计算机与应用化学2019，Vol.36Issue(1) ：24-34.

喹诺酮酸类HIV-1整合酶链转移抑制剂的2D-QSAR研究

2D-QSAR study on quinolone carboxylic acids as integrase strand transfer inhibitors of HIV-1

康家雄 朱江 李爱秀 肖泽云 李凯
计算机与应用化学2019，Vol.36Issue(1) ：24-34.
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喹诺酮酸类HIV-1整合酶链转移抑制剂的2D-QSAR研究

2D-QSAR study on quinolone carboxylic acids as integrase strand transfer inhibitors of HIV-1

康家雄 1朱江 2李爱秀 3肖泽云 4李凯4
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作者信息

  • 1. 中国人民武装警察部队武警后勤学院基础部药物设计实验室,天津,300309;中国人民武装警察部队武警后勤学院卫勤系,天津,300309
  • 2. 中国人民武装警察部队武警后勤学院卫勤系,天津,300309
  • 3. 中国人民武装警察部队武警后勤学院基础部药物设计实验室,天津,300309;天津市职业与环境危害防制重点实验室,天津,300309
  • 4. 中国人民武装警察部队武警后勤学院基础部药物设计实验室,天津,300309
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摘要

HIV-l整合酶(integrase,IN)是病毒复制过程的关键酶,已被证实是开发抗HIV-1药物的一个理想靶标.针对48个喹诺酮酸类整合酶链转移抑制剂(integrase strand transfer inhibitors,INSTIs),利用遗传函数逼近法(genetic function approximation,GFA)构建10个抑制活性与优选的分子结构描述符之间的二维定量构效关系(2D-QSAR)模型,从中优选出最佳的模型并对其进行验证,据此探究影响抑制剂生物活性的主要分子微观结构因素,希冀为其进一步结构优化提供理论指导.所建立的最优2D-QSAR模型的非交叉验证相关系数R2为0.8903,交叉验证相关系数Q2为0.8213,表明该模型具有较高的预测能力和明显的统计学意义.该研究表明,喹诺酮酸类INSTIs的生物活性主要受Jurs_RPCG、Shadow_nu、BIC、ALogP、Dipole_X以及Dipole_Y描述符的影响,为其进一步结构修饰,开发高效抗HIV-1药物奠定了理论基础.

关键词

喹诺酮酸类/整合酶链转移抑制剂/遗传函数逼近法/二维定量构效关系

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基金项目

国家自然科学基金(81241114)

国家自然科学基金(30472166)

天津市科技攻关计划重点科技攻关专项基金项目(06YFGZSH07000)

武警后勤学院研究生创新课题(WHYC201605)

出版年

2019
计算机与应用化学
中国科学院过程工程研究所

计算机与应用化学

CSTPCD北大核心
影响因子：0.386
ISSN：1001-4160
被引量4
参考文献量9
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