首页 > 文献资料
-
支持向量机在构建白介素-1β转化酶抑制剂药效团模型中的应用
以24个作用于人体外围血单核细胞药理模型的白介素-1β转化酶抑制剂作为研究对象,计算了其表征分子的拓扑、电子、几何结构等物理化学性质的1209个分子描述符,用CfsSubsetEval评价方法和BestFirst-D1-N5搜索方法筛选描述符,用Kennard-Stone方法选择训练集和测试集.分别采用支持向量机、决策树、贝叶斯网络、人工神经网络等机器学习方法建立分类预测模型并使用Catalyst/HipHop系统建立药效团模型.结果表明支持向量机优于其他分类模型,正、负样本的预测正确率均达到100%.优药效团模型具有5个特征:2个疏水基团、2个脂性氢键受体、1个氢键给体;以此药效团进行中药数据库筛选得到384个候选白介素-1β转化酶抑制剂.利用支持向量机建立的分类预测模型对候选化合物的活性进行了预测,其中高活性化合物占96.6%,表明白介素-1β转化酶抑制剂药效团模型较准确地反映了高活性化合物的公共特征.该模型的建立有助于从中草药筛选新型白介素-1β转化酶抑制剂.
关键词： 白介素-1β转化酶抑制剂 分子描述符 支持向量机 药效团 HipHop -
中药与天然产物研究中药效团的构建与应用
药效团是指一个包含药物生物活性所必要的所有特性的结构,亦是指药物分子与受体结合或作用时起重要作用的原子或基团组合.药效团的三维结构数据库搜索方法已成为新药研究开发的重要辅助手段.本文较系统地介绍了中药与天然产物研究中药效团的构建与应用,并对基于药效团三维结构的三维数据库搜索方法及其应用进行了综述.
-
中药有效成分族群辨识研究概况
中药有效成分族群辨识研究是在中医理论指导下,以临床疗效为指引,在充分整合中医药学、生物学、化学和信息学等多学科的理论方法、技术和研究成果的基础上,高效、快速地发现活性较强的单一有效成分,揭示中药多组分及多靶点的作用机理和整体疗效.现阶段的中药有效成分族群辨识技术主要包括了亲和色谱层析技术、生物芯片技术和信息技术等.本文对该技术的研究背景和常用技术进行了综述,并展望了下一步的研究方向.
关键词： 中药有效成分族群辨识 亲和色谱 生物芯片 信息 药效团 -
距离比较法构建HMG-CoA还原酶抑制剂药效团
目的:考察不同模板分子对距离比较法(DIStance COmparison,DISCO)构建HMG-CoA还原酶抑制剂药效团模型的影响.方法:以MDDR数据库中作用于大鼠肝细胞的13个HMG-CoA还原酶抑制剂为训练集,将活性高的6个活性分子运一作为模板分子,用DISCO方法构建的HMG-CoA还原酶抑制剂三维药效团模型和比较分子力场分析法(Comparative Molecular Field Analysis,CoMFA)进行分析.结果:优HMG-CoA还原酶抑制剂药效团模型包含两个氢键受体和两个疏水中心,其模板分子的刚性和活性适中.结论:利用DISCO方法构建药效团模型时,合理选择模板分子是保证药效团可靠的关键因素之一.
关键词： HMG-CoA还原酶抑制剂 药效团 距离比较法 模板分子 -
中药有效成分族辨识信息技术研究
中药有效成分族是指作用于同一靶点、具有相同作用机理的中药有效成分之总称.整合信息学、化学、生物学等多学科技术的中药有效成分族辨识信息技术是揭示中药物质基础的方法和技术之一.本文从中药化学成分数据库的构建、中药有效成分族的辨识与验证三个环节探讨了中药有效成分族辨识信息技术的建立及应用.
-
药效团技术在中药药效成分研究中的应用
中药药效物质基础及作用机制研究一直是中药研究的重点和难点,随着药效团虚拟筛选技术在先导化合物的发现、优化与药物分子设计等方面应用的成熟,该技术在现代中药研究中的应用也逐渐受到关注.本文对药效团技术的研究进展及其在中药有效成分辨识、靶标搜寻、中药对代谢酶作用及中药药性研究中的应用进行了综述,并对目前存在问题、对策及应用前景进行了探讨和展望.
