【摘 要】
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采用分子全息定量构效关系(Holographic Quentitative Structure-Activity Ralationship,HQSAR)方法,研究了40个丝氨酸及苯基异丝氨酸类SARS-CoV 3CL蛋白酶抑制剂的构效关系,探讨了分子碎片大小、碎片区分参数及全息长度对模型质量的影响.利用偏最小二乘法建立了一个以30个化合物为训练集的最优模型,其交叉验证相关系数q2为0.604,非交叉验证相关系数r2为0.904,标准偏差SEE为0.125;使用该模型对由9个化合物组成的测试集进行预测,其预
【机 构】
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昆明理工大学 理学院 应用化学系,云南 昆明 650500;云南大学 教育部自然资源药物化学重点实验室,化学科学与工程学院·药学院,云南 昆明 650500
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采用分子全息定量构效关系(Holographic Quentitative Structure-Activity Ralationship,HQSAR)方法,研究了40个丝氨酸及苯基异丝氨酸类SARS-CoV 3CL蛋白酶抑制剂的构效关系,探讨了分子碎片大小、碎片区分参数及全息长度对模型质量的影响.利用偏最小二乘法建立了一个以30个化合物为训练集的最优模型,其交叉验证相关系数q2为0.604,非交叉验证相关系数r2为0.904,标准偏差SEE为0.125;使用该模型对由9个化合物组成的测试集进行预测,其预测相关系数r2pred为0.723,表明该模型具有良好的预测能力及拟合能力.利用HQSAR色码图探讨了分子中不同结构片段对活性的贡献,在此基础上根据最优HQSAR模型设计了一组具有良好预测活性的苯基异丝氨酸类3CL蛋白酶抑制剂,为新型SARS-CoV 3CL蛋白酶抑制剂的设计和优化提供了参考,也为研发治疗新型冠状病毒肺炎(COVID-19)的3CL蛋白酶抑制剂提供借鉴.
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