摘要：利用比较分子力场分析(CoMFA)方法, 建立苯(氧)烷胺类α1-肾上腺素受体拮抗剂DDPH及其类似物的三维定量构效关系模型。交叉验证回归系数q2、非交叉验证回归系数r2和标准偏差SEE分别为0.457, 0.953, 0.208,研究结果显示立体场比静电场对活性的影响更大。所得模型具有一定的预测能力,可用来指导设计新的苯氧烷胺类α1-肾上腺素受体拮抗剂 ,并为以后进一步的工作提供依据。

摘要：在血栓症和止血疗法中凝血酶起重要的生物调节作用,凝血酶抑制剂由于其溶血栓作用成为药物设计的热点.对非肽类芳基磺酸酯系列凝血酶抑制剂进行了三维定量构效关系研究,用Autodock方法和比较分子力场分析相结合构建了该类分子的定量构效关系模型,得到三维等值线图.模型的传统相关系数r^2=0.956,交叉验证系数q^2=0.681,F_(4.16)=85.985,标准偏差S=0.158.该模型为凝血酶抑制剂的进一步结构改造提供了有益的启示.

摘要：采用比较分子力场分析(CoMFA)构建了二氢嘧啶酮类α1A-肾上腺素受体拮抗剂的三维定量构效关系模型。交叉验证相关系数(q2)、非交叉验证相关系数(r2)和标准偏差(SEE)分别为0.604、0.987和0.105,研究结果显示静电场对活性的影响大于立体场。所构建的模型具有一定的预测能力,可用于指导设计新的二氢嘧啶酮类α1A-肾上腺素受体拮抗剂,为该类化合物的结构优化提供理论依据。

摘要：模拟受体活性部位与配体分子间作用的势场模型，从三维空间进一步探讨单环β－内酰胺抗生素构效关系，指导新化合物设计与合成．我们根据活性类似物原理，采用比较分子力场分析（ＣｏＭＦＡ）方法，对已知的２６个单环β－内酰胺化合物对大肠杆菌作用的构效关系进行了研究．模拟了大肠杆菌青霉素结合蛋白（ＰＢＰｓ）与配体分子间的作用力场和静电力场模型．该模型有利于指导新型β－内酰胺抗生素ｍｅ－ｔｏｏ类药物的设计．

摘要：基于比较分子力场分析(CoMFA)方法建立34种硝基芳烃类炸药分子的结构与撞击钝度(DH)的三维定量构效关系(3D-QSAR)。训练集中28个化合物用于建立预测模型,测试集6个化合物作为模型验证。已建立的CoMFA模型的交叉验证系数(Q^2)、非交叉验证系数(R^2)分别为0.432、0.923,说明所建模型具有较强的稳定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37.9%、62.1%,表明影响撞击钝度DH的主要因素是取代基的电荷分布,其次是取代基的空间位阻。所建模型可用于指导该类化合物的设计。

摘要：基于比较分子力场分析法(CoMFA),建立了16个已知活性的氟喹啉-4-酮衍生物抗肝癌活性(K_(S))的三维定量构效关系(3D-QSAR)模型,并研究该类结构与生物活性之间的关系.CoMFA模型的交叉验证系数(Q^(2))为0.338,拟合验证系数(R^(2))是0.987.此3D-QSAR模型的预测值与实验值基本一致,表明该模型具有显著的统计学可靠性和预测能力.该模型中立体场、静电场贡献率依次为41.9%、58.1%.根据3D-QSAR模型分析结果进行分子设计并完成活性预测,预测结果印证了分析的合理性,为该系列化合物的结构优化提供了合理建议.

摘要：基于比较分子力场分析(CoMFA)方法研究21种取代嘧啶衍生物对乳腺癌抑制活性(S_M)的三维定量构效关系(3D-QSAR)。训练集中18个化合物用于建立预测模型,测试集8个化合物(含17号模板分子和新设计4个分子)作为模型验证。所建CoMFA模型的交叉验证系数(R_(cv)^(2))、非交叉验证系数(R^(2))分别为0.525、0.974,说明所建模型具有较强的稳定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69.9%、30.1%,表明影响抗乳腺癌活性(S_(M))的主要因素是取代基的疏水性和空间位阻,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4个具有较高抗乳腺癌活性的新化合物。

摘要：运用比较分子力场分析(CoMFA)方法,建立了16种标题化合物对鼠白血病抗癌活性的三维构效模型(3D-QSAR)。在CoMFA研究中,考察了网格结构、步长及探针原子等因素对统计结果的影响。该模型显示立体场、静电场对生物活性贡献依次为61.5%、38.5%,其中立体场是造成这些化合物抗肿瘤活性差异的主要因素。此3D-QSAR模型的交叉验证系数(q2)为0.320,非交互验证系数(R2)为0.992。所建的3D-QSAR模型及其三维等值线图可用于指导新型抗肿瘤喹唑啉衍生物的设计与结构优化。

摘要：选取64个具有潜力的含磷嘧啶类细胞周期依赖性蛋白激酶(CDK9)小分子抑制剂,采用分子对接方法研究了该类小分子与CDK9的结合作用,结果表明,分子构象、氢键形成、疏水性和氨基酸残基Cys106在此类抑制剂与CDK9的结合过程中具有重要作用.在配体叠合的基础上,运用比较分子力场分析(Co MFA)、比较分子相似性指数分析(Co MSIA)和Topomer Co MFA(T-COMFA)研究了分子结构与抑制活性的关系,发现由训练集立体场、静电场和疏水场组合的Co MSIA模型为最优模型,其内部交叉验证相关系数(Q2=0.557)、非交叉验证相关系数(R2=0.959)和外部预测相关系数(r2=0.863)具有统计学意义,该模型的三维等值线图直观显示了化合物的活性与其三维结构的关系.根据这些结果设计了10个具有新结构的含磷嘧啶类化合物,分子对接和分子动力学模拟结果表明,新化合物和CDK9的结合模式与原化合物64相同,自由能分析从理论上证明了新化合物64d的CDK9抑制活性优于化合物64,并且显示含磷基团与残基Asp109的静电场能在化合物与CDK9作用过程中有重要作用.

摘要：吲哚喹唑啉衍生物是近年来发现的一类具有良好抗癌活性的化合物．作者在最近报道的二维定量构效关系(2D-QSAR)的基础上,采用比较分子力场方法(CoMFA)进一步对该系列化合物进行三维定量构效关系(3D- QSAR)研究,建立了3D-QSAR的CoMFA模型,其非交叉验证相关系数r2=0．986,标准偏差SD=0．084,统计方差比F=114．6,交叉验证相关系数q2=0．695,表明该模型合理、可信,并具有良好的预测能力．研究结果表明:(1)取代基R1的部位上静电效应起主要作用,并且确保取代基R1的第一个原子具有较大的净正电荷,对提高化合物的抗癌活性十分重要．这与2D-QSAR研究结果相一致．(2)取代基R2的部位上立体效应起主要作用,R2的体积大小要适中．应用这些规律进行了分子设计,在理论上获得了一些具有较高抗癌活性的新的吲哚喹唑啉衍生物,并期待实验证实．该QSAR的研究结果可为实验工作者合成新药提供理论参考．