-
计算机辅助药物设计方法构建SGLT-2抑制剂药效团模型
目的:为钠-葡萄糖协同转动蛋白(SGLT-2)抑制剂的设计提供指导.方法:从相关的文献报道中搜集出大量的活性SGLT-2抑制剂小分子,筛选出了24个小分子构成训练集,通过Discovery Studido 3.0软件,采用HypoGen算法产生得到SGLT-2抑制剂药效团模型.结果:产生的好的药效团模型包含1个氢键供体,1个氢键受体,1个芳环和5个疏水集团,该模型经Fischer's randomization验证,decoy set验证,均显示该药效团符合要求.结论:SGLT-2蛋白在维持血糖水平过程中扮演中重要的角色,近年来以该蛋白为糖尿病治疗靶点的研究越来越多的受到关注,本方法成功构建出SGLT-2抑制剂药效团,为后续的研究垫下理论基础.
-
基于药效团技术与专利检索的降脂中药发现研究
抑制HMG-CoA还原酶的他汀类药物与激动PPAR-α的贝特类药物联合应用相较于单纯应用能产生更好的降脂效果,但同时也会产生较强的不良反应.中药与HMG-CoA还原酶抑制剂合用治疗高血脂疗效稳定、毒副作用小,为药物联用提供了新的选择.该文利用药效团技术搜索中药化学成分,追溯其来源中药,确定潜在的具有PPAR-α激动活性的常用中药.由于现有中医经典中未涉及治疗高脂血症的相关用药方案以供参考,为确保所选中药的联合应用具有较高的安全性和有效性,该文选择世界传统药物专利数据库中已有临床验证的能与他汀类药物联合降脂之中药,并据此分析药效团命中结果中的相应药物,终获得能作用于PPAR-α且能与他汀类药物联合使用的常用中药.其中,药效团模型以PPAR-α的8个配体-受体结合物为研究对象,利用DS程序中的Receptor-Ligand Pharmacophore Generation模块建立,并以Screen Library模块进行优化,获得优子药效团.优子药效团模型由2个氢键受体、3个疏水基团以及19个排除体积组成,辨识有效性指数N值2.82、综合评价指数CAI值1.84.采用该模型对TCMD数据库进行筛选,命中5 235种化学成分、1 193种来源天然动植物,后确定常用中药62味.专利检索得到38味常用中药,与虚拟筛选结果进行比对,终获得7味中药.
-
基于钾离子通道开放的中药降压成分发现研究
该文以降压靶标膜ATP敏感钾通道(ATP-sensitive potassium channel,KATP)为研究对象,构建其基于配体和基于受体结构的药效团模型,并分别筛选中药化学成分数据库(traditional Chinese medicine database,TCMD),利用分子对接评价筛选结果,发现具有潜在KATP开放作用的中药降压活性成分.其中,基于配体的药效团模型(ligand based pharmacophore,LBP)以对人源KATP具有开放活性的48个化合物为研究对象,利用Hypogen模块进行构建,优模型由1个氢键受体、1个氢键供体、1个疏水基团、1个芳香环和5个排除体积组成,预测训练集化合物活性相关系数为0.876 4,测试集相关系数为0.705 8,辨识有效性指数N为3.304,综合评价指数CAI为2.616;以KATP同源模建模型(PM0079770)为研究对象,构建基于受体的药效团模型(structure-based pharmacophore,SBP),优模型具有6个氢键受体、8个氢键供体、7个疏水基团和18个排除体积,辨识有效性指数N为2.200,综合评价指数CAI为2.017.分别用2个优模型对TCMD数据库进行筛选,对候选化合物进行Lipinski五规则及ADMET性质预测研究,LBP模型命中171个化合物,SBP模型命中178个化合物.利用分子对接技术分别对上述2组潜在中药活性成分进行评价,按照打分值由大到小的排序,分别选取对接pose个数的前3％为潜在活性化合物.得到由LBP模型虚拟筛选得到的10个化合物、由SBP模型虚拟筛选得到的2个化合物,共12个具有潜在KATP开放活性的中药成分.该研究为发现新的KATP开放剂提供了思路.
