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搜索到763篇“ QSAR研究“的相关文章

喹啉酮类BRD4抑制剂的3D-QSAR研究: 2024年; 使用比较分子力场分析法(CoMFA)和比较分子相似性指数法(CoMSIA)对33个已报道的喹啉酮类BRD4抑制剂进行3D-QSAR模型建立,研究了其化学结构和生物活性间的关系,并用计算机辅助药物设计(computer-aided drug design,CADD)设计出7个喹啉酮类抑制剂。结果表明,建立的CoMFA(q^(2)=0.926,r^(2)=0.997,r^(2)_(pred)=0.744)和CoMSIA(q^(2)=0.939,r^(2)=0.991,r^(2)_(pred)=0.786)模型具有较好的预测能力,基于这些模型设计的7个新喹啉酮类BRD4抑制剂具有高活性,并对其进行ADMET性质评价和类药性分析。以上研究结果有助于改造和开发更加有效的喹啉酮类BRD4抑制剂。; 刘亚平程平张淑平; 关键词：3D-QSAR COMFA COMSIA ADMET 类药性

香豆素衍生物AChE抑制剂的3D-QSAR研究: 2024年; 采用Topomer CoMFA方法研究了44种香豆素衍生物AChE抑制剂的三维定量构效关系D-QSAR模型。建立的Topmer CoMFA模型的交互验证相关系数q^(2)为0.606,拟合相关系r^(2)=0.996,标准估计误差SEE=0.046,Fisher检验值F=891.096,由此可见该模型是有效的。通过Topomer CoMFA模型三维等势图揭示了结构对活性的影响。并采用分子对接研究了配体和受体蛋白之间的结合。该模型为进一步探索黄酮类衍生物作为AChE抑制的构效关系,以及该类分子的结构设计奠定理论基础。; 李泽鹏孔唯龙杨绍淇余丽丽; 关键词：分子对接香豆素衍生物

新型苯并呋喃衍生物作为LSD1抑制剂的QSAR研究: 2023年; 组蛋白赖氨酸特异性去甲基酶1 (LSD1)是一种黄素腺嘌呤二核苷酸(FAD)依赖性胺氧化酶,可特异性识别H3K4和H3K9底物,并去除其单甲基或二甲基修饰。它介导许多细胞内信号通路,与肿瘤的发生和发展密切相关。因此,开发高效、特异的LSD1抑制剂不仅有利于研究LSD1的生物学功能,而且对抗肿瘤药物的开发具有重要的科学意义。建立定量构效关系(QSAR)模型可以预测分子的物理和化学性质。在本研究中,利用基因表达编程(GEP)建立了一个具有描述符的非线性定量构效关系(QSAR)模型,并预测了一系列新型苯并呋喃化疗药物的活性。这些描述符是在CODESSA软件中计算的,并基于启发式算法从描述符池中选择。选择4个描述符来建立多元线性回归模型。获得了训练集和测试集的最佳非线性QSAR模型,相关系数分别为0.92和0.80,平均误差分别为0.07和0.60。显然,基于GEP的QSAR模型具有更好的抑制剂疗效预测稳定性。这些发现对LSD1抑制剂作为高选择性的一流临床候选药物的设计提供了新的价值。; 张渝琪郭婧邱明秀刘家妮王艳朱春阳赵淑芬邱文生; 关键词：启发式算法

结核分枝杆菌1-脱氧-D-木酮糖-5-磷酸还原异构酶抑制剂的3D-QSAR研究及优化设计: 2023年; 结核分枝杆菌是导致结核病的病原体,1-脱氧-D-木酮糖-5-磷酸还原异构酶是结核分枝杆菌代谢的关键限速酶,因此被作为一个有潜力的抗菌靶点。收集了35个对结核分枝杆菌1-脱氧-D-木酮糖-5-磷酸还原异构酶(mtDXR)有体外抑制活性的膦胺霉素衍生物,运用比较分子场分析方法和比较分子相似性指数分析方法对它们进行三维定量构效关系研究,建立了相应模型。结果表明:CoMFA模型的最佳主成分值n=7,交互检验系数q^(2)=0.601,相关系数r^(2)=0.979;CoMSIA模型的最佳主成分值n=8,交互检验系数q^(2)=0.609,相关系数r^(2)=0.983。数据显示所建模型拥有较为可靠的预测能力。同时,利用分子对接进一步考察膦胺霉素类小分子抑制剂和靶点活性部位氨基酸残基的非键作用,结合3D-QSAR等势图,明确了该类化合物分子结构上可供加工和优化的区域,进而设计出14个全新的膦胺霉素衍生物,并对它们进行活性预测,得到了拥有更高预测活性的新化合物27m,为mtDXR抑制剂的进一步开发提供了理论依据和重要参考。; 谢稳谢双龙余娜林治华; 关键词：结核分枝杆菌 3D-QSAR 分子对接

