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一类细胞凋亡诱导剂的结构特征研究
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作者 张静晓 李燕 +2 位作者 付新梅 潘艳秋 杨凌 《大连理工大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2015年第1期7-14,共8页
许多抗癌药物通过引起癌细胞的凋亡来达到治疗目的,因此开发能诱导癌细胞凋亡的药物一直是癌症研究的热点.以153个结构各异的具有caspase-3激活作用的细胞凋亡诱导剂为研究对象,通过三维定量构效关系(3D-QSAR)分析,得到了一个基于位阻... 许多抗癌药物通过引起癌细胞的凋亡来达到治疗目的,因此开发能诱导癌细胞凋亡的药物一直是癌症研究的热点.以153个结构各异的具有caspase-3激活作用的细胞凋亡诱导剂为研究对象,通过三维定量构效关系(3D-QSAR)分析,得到了一个基于位阻场、静电场、疏水场、氢键供体场和受体场参数的最优比较分子相似性指数法(CoMSIA)模型.该模型(Q2=0.51、R2ncv=0.89和R2pred=0.82)具有良好的内部一致性和预测能力,通过对模型的等值线图分析发现:(1)R2取代基提高诱导剂活性的因素包括位阻大、负电性大、有亲水性和具有氢键供体作用;(2)位阻适中和/或具有氢键供体作用的R4取代基,以及位阻小和/或亲水的R1取代基对提高分子的活性是有利的;(3)N-甲基-N-苯基-1-萘胺类细胞凋亡诱导剂具有正电性的A环3号位或C环7号位取代基,以及具有负电性的B环1号位取代基有利于提高诱导剂的生物活性.对该模型的分析更有利于认识细胞凋亡诱导剂的分子特征,并为设计和开发新型细胞凋亡诱导剂提供理论指导. 展开更多
关键词 细胞凋亡诱导剂 caspase激活作用 三维定量构效关系(3D-QSAR) 比较分子力场法(CoMFA) 比较分子相似性指数法(CoMSIA)
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螺环哌啶类似物作为DOR激动剂的特征结构研究
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作者 高未敏 李燕 +1 位作者 张述伟 杨凌 《生物化学与生物物理进展》 SCIE CAS CSCD 北大核心 2013年第7期668-677,共10页
阿片受体激动剂与特定阿片受体亚型结合,常用来治疗与外伤、癌症或心脏病相关的严重疼痛,是十分有吸引力的药用物质.阿片受体有3种经典亚型(δ,κ,μ),均有与其对应的激动剂.δ阿片受体(DOR)激动剂因其还有明显的抗焦虑、抗抑郁和器官... 阿片受体激动剂与特定阿片受体亚型结合,常用来治疗与外伤、癌症或心脏病相关的严重疼痛,是十分有吸引力的药用物质.阿片受体有3种经典亚型(δ,κ,μ),均有与其对应的激动剂.δ阿片受体(DOR)激动剂因其还有明显的抗焦虑、抗抑郁和器官保护作用,是非常有前景的药物.本文研究了一批共102个N-取代螺环哌啶类似物作为δ阿片受体激动剂的分子,采用比较分子力场(CoMFA)和比较分子相似性指数(CoMSIA)两种分析方法对所有分子进行了三维定量构效关系(3D-QSAR)研究,其中基于疏水场和氢键供体场参数建立的CoMSIA模型最佳,其模型结果为:Q2=0.501,R2ncv=0.787,R2pre=0.780,证明模型自我吻合良好,同时有较强的内部及外部预测能力.而模型的等势线图分析表明,在R1处引入疏水性的取代基及在R2处引入亲水性的取代基或氢键供体基团对提高激动剂活性有利.这些结论有助于更好地理解N-取代螺环哌啶类似物作为DOR激动剂的机理,为新型的δ阿片受体激动剂的设计和优化提供一定的指导. 展开更多
关键词 N-取代螺环哌啶类似物 δ阿片受体(DOR)激动剂 3D-QSAR 比较分子力场(CoMFA) 比较分子相似性指数(CoMSIA)
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3C-like蛋白酶抑制剂的构效关系、分子对接和分子动力学 被引量:6
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作者 林峰 付新梅 +5 位作者 王超 蒋思宇 王景辉 张述伟 杨凌 李燕 《物理化学学报》 SCIE CAS CSCD 北大核心 2016年第11期2693-2708,共16页
3C-like蛋白酶是中东呼吸综合征冠状病毒(MERS-Co V)等其它冠状病毒的繁殖过程中极为重要的蛋白酶。它已成为人类在抗冠状病毒领域中的研究热点。本文基于计算生物学方法对与MERS-Co V同属的蝙蝠冠状病毒HKU4(HKU4-Co V)的43个肽类3C-l... 3C-like蛋白酶是中东呼吸综合征冠状病毒(MERS-Co V)等其它冠状病毒的繁殖过程中极为重要的蛋白酶。它已成为人类在抗冠状病毒领域中的研究热点。本文基于计算生物学方法对与MERS-Co V同属的蝙蝠冠状病毒HKU4(HKU4-Co V)的43个肽类3C-like蛋白酶抑制剂分子,建立三维定量构效关系(3D-QSAR)模型。