高等学校化学学报 ›› 2012, Vol. 33 ›› Issue (10): 2263.doi: 10.7503/cjcu20120268
苗霞, 梁桂兆
MIAO Xia, LIANG Gui-Zhao
摘要:
对26个PTH类Tau蛋白抑制剂进行了Topomer CoMFA研究, 建立了拟合及预测能力良好的Topomer CoMFA模型, 获得的模型拟合、 交互验证及外部预测的复相关系数分别为0.976, 0.603和0.795, 估计标准偏差和Fisher验证值F分别为0.110和115.778. 使用ZINC化合物数据集作为结构片段源, 通过三维定量构效关系(3D-QSAR)模型搜索具有特定活性贡献的R基团. 以样本中活性最高的1号分子过滤, R1和R2贡献值均提高了20%的片段分别有9个与2个. 以此交替取代1号样本的R1与R2, 得到18个新颖化合物并预测其活性, 其中的15个预测活性值优于模板分子. 研究结果表明, Topomer search可有效地用于分子设计, 所设计的分子为阿尔茨海默病(AD)药物的研发提供了新的候选物.
中图分类号:
TrendMD: