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贝叶斯规整化神经网络模型预测吲哚烷胺类化合物对5-HT_(1B/1D)受体亲和力被引量：1: 2010年; 目的利用贝叶斯规整化神经网络模型研究45种吲哚烷胺对5羟-色胺(5-HT)1B/1D受体激动活性的定量构效关系。方法选取115种与结构相关的拓扑参数、几何参数和疏水性参数等,通过主成分分析法进行参数减元,建立基于10种主成分变量的活性预测贝叶斯规整化神经网络模型,并利用去一法(LEAVE-ONE-OUT)对模型进行交叉验证。结果应用残差绝对值的平均值(MAE)进行筛选,得到隐含层神经元数目为10的模型为最佳模型。在该模型下,吲哚烷胺对5-HT1B受体和5-HT1D受体亲和力的实验值和预测值一元相关系数平方(R2)分别为0.990 5和0.988 7。结论模型显示吲哚烷胺5-HT受体激动作用与其结构有密切关系。贝叶斯规整化神经网络结合主成分分析方法有良好的预测能力,且稳定可靠,有望在5-HT1B/1D受体激动药新药设计中得到广泛应用。; 温秋玲杨博戴康; 关键词：定量构效关系

分子印迹聚合物传感器研究被引量：5: 2007年; 分子印迹聚合物(molecular imprinting polymers,MIPs)是利用分子印迹技术合成的一种交联高聚物。分子印迹技术(molecular imprinting technique,MIT)是在近十几年来才发展起来的一门边缘科学技术。它结合了高分子化学、生物化学等学科,是模拟抗体-抗原相互作用的一种新技术,具有选择性识别位点的性质,作为传感器的理想敏感材料的制备方法日益受到研究者们的重视。本文综述了分子印迹技术的原理和分子印迹聚合物的制备方法,及其应用于传感器敏感材料的研究现状,并展望了其发展前景。; 晋园江明彭彦吕斌戴康; 关键词：分子印迹技术分子印迹聚合物传感器

大肠杆菌MurD抑制剂的分子对接与3D-QSAR研究被引量：1: 2018年; UDP-N-乙酰胞壁酰-L-丙氨酸-D-谷氨酸连接酶(MurD)在细胞质中催化D-谷氨酸(D-Glu)和UDP-N-乙酰胞壁酰-L-丙氨酸(UDP-MurNAc-L-Ala)之间的酰胺键形成UDP-N-乙酰胞壁酰-L-丙氨酸-D-谷氨酸(UDP-MurNAc-L-Ala-DGlu).由于MurD对D型氨基酸表现出非常高的特异性,使得它被认为是发现选择性抗菌剂的新靶标之一.通过利用从相关文献中获取的31个大肠杆菌MurD抑制剂建立3D-QSAR预测模型.以分子对接获得的打分较高的活性构象为模版,对选择的分子进行叠合,从中随机选择26个化合物作为训练集建立比较分子场分析(CoMFA)模型,该模型的去一交叉验证(LOO)相关系数q^2=0.515(CoMFA).剩余的5个化合物组成测试集以验证模型的预测性能,相应的相关系数R2press=0.701 8(CoMFA).结果表明建立的CoMFA模型具有较好的预测能力,研究结果将为今后的MurD抑制剂设计和开发提供参考信息.; 李天恩马建覃初新戴康; 关键词：分子对接 COMFA

天然产物及三氮唑类化合物与溴结构域BDR4的分子对接研究: 2022年; 目的:利用分子对接研究天然产物及三氮唑类化合物与溴结构域BDR4之间的相互作用,研究癌症新的治疗方法。方法:利用ChemBioOffice和SYBYL软件,对配体分子和靶蛋白BDR4进行处理,然后进行分子对接。结果:4个天然产物得分高于6.3,其中花青素最高为7.4514。20个化合物的打分函数高于对照分子,其中化合物8的分数结果最高为8.7040。结论:使用分子对接研究分子水平上化合物与蛋白的结合相互作用,显示26个化合物对BDR4有良好的抑制作用。为研究BET蛋白抗癌和抗炎活性提供了新思路。; 孔祥薇冯宇翔张云红戴康; 关键词：分子对接癌症

α,β-不饱和酰胺TRPV1抑制剂的Topomer CoMFA模型: 2014年; 利用SYBYL软件中的Topomer CoMFA方法分析了α,β-不饱和酰胺类TRPV1抑制剂的三维定量构效关系(3D-QSAR)模型.分子被分开为羰基和氨基两个基团,在Topomer CoMFA模型考察了立体场和静电场对抑制活性的影响.结果显示:去一交叉验证的相关系数q2为0.702,模型的预测相关系数r2为0.881.说明所建立的模型在统计上有较好的稳定性和预测能力,有助于TRPV1抑制剂的研发.; 戴康方华温超徐晖; 关键词：三维定量构效关系

大肠杆菌DXS酶抑制剂的3D-QSAR研究被引量：1: 2019年; 利用分子对接和叠合构象,在SYBYL软件中运用CoMFA和CoMSIA方法,成功建立了DXS酶抑制剂的3D-QSAR预测模型,其相关参数(CoMFA:q^2=0.617,R^2=0.998,rpred^2=0.640;COMSIA:q^2=0.505,R^2=0.990,rpred^2=0.668,其中q^2为交叉验证系数,R和rpred为检验模型预测能力的相关系数)均证明模型具有较好的预测能力.该模型研究了DXS抑制剂的三维构效关系,其结构方面的信息有助于研发新的DXS抑制剂.; 戴康马建李天恩吴吉祥谭宏飞; 关键词：三维定量构效关系

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国家自然科学基金(30471432)