-
基于分子模拟技术筛选LXRβ中药激动剂
肝X受体β(liver X receptorβ,LXRβ)与体内胆固醇代谢密切相关,是治疗高脂血症的药物新靶点.该文以LXRβ激动剂为载体,利用3 D-QSAR pharmacophore (Hypogen)模块构建定量药效团,得到优的药效团模型包含1个氢键受体,1个芳环基团和2个疏水基团,药效团的5项评价指标分别为:训练集化合物的预测活性值和实验活性值的相关系数(correlation)为0.95、模型的费用函数(Acost值)为128.65、活性化合物有效命中率(HRA)为84.44％、辨识有效性指数(IEI)为2.58、综合评价指数(CAI)为2.18.利用优药效团模型筛选中药化学成分数据库(traditional Chinese medicine database,TCMD),初步获得309个潜在的中药活性成分.随后利用Libdock分子对接方法进一步精制筛选结果,基于原配体的打分值以及关键氨基酸建立筛选规则,终得到去甲氧基姜黄素、异甘草黄酮醇、胀果甘草查尔酮E、水飞蓟宁4个化合物为潜在的LXRβ激动剂.该研究可以高效、低耗的筛选潜在的LXRβ中药激动剂,为抗高血脂新药研发提供助力.
-
基于计算机辅助水解的中药大豆寡肽的ETA拮抗活性预测
中药寡肽是中药发挥药效的关键组分之一,系统地研究中药寡肽的组成及其药效是中药物质基础及作用机制研究的关键.该研究拟基于计算机辅助水解和分子对接等模拟技术,以中药大豆为研究载体,解析其降压寡肽成分,并预测其潜在的内皮素受体A(endothelin receptor A,ETA)拮抗活性.该文通过收集大豆中的储存蛋白序列,基于计算机辅助水解方法进行蛋白的模拟消化水解,并将水解获得的寡肽构建虚拟结构数据库.随后该研究构建了ETA肽类拮抗剂的药效团模型,包括1个疏水特征、1个负电中心、1个芳环特征和5个排除体积.同时,利用同源模建方法构建ETA的蛋白三维结构模型,并将其用于分子对接研究,采用一致性打分评价化合物的ETA拮抗活性.通过构建ETA肽类拮抗剂的药效团模型、同源模建的三维蛋白结构以及分子对接模型,共预测获得27条可能具有潜在ETA拮抗活性的寡肽分子.该文进一步分析关键氨基酸GLN165,并结合文献,说明其对拮抗剂活性的重要性.计算机辅助水解方法可以高效地对已知序列结构的中药蛋白进行模拟水解,结合分子模拟模型,能进一步辨识中药寡肽潜在的生物学活性.该研究为快速、高效开展中药来源的肽类物质的活性机制研究提供了方法学依据.
-
基于计算机辅助水解和蛋白互作网络的珍珠母寡肽作用机制解析
珍珠母蛋白及活性肽是珍珠母发挥疗效的主要成分之一,解析其药效物质及作用机制具有重要研究意义.该研究利用计算机辅助水解和蛋白互作网络等模拟技术,获得珍珠母的活性寡肽成分,预测其潜在的作用靶标并解析珍珠母寡肽的作用机制.通过收集珍珠母的主要珍珠层蛋白序列,采用计算机辅助水解方法进行蛋白的模拟消化水解,构建了包含458条珍珠母水解寡肽的三维结构数据库.随后利用反向找靶技术预测珍珠母寡肽的作用靶点,并通过网络富集技术法对排名前20的关键靶点及其蛋白互作关系进行分析,获得12个功能模块.从系统角度理解各种生物学过程,发现珍珠母寡肽的作用靶点与神经系统相关疾病有密切关系,提示珍珠母寡肽具有能治疗中枢神经类相关疾病的功效.计算机辅助水解方法可以高效地对已知序列结构的珍珠母蛋白进行模拟水解,并结合蛋白互作网络,解析珍珠母寡肽治疗神经类疾病的作用机制.该研究为探讨中药寡肽类药效物质发现及作用机制解析的提供研究思路,为开展寡肽类中药设计研究提供了重要的技术支撑.
