这些化合物具有良好的预测活性和对接得分,尤其是化合物21-g,可作为先导化合物进一步研究.研究结果为发现和设计新的PHD-1抑制剂提供了参考.
    • 储涵; 何华玉; 何清秀; 王娟; 林治华
    • 摘要: 选择了44个1,2,4-三唑-[1,5-a]吡啶类化合物,利用CoMFA和CoMSIA模型进行了3D-QSAR研究。结果表明:CoMFA(n=7;q^2=0.712;r^2=0.969)和CoMSIA(n=10;q^2=0.754;r^2=0.985)具有良好的稳定性和可预测性。随后,应用分子对接方法研究了活性位点的关键氨基酸和配体分子的对接模式。通过分析空间场、疏水场、静电场和氢键受体场的等势图以及对接模型,确定了该类化合物的改造和修饰区域,设计了8个新的1,2,4-三唑-[1,5-a]吡啶类化合物,并预测了它们的活性。结果表明:这些化合物具有良好的预测活性和对接得分,尤其是化合物21-g,可作为先导化合物进一步研究。研究结果为发现和设计新的PHD-1抑制剂提供了参考。
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