【摘 要】
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新型冠状病毒（SARS-CoV-2）肺炎作为目前全世界都面临的重大的传染性疾病,虽然死亡率相对较低,但是因为其极高的传染性而使人们望而生畏,且目前还没有治疗新型冠状病毒肺炎的特效疗法。计算机辅助药物设计方法自诞生以来,在新型药物的研发过程中发挥了极其重要的意义,为新药研发的初期阶段节省了大量的财力、物力及时间成本,是新药研发的重要方法。在本文的研究中,我们致力于利用CADD方法,以靶蛋白酶的结构为
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新型冠状病毒（SARS-CoV-2）肺炎作为目前全世界都面临的重大的传染性疾病,虽然死亡率相对较低,但是因为其极高的传染性而使人们望而生畏,且目前还没有治疗新型冠状病毒肺炎的特效疗法。计算机辅助药物设计方法自诞生以来,在新型药物的研发过程中发挥了极其重要的意义,为新药研发的初期阶段节省了大量的财力、物力及时间成本,是新药研发的重要方法。在本文的研究中,我们致力于利用CADD方法,以靶蛋白酶的结构为基础,筛选出对靶蛋白具有显著抑制活性的双靶点抑制剂的候选化合物。Mpro是一种在病毒RNA的复制过程中不可或缺的蛋白酶,在冠状病毒的复制中起着促使多聚蛋白裂解从而产生多种功能性蛋白的作用,且因为其极高的保守性,成为研究抗病毒药物的首选药物靶点。PLpro是一种位于NSP3非结构蛋白（冠状病毒编码的最大的非结构蛋白）上的一种蛋白酶,在SARS-CoV-2的复制过程中是必需的蛋白酶之一。PLpro主要和Mpro协同处理病毒多蛋白,而且具有从宿主细胞中剥离泛素和去泛素样蛋白的功能,是开发抗病毒药物非常有前景的一个靶点。在本研究中我们基于Mpro和PLpro,以期筛选出具有良好抑制作用的双靶点抑制剂化合物。在第三章中,我们基于文献中已经报道的对Mpro具有抑制活性的化合物分子,创建训练集和测试集,利用DS 2020中的Hypogen模块,根据30个训练集化合物构建了药效团模型,并对最佳药效团模型进行了充分验证。利用最佳药效团模型的特征,分别对 Traditional Chinese Medicine 数据库,Druglike Diverse 数据库和MiniMaybridge数据库进行虚拟筛选。筛选出的化合物显示出与具有不同程度的结合亲和力,其预测活性值在0.0138 μM-138 μM之间,最终选择了 257个活性较好的化合物分子。使用CDOCKER和LigandFit两种对接方式将化合物与Mpro进行分子对接,对接结果显示化合物5487.cdx与Mpro之间存在4种对接相互作用,并且与空白对照lopinavir相比,具有最多的相互作用氨基酸的重叠程度,因此,我们最终得出Mpro靶向抑制剂的最佳候选化合物为5487.cdx。在第四章中,基于药效团模型药物设计的方法,对构建好的药效团模型执行Fischer随机验证、实验值和预测活性值验证、相关性系数以及热图分析验证,利用最佳药效团模型筛选药物数据库得到活性化合物分子,进而对化合物分子进行Lipinski五规则和ADMET预测其类药性,分析药物在机体内的吸收、分布、代谢和排泄,参考相关标准选择综合指数较好的化合物分子,并将这些化合物同训练集和测试集化合物与靶蛋白PLpro进行分子对接。化合物UKR1129266与PLpro之间存在4种对接相互作用,分析对接得分及其相互作用,最终得出最佳候选化合物:UKR1129266。在第五章中,利用CADD方法筛选对Mpro和PLpro同时具有抑制作用的双靶点抑制剂候选化合物。我们利用经过严格验证的Mpro和PLpro的最佳药效团模型,依次筛选ZINC数据库,得到具有双重抑制活性的化合物,进而对化合物进行活性筛选和类药性Lipinski五规则和ADMET筛选,将标准的药物在人体肠道内的吸收性、药物的水溶性、血脑屏障通透性参数进行比较分析,将化合物分子分别与靶蛋白酶Mpro和PLpro进行分子对接。最终得出适用于双靶点抑制剂的最佳候选化合物分子:ZINC02113016。对于化合物对靶蛋白酶抑制作用的具体活性,还需要实验进行具体的验证。
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