-
计算机辅助药物设计在天然产物多靶点药物研发中的应用
多靶点药物能同时调节多靶点、调节疾病网络的多个环节,在获得较高疗效的同时可降低单靶点引起的毒副作用,是治疗复杂性疾病的理想药物,因此已成为药物研发的主要方向.而天然产物凭借其结构的多样性,较高的多靶点活性和较小的毒副作用等优势,是多靶点药物开发的重要来源.计算机辅助药物设计(computer-aided drug design,CADD)是常用的多靶点药物研发方法,其主要包括虚拟筛选和药效团设计.该文对其进行了系统梳理,探讨了各方法用于天然产物多靶点药物研发的前景与优势.
-
TRPV1离子通道与中药辛味药性的关系研究
中药五味理论及味效发生机制一直是中药药性研究领域的重点和难点.该文利用基于药效团的虚拟筛选技术,通过研究中药成分对TRPV1离子通道的调节作用探讨TRPV1与中药辛味药性之间的关系.结果发现TRPV1激动剂药效团模型与中药化学成分之间的匹配关系揭示了辛味中药的药效成分.因此,提出TRPV1离子通道是辛味药性发挥药效的潜在靶点之一.中药辛味药性是由其化学成分决定的,且在不同层次上符合继承性和加和性等特点.
-
基于分子模拟技术筛选大黄、羌活、秦艽的5-LOX、LTA4H抑制剂
5-LOX(5-lipoxygenase)和LTA4H(leukotriene A4 Hydrolase)作为花生四烯酸代谢途径中生成炎症介质白三烯(LTs)的重要支路,是抗炎药物研究的关键靶点.大黄、羌活、秦艽3味中药具有明确的抗炎活性.该文以5-LOX,LTA4H靶点为研究载体,利用DS4.0(discovery studio)中的Hiphop模块构建靶标抑制剂药效团初步筛选3味中药的成分数据库,获得5-LOX和LTA4H潜在活性成分.利用CDOCKER模块进行进一步筛选药效团初筛所得成分,基于原配体的打分值以及关键氨基酸建立筛选规则,终得到5-LOX潜在活性抑制剂12个,包括原矢车菊素B2-3,3'-O-双没食子酸酯、revandchinone 2在内的大黄成分6个,包括二十二烷酸在内的羌活成分4个以及褐煤酸甲酯、N-二十二烷酮-0-氨基苯甲酸乙酯2个秦艽成分;得到LTA4H潜在活性抑制剂7个,包括大黄中的revandchinone 1,revandchinone 4,羌活中的二十三烷酸、二十四烷酸以及二十烷酸甲酯,秦艽中的褐煤酸甲酯、N-二十二烷酮-O-氨基苯甲酸乙酯.该研究能够高效、低耗的筛选3味中药的5-LOX、LTA4H潜在抑制剂,为发现3味中药中发挥抗炎药效的化学质量指标提供助力,以推动对于3味中药的全程质量控制.
-
靶向弓形虫毒力决定因子Rop18激酶抑制剂的虚拟筛选
目的 为开发生物活性高、靶位点专一的新型抗弓形虫病药物先导物,以弓形虫毒力决定因子Rop18为药物靶标,在已构建的激酶抑制剂数据库中虚拟筛选小分子抑制剂.方法 Rop18激酶结构域的三维晶体结构下载后经MOE软件预处理,46 741种已公开的激酶抑制剂2D结构在ChEMBLdb数据库下载后,通过构象导入搜索化合物优势构象,转换成3D结构.经氨基酸互作和表面电势分析选择合适的抑制剂结合口袋,采用基于配体的药效团构建模式确定靶向配体结合口袋的药效团特征,在构建的数据库中虚拟筛选小分子抑制剂,对符合条件的小分子通过分子对接进行选择和互作模式分析.结果 成功构建了包括46 741个已知激酶抑制剂3D结构的数据库,确定了以Rop18的ATP结合口袋作为配体结合位点,构建了保守性药效团模型,模型包括4个氢键受体、1个氢键供体、2个芳香性特征和1个阳离子基团特征,用该药效团在已知激酶抑制剂数据库中共筛选到2 000个符合条件的小分子,经分子对接和打分后,7种小分子被选为具有代表性构型的先导物.结论 基于Rop18激酶结构域的三维晶体结构,构建了靶向ATP-结合口袋的药效团模型,筛选得到7种已知的激酶抑制剂,为开发新型抗弓形虫病药物先导化合物提供了具有代表性的分子构型.
