搜索结果: 1-15 共查到“QSAR”相关记录60条 . 查询时间(0.128 秒)
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（CoMFA）、比较分子相似性指数分析（CoMSIA）和Topomer CoMFA（T-COMFA）研究了分子结构与抑...
化合物毒性与描述符通常呈现为非线性关系，量子化学计算的化合物分子描述符中包含诸多无关特征与冗余特征.最大相关最小冗余（mRMR）是应用较广泛的特征选择方法，但当前的mRMR对连续型因变量不适用，且存在相关性测度与冗余性测度不可比的缺陷.定量构效关系（QSAR）研究中因变量（毒性）与自变量（描述符）多为连续型变量，本文以非线性的距离相关系数（dCor）取代线性的Pearson相关系数（R），在非线性...
应用 Cerius2 软件中的遗传函数算法(GFA)和分子力场分析方法(MFA)对18个新型茉莉酸类化合物具有的对大麦和番茄的生物活性进行定量构效关系(QSAR)研究,所建模型都通过了显著性检验,交叉验证系数r2CV均大于0.810,表明模型都具有良好的预测可靠性。计算研究表明: 分子的热力学性质 (各种原子类型 AlogP 描述符)、空间结构状态(Jurs-RPSA参数)、 电性描述符(Dipo...
为加强QSAR/Read across计算毒理学的学术交流，稳步推进计算毒理学工具在化学物质毒性判定中的合理应用，有效提升结构-效应关系对毒物毒性预测的准确性，中国毒理学会工业毒理学专业委员会风险评估学组第二届学术沙龙活动暨QSAR/Read across计算毒理学沙龙于2015年10月28日至29日在湖北省咸宁市召开。会议由中国毒理学会工业毒理学专业委员会主办，湖北省疾病预防控制中心协办。
喹啉酮类小分子p53-MDM2结合抑制剂3D-QSAR研究
p53-MDM2 结合抑制剂 异喹啉酮
2013/12/2
设计、合成高活性的小分子p53-MDM2结合抑制剂，建立具有预测能力的3D-QSAR模型。方法 采用分子模拟软件Sybyl，利用比较分子场方法(CoMFA)、比较分子相似性指数法(CoMSIA)，选择已报道的具有p53-MDM2结合抑制活性的一类有相同母核的21个异喹啉酮衍生物作为训练集，7个作为预测集进行3D-QSAR模型的建立和验证。结果 模型具有较高q2(q2CoMFA=0.545，q2Co...
Adapting the Interrelated Two-way Clustering method for Quantitative Structure-Activity Relationship (QSAR) Modeling of a Diverse Set of Chemical Compounds
Mutagenicity topological indices atom pairs Interrelated Two-way Clustering ridge regression quantum chemical descriptors
2013/6/14
Interrelated Two-way Clustering (ITC) is an unsupervised clustering method developed to divide samples into two groups in gene expression data obtained through microarrays, selecting important genes s...
几种酚衍生物对青海弧菌Q67毒性的3D-QSAR研究
hree-dimensional quantitative structure activity relationship(3D-QSAR) comparative molecular field
2012/11/12
测定了16种酚衍生物对青海弧菌(Q67)的半致死浓度EC50(mol·L-1), 通过比较分子力场分析方法(CoMFA)和比较分子相似性指数分析方法(CoMSIA), 对16种酚衍生物的毒性进行了三维定量结构-活性相关(3D-QSAR)研究, 建立了CoMFA和CoMSIA模型. 其中CoMFA模型交叉验证相关系数Q2 = 0.703, 非交叉验证相关系数R2 = 0.983, F检验值F = 1...
A QSAR Study for Modeling of 8-Azaadenine Analogues Proposed as A1 Adenosine Receptor Antagonists Using Genetic Algorithm Coupling Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System (ANFIS)
8-Azaadenine Analogues Proposed Adenosine Receptor Antagonists Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System
2010/9/15
A quantitative structure activity relationship (QSAR) study of 8-azaadenine, as antagonists for the A1 receptor, is described. A genetic algorithm (GA) method was used as the feature selection tool, a...
3-甲基芬太尼衍生物QSAR研究
芬太尼衍生物 3-甲基芬太尼 镇痛活性 分配系敛(logP) 疏水常数(π) 克分子折射率(MR)
2009/12/28
Hansch途径研究了一系列3-甲基芬太尼衍生物理化性质与镇痛活性间的关系。初步结果表明,镇痛活性与化合物的油/水分配系数之间无规律性变化;与R2取代基的立体效应(如L,B1～B4及MRR2)和疏水常数(πR2)间有一定的匹配关系,与R3取代基的Hammen常数(σ)呈抛物线型。引入1-β羟基亦颇为有利。从作用机理推测,该类衍生物的R2和可能是与受体相结合的基团,R1可能仅起药物转运的载体作用,1...
N-氨基咪唑(NAIMs)能通过三种不同的作用方式抑制HIV-1的复制. 用比较分子场（CoMFA）方法对一系列有共同骨架的NAIM分子建立3D-QSAR模型. 与以往模型不同的是，在偏最小二乘（PLS）分析中尝试引入分子轨道能量的信息来研究生物活性与分子轨道能量的关系. 结果得到了几个模型，分子轨道能量对模型的贡献能为21.7%，轨道HOMO5对模型的贡献最大.
将三维原子场作用全息矢量用于表征68个二氢叶酸还原酶抑制剂和48个苦味二肽结构, 分别以多元线性回归和偏最小二乘建模, 取得优良结果. 对前者建模得复相关系数Rmm2=0.893, 交互检验相关系数RCV2=0.853, 对后者建模得Rmm2=0.936, RCV2=0.849. 结果表明3D-HoVAIF能够较好表征两类分子结构, 具有物化意义明确及结果易解释特点, 值得进一步应用推广.
基于主成分分析(PCA)、地统计学(GS)和支持向量回归(SVR), 提出了一种新的定量构效关系(QSAR)个体化预测方法——Weight-PCA-GS-SVR. 其基本思路是: 先以PCA降维并消除自变量间的信息冗余, 继以SVR经非线性主成分筛选去除与因变量无关的主成分, 再以保留主成分计算样本间的加权距离, 然后以高维GS确定公用变程; 每一个待测样本都以自身为中心从训练集中找出加权距离小于...
细胞周期蛋白激酶(cyclin-dependent kinases, CDKs)是近年来治疗肿瘤的重要靶标. 由于大多数激酶ATP结合位点的保守性, CDK选择性激酶抑制剂的开发成为当前的研发难点和热点. 针对吲哚咔唑类CDK抑制剂, 我们采用比较分子力场分析方法(CoMFA)建立了CDK2-QSAR(quantitative structure-activity relationship)和CD...
GABAA受体是中枢神经系统内重要的抑制性受体，有广泛的神经生理活性.由于镇静/抗惊厥药物在临床上的广泛应用，使得其中苯并二氮杂作用位点尤为重要.我们用比较分子场法(CoMFA)对一系列咪唑苯并二氮杂类化合物（BZ）与五种重组受体亚型的亲和力进行了结构活性关系研究，得到的一组模型都有较高的交叉验证系数.并在此基础上，建立了非交叉验证的一组PLS模型.用该组模型对随机选择的6个化合物组成的测试集进行...
用比较分子力场分析 (CoMFA) 方法和比较分子相似性指数分析 (CoMSIA) 方法对所合成的新磺酰脲类化合物的除草活性进行了较为系统的3D-QSAR分析.两种方法所建立的模型对化合物的除草活性预测能力均较好,所得三维等值线图为合成高活性的化合物能提供指导作用.