藥效團的構建(編輯修改稿)
2024-10-31 04:31 本頁面
【文章內(nèi)容簡介】 uāng)其他化合物庫，CNPD，ACD等 DS中自帶的化合物庫,database,第十八頁，共四十二頁。,尋找與化合物活性相關的藥效(y224。o xi224。o)團特性 構建的藥效團模型具有活性預測功能,對訓練(x249。nli224。n)集分子的要求,分子結構兼具多樣性 活性分子的活性值至少跨越4個數(shù)量級 每個活性數(shù)量水平的化合物分子數(shù)量至少為3個，總數(shù)在1825個。 容忍活性水平很小的化合物 結構類似的化合物之間活性相差至少一個數(shù)量級 活性相似(xiānɡ s236。)的化合物之間結構不同 需要包含Activ和Uncert性質(zhì),構建具有活性預測能力的藥效團,3DQSAR Pharmacophore Generation,HypoGen(quantitative),第十九頁，共四十二頁。,實例(sh237。l236。)分析2〔先導化合物優(yōu)化〕,第二十頁，共四十二頁。,Training set:,第二十一頁，共四十二頁。,Test set,Pharmacophore modes,第二十二頁，共四十二頁。,IC50=1.43,IC50=0.004,第二十三頁，共四十二頁。,實例(sh237。l236。)分析3,qualitative,Search 3D database,Dock(Ligandfit),第二十四頁，共四十二頁。,對于訓練集要求： 輸入的分子結構具有多樣性 化合物數(shù)目在232個，6個左右比較理想 只選用具有活性的分子(fēnzǐ) 需要包含Principal和MaxOmitFeat性質(zhì) 方法總結 找到一組化合物的公共藥效特性 不需要SAR的信息 使用有活性的化合物作為輸入結構 返回一組公共的藥效特性 產(chǎn)生的藥效團根據(jù)打分排序 可同時處理大量分子 多種不同格式的分子(*.cpd, *.mol2, *.mmod),基于特性(t232。x236。ng)結構產(chǎn)生藥效團,Common Feature Pharmacophore Generation,HipHop(quanlitative),第二十五頁，共四十二頁。,實例(sh237。l236。)分析3,qualitative,Search 3D database,Dock(Ligandfit),第二十六頁，共四十二頁。,ABC為活性分子 ABCD 為非活性分子 但ABCD與ABC產(chǎn)生的藥效團模型(m243。x237。ng)相同 該藥效團模型無法解釋ABCD為何無活性,OK,OK,active,inactive,排除(p225。ich)體積,第二十七頁，共四十二頁。,
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