关键词： 棒状体蛋白激酶Rop18 激酶抑制剂 药效团 虚拟筛选 -
三维定量构效关系和同源分子模拟在细胞色素P450研究中的应用
细胞色素P450(CYP450)是参与各种外源物和内源物代谢的重要酶系,研究该酶与底物或抑制剂的相互作用对于阐明药物作用机制及疾病预防、治疗具有重要意义.CYP450对药物代谢的选择性不仅与底物本身密切相关,还与酶活性位点血红蛋白中的特殊氨基酸残基排列分布对底物的特异性识别有关.在人CYP450的晶体结构未知的情况下,三维定量构效关系、药效团及同源分子模拟被认为是目前深入研究酶活性位点的有效工具.
-
新型Mer酪氨酸激酶抑制剂核心骨架的虚拟筛选
目的：发现一系列新型选择性Mer酪氨酸激酶抑制剂（TKI）的母核结构，并依据其设计化合物。方法分别利用3个已发表的Mer TK及配体（化合物1、2和3）的复合晶体结构（PDB code：3TCP，4MHA和4M3Q），由ZINCPharmer来产生只包含配体核心区域的药效团模型，并对ZINC化合物库进行筛选。筛选结果经过分析、归类，得到新型母核结构，据其设计化合物，并利用分子对接技术对设计化合物进行初步评价。结果药效团筛选得到含有16253个化合物的数据集，归类为12种核心结构，它们可以和关键氨基酸形成相互作用的原子或基团。其中，化合物12将疏水脂肪链含于芳环中，结构变化较大，依据其设计了化合物16a～16d，分子对接发现16c评分高，可作为进一步理性设计的基础。结论本研究通过基于药效团模型的虚拟筛选方法，发现了一系列选择性Mer TKI母核结构的替代物，它们保持了选择性抑制剂与靶点的关键作用，可应用于新化合物的设计中。同时，此方法也可用于其他靶标药物的发现中。
关键词： Mer酪氨酸激酶抑制剂 急性淋巴细胞白血病 药效团 虚拟筛选 -
血管紧张素受体和内皮素受体双重受体拮抗剂药效团模型的研究
使用Catalyst软件中的HipHop模块分别产生了AT1受体拈抗剂和ETA受体拮抗剂的三维药效团模型.AT1受体拈抗剂优药效团模型(Hypo-AT1-7)和ETA受体拮抗剂优药效团模型(Hypo-ETA-1)均经过仔细的验证.两种药效团含有5个药效团特征[氢键受体(A)、脂肪族疏水(Z)、阴离子基团(N)、芳环(R)及芳环疏水(Y)],这5个特征是受体结合力的决定性囚素.双重AT1和ETA受体拮抗剂可以分别与药效团模型Hypo-AT1-7和Hypo-ETA-1叠合.通过比较叠合优模型Hypo-A1-7和Hypo-ETA-1,发现两种模型不仅总结了两种拮抗剂的必要结构特征,并具有共同之处.这个研究结果将作为一个有效的工具用于设计和研究新型AT1和ETA双重受体拮抗剂及其结构关系.
关键词： AT1和ETA双重受体拈抗剂 血管紧张素Ⅱ 内皮素受体 药效团 -
整合素αvβ3受体拮抗剂药效团模型的研究
为构建可靠的整合素αvβ3受体选择性拮抗剂的药效团模型并根据模型设计小分子活性化合物,选择对αvβ3受体具有较高抑制活性(IC50＜110 nmol·L-1)的4个类型(分别以酰胺、哌嗪、哌啶、γ-戊内酰胺为中间连接基)的30个化合物为训练集,利用Catalyst软件构建整合素αvβ3受体选择性拮抗剂药效团模型,并在数据库中寻找具有活性的母体结构,对母体结构进行修饰和改造及类药性分析得到先导化合物.得到的药效团模型相关系数好、预测能力高,可较准确的预测相关化合物的活性.优化模型含1个芳环中心(RA)、1个可阴离子化部位(NI)和2个疏水作用基(HP),其相关系数与权重值分别为:RMS=0.73,Correl=0.90,Weight=1.17,Config=14.00,所设计的目标化合物预测活性强且结构简单,易于合成,噻唑类为未见报道的一类母体结构化合物.