废水中污泥吸附药物活性物质行为的QSAR研究: 大量使用药物导致药物活性物质成分（Pharmaceutically Active Compounds,Ph ACs）在水环境不断积累,最终呈现“假持久性”污染,从而危害环境。环境中的药物活性物质成分的主要来源是污水处理厂...; 楚留意; 关键词：多元线性回归支持向量机

三唑类杀菌剂对斑马鱼性别分化作用机制及QSAR研究: 1,2,4-三唑类杀菌剂被广泛用于农作物病害防治,同时其在水生态系统的污染问题与对非靶标生物的潜在危害也受到越来越多的关注。已知三唑类杀菌剂主要通过抑制14α-羊毛脂醇脱甲基酶(CYP51)活性来阻止真菌细胞膜麦角甾醇的...; 乔焜; 关键词：三唑类杀菌剂芳香化酶放射性标记斑马鱼

山梨酸类EGFR抑制剂的构建及异羟肟酸类HDAC抑制剂的4D-QSAR研究: 扈志豪

取代嘧啶衍生物抗前列腺癌活性的3D-QSAR研究: 2022年; 运用比较分子力场分析(CoMFA)方法,建立18种取代嘧啶衍生物抗前列腺癌活性(pM)的三维定量构效关系。训练集中15个化合物用于建立预测模型,测试集13个化合物(含10号模板分子和新设计的9个分子)作为模型验证。建立的CoMFA模型的交叉验证系数(R_(ev)^(2))、非交叉验证系数(R^(2))分别为0.344、0.935,说明所建模型具有较强的鲁棒性和良好的预测能力。该模型中立体场、静电场贡献率依次为71.6%、28.6%。影响取代嘧啶衍生物抗前列腺癌活性的主要因素是取代基的疏水作用和空间位阻,其次是取代基的库仑力、氢键及配位作用。基于此研究结果,设计了9个新化合物,其抗前列腺癌活性有待医学实验验证。; 冯惠尚玉龙冯长君; 关键词：前列腺癌细胞抗肿瘤活性比较分子力场分析分子设计

人工神经网络预测非环状亚硝胺急性毒性的QSAR研究被引量：3: 2022年; 在DFT-B3LYP/6-311+G(d,p)水平对60种非环状亚硝胺分子结构进行几何全优化,通过多元逐步线性回归(MSR)分析筛选出9个量子化学描述符作为自变量,log LD_(50)(lethal dose 50%,LD_(50):大鼠口服急性毒性)作为因变量,采用人工神经网络(ANN)方法构建QSAR模型。经Levenberg-Marquardt(LM)算法训练得到的隐含层为10个神经元节点的多层感知机ANN模型为最优结构。采用内外双重验证的方法,分析和检验模型的稳健性。对模型的内部验证采用留一法(LOO)交叉验证和均方根误差(RMSE)评估,其结果为Q_(LOO)^(2)=0.9514,RMSE_(train)=0.1534;外部验证结果为Q_(ext)^(2)=0.8842,RMSE_(test)=0.2948,因此构建的QSAR模型具有优秀的预测能力,为非环状亚硝胺结构和其急性毒性关系的深入理解提供理论基础。; 陈雅菲陈雅菲钟儒刚

氟喹诺酮C-3均三唑衍生物抗增殖活性的QSAR研究被引量：1: 2022年; 基于拓扑化学理论,用原子类型的电性拓扑状态指数(E_(A))描述了48个氟喹诺酮C-3均三唑衍生物分子的化学微环境。基于E_(A)和最佳变量子集回归,建立上述化合物对人白血病细胞(HL60)的抗增殖活性(p H)的定量构效关系(QSAR)模型。其最优四元(E_(8)、E_(13)、E_(19)、E_(42))模型的判定系数(R^(2))和逐一剔除法交叉验证系数(R_(cv)^(2))分别为0.853和0.813。经R^(2)、R_(cv)^(2)、F_(IT)、A_(IC)、F、V_(IF)等统计指标检验,所建模型具有良好的稳定性、相关性和预测能力。结果显示影响氟喹诺酮C-3均三唑衍生物对人白血病细胞(HL60)的抗增殖活性的主要因素是与靶标形成氢键,以及配位和疏水作用。; 杨杰元杨雪颖杨沛艳冯惠冯长君; 关键词：抗增殖活性构效关系

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