四氢喹啉类NMDA受体拮抗剂的3D-QSAR研究

发布时间：2019-01-26 11:15

【摘要】：N-甲基-D-天冬氨酸受体(NMDAR)拮抗剂用于治疗患者的疼痛,常用于缓解癌痛,近期文献中报道了NMDAR信号通路可以促进肿瘤生长和侵袭的能力,目的:本文中运用3D-QSAR建模的方法对NMDAR拮抗剂进行构效关系分析并对其化合物结构进行优化改造。方法:基于共同骨架对分子进行叠合,并在此基础上采用Sybyl-X2.1中的三维定量构效关系(3D-QSAR)模块建立了Co MFA和Co MSIA模型。结果:其中,基于公共骨架叠合方法所得3D-QSAR模型的评价参数中最佳结果如下所示,Co MFA:Q~2=0.691,R~2=0.995,F=511.269,SEE=0.083;Co MSIA:Q~2=0.715,R~2=0.998,F=1396.317,SEE=0.051,(Q~2为交叉验证系数,R~2为非交叉验证系数)。结论:数据证明模型具有较好的预测能力,可以较好地指导四氢喹啉类NMDAR拮抗剂的设计和改造,得到活性更好地化合物。
[Abstract]:N-methyl-D-aspartic acid receptor (NMDAR) antagonists are used to treat pain in patients and to relieve cancer pain. Recently, it has been reported that NMDAR signaling pathway can promote the ability of tumor growth and invasion. Aim: to analyze the structure-activity relationship of NMDAR antagonist and optimize its compound structure by using 3D-QSAR modeling method. Methods: the Co MFA and Co MSIA models were established by using the three-dimensional quantitative structure-activity relationship (3D-QSAR) module of Sybyl-X2.1. Results: the optimal evaluation parameters of the 3D-QSAR model based on the common skeleton superposition method are as follows: Co MFA:Q~2=0.691,R~2=0.995,F=511.269,SEE=0.083; Co MSIA:Q~2=0.715,R~2=0.998,F=1396.317,SEE=0.051, (Q2 is cross validation coefficient, RN 2 is non cross validation coefficient). Conclusion: the model has good predictive ability and can guide the design and modification of tetrahydroquinoline NMDAR antagonists and obtain more active compounds.
【作者单位】： 重庆理工大学药学与生物工程学院;重庆大学生物工程学院;
【基金】：国家自然科学基金资助项目(31170747,81171508) 重庆市自然科学基金重点项目(CSTC2013JJB10004) 重庆理工大学研究生创新基金项目(YCX2013221)
【分类号】：O626.323;R91

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本文编号：2415420