在基于配体叠合的基础上,发现比较分子相似性指数分析法(Co MSIA)中的四个场组合(位阻场、静电场、氢键供体场与氢键受体场)为最优的模型(Q2=0.522,R2ncv=0.996,R2pre=0.904;Q2:交叉验证相关系数,R2ncv:非交叉验证相关系数,R2pre:验证集分子的预测值相关系数),并借助该模型通过分子对接(docking)与分子动力学(MD)方法阐明了配受体结合作用。实验结果表明:(1)基于最优的Co MSIA模型基础上的三维等势图形象地说明了分子基团的位阻作用、静电作用、氢键供体与氢键受体作用对分子生物活性的影响;(2)分子对接研究结果显示了疏水性以及结晶水、氨基酸His166和Glu169在配体和受体结合过程中产生重要作用;(3)分子动力学模拟进一步验证了分子对接模型的可靠性,并发现了两个新的关键氨基酸Ser24与Gln192,它们与配体产生了两个较强的氢键。此外,根据这些结果,一些新的具有潜在抑制活性的肽类化合物作为3C-like蛋白酶抑制剂被获得。以上结果能够帮助深入了解3C-like蛋白酶与肽类抑制剂的作用机理,并且能够为今后的抗MERS-Co V药物设计提供有价值的参考。 展开更多
关键词 中东呼吸综合征冠状病毒 3C-like蛋白酶 肽类抑制剂 三维定量构效关系 分子对接 分子动力学
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噻吩并嘧啶酮类PDE7/PDE4双重抑制剂的特征结构 被引量:2
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作者 吴倩 高庆平 +2 位作者 王素青 李燕 杨凌 《中国生物化学与分子生物学报》 CAS CSCD 北大核心 2017年第11期1175-1181,共7页
磷酸二酯酶7和4(phosphodiesterase 7 and 4,PDE7 and PDE4)作为特异性水解第二信使3',5'-环腺苷酸的蛋白酶,是治疗炎症等相关疾病的重要靶点。本文以37个噻吩并嘧啶酮类PDE7和PDE4双重抑制剂为研究对象,采用比较分子相似性指... 磷酸二酯酶7和4(phosphodiesterase 7 and 4,PDE7 and PDE4)作为特异性水解第二信使3',5'-环腺苷酸的蛋白酶,是治疗炎症等相关疾病的重要靶点。本文以37个噻吩并嘧啶酮类PDE7和PDE4双重抑制剂为研究对象,采用比较分子相似性指数分析(Co MSIA),研究其影响化合物抑制活性的特征结构信息。结果表明,这两类抑制剂的Co MSIA的预测能力较强(Rpre2≥0.80)。其影响分子生物活性的共同特征结构主要是:(1)噻吩环上的R_2取代基为疏水场的敏感区域;(2)嘧啶酮环和R_3取代基的链接基益于采用含氢键供体的亲水性基团;(3)噻吩环所在区域益于引入包含氢键供体的基团。研究还发现,PDE7抑制剂的R_1和R_2取代基,分别适宜结合小体积的亲水性基团和大体积的基团。PDE4抑制剂的嘧啶酮环和R3取代基的链接基益于结合正电基团。本研究所得的模型和信息,可为后续新型抑制剂的设计开发提供理论指导。 展开更多
关键词 噻吩并嘧啶酮类PDE7和PDE4双重抑制剂 比较分子相似性指数分析 特征结构
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基于作用机制的氨基恶唑啉呫吨类BACE1抑制剂的分子设计 被引量:1
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作者 吴倩 高庆平 +3 位作者 李丹 刘莉 李燕 杨凌 《中国生物化学与分子生物学报》 CAS CSCD 北大核心 2018年第7期740-746,共7页
天冬氨酰蛋白酶(β-site amyloid precursor protein cleaving enzyme 1,BACE1)作为治疗阿尔兹海默症的潜在靶点,其抑制剂的开发已成为医学领域的重要研究方向。本文以59个氨基恶唑啉呫吨类BACE1抑制剂为研究对象,运用比较分子相似性指... 天冬氨酰蛋白酶(β-site amyloid precursor protein cleaving enzyme 1,BACE1)作为治疗阿尔兹海默症的潜在靶点,其抑制剂的开发已成为医学领域的重要研究方向。本文以59个氨基恶唑啉呫吨类BACE1抑制剂为研究对象,运用比较分子相似性指数(comparative molecular similarity index,Co MSIA)和分子对接方法,深入挖掘影响抑制剂活性的特征结构,以及抑制剂与BACE1间的结合模式和作用力类型,并以此为基础设计新型抑制剂并预测其活性。Co MSIA模拟结果表明,由立体场、静电场、疏水场和氢键供体场4个场组合建立的构效关系模型具有较强的预测能力,交叉验证相关系数Q2=0.48,非交叉验证相关系数Rncv2=0.94,外部预测相关系数Rpre2=0.85;通过分子对接,发现抑制剂占据了靶标的S3、S1和S2'位点,与BACE1之间的结合主要是通过氢键作用力和π-π堆积作用实现的;占据S2'位点的R取代基是立体场、静电场和疏水场影响的敏感区域,氨基恶唑啉核心官能团是氢键供体场的敏感区域。基于以上分析获得的抑制剂特征结构信息及其与蛋白质受体的作用机制,成功设计出了新的分子并预测了抑制活性。实验所得模型和信息,为后续新型BACE1抑制剂的结构优化和改造提供了重要理论依据。 展开更多
关键词 氨基恶唑啉呫吨类衍生物 BACE1抑制剂 特征结构 相互作用机制 分子设计
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