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：目的应用三维定量构效关系(3D-QSAR)研究噻唑类衍生物结构的二氢乳清酸脱氢酶抑制活性,为该类药物的设计和筛选提供可靠的理论依据。方法针对38个以噻唑为基本骨架的二氢乳清酸脱氢酶抑制剂,分别应用分子力场分析(Co MFA)和比较分子相似性指数分析(Co MSIA)2种经典的方法进行了三维定量构效关系(3D-QSAR)研究,建立相关模型,验证模型的预测能力,三维等势图分析噻唑类衍生物结构与活性的关系。结果 Co MFA模型的交叉验证系数q2为0.796,相关系数r2为0.978;Co MSIA模型的q2以及r2分别为0.721和0.976;2种模型对化合物的活性预测与实际值接近;三维等势图可以全面直观的分析化合物结构对其活性的影响。结论该3D-QSAR模型三维等势图揭示了结构特征与抑制活性的关系,模型具有较好的预测能力和较强的稳定性,为进一步开发研究打下了较好的基础。

摘要：目的建立 7α 取代雄甾二酮芳构酶抑制剂的三维定量构效模型 ,为设计高效芳构酶抑制提供理论依据。方法利用比较分子力场分析方法 ,建立了 3 0个 7α 取代雄甾二酮芳构酶抑制剂的三维定量构效模型。结果该模型的交叉验证相关系数R2cv=0 72 1,非交叉验证相关系数R2 =0 994,标准偏差SE =0 0 62 ,F =170 787。用此模型预测了 4个芳构酶抑制剂的活性 ,结果与实验值相符。结论该模型有较高的预测能力 。

摘要：基于比较分子力场分析(CoMFA)方法研究25种氟喹诺酮C-3酰胺衍生物抗肿瘤活性(K_(S)、K_(H))的三维定量构效关系(3D-QSAR)。21个化合物组成训练集用于建立预测模型,余下9个化合物(含13号模板分子和新设计4个分子)组建测试集作为模型验证。所建训练集CoMFA模型的交叉验证系数(R_(cv)^(2))、非交叉验证系数(R^(2)),对于K_(S)分别为0.333、0.883,对于K_(H)分别为0.363、0.887,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、静电场的贡献率,对于K_(S)依次为60.3%、39.7%,对于K_(H)依次为60.8%、39.2%,表明影响抗肿瘤活性(K_(S)、K_(H))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个具有较高预测活性的新化合物。这些发现不仅为理解氟喹诺酮C-3酰胺衍生物抗肿瘤机理提供了理论基础,也为设计抗肿瘤活性更高的化合物提供了有用信息。