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基于药效团模型的PPARδ激动剂的筛选及活性研究

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目的 筛选具有PPARδ激动活性的化合物.方法 通过构建PPARδ药效团模型对Top Science数据库中的780万个小分子进行筛选,并采用对接分析通过化合物与受体之间的结合作用模式及其靶点选择性进行筛选;通过分子动力学模拟的方法,确定苗头化合物,进而通过体外活性实验获得PPARδ激动剂.结果 通过计算机虚拟筛选获得了 24个潜在PPARδ激动剂,分子对接结果表明,化合物3、5、9为潜在的PPARδ选择性激动剂.体外激动活性实验表明化合物3、5、9具有一定的PPARδ激动活性.结论 与化合物3、5相比,化合物9拥有更强的体外激动活性(EC50=17.66 μmol·L-1),后续可进行结构迭代优化,为进一步开发PPARδ激动剂奠定了基础.
Screening and activity of PPARδ agonists based on pharmacophore model
Objective To screen the compounds with PPARδ agonizing activity.Methods PPARδpharmacophore model was established to screen 7.8 million small molecules in the Top Science database.Docking analysis was used to screen the binding mode and target selectivity between compounds and receptors.PPARδ agonists were obtained by in vitro activity experiment after identifying the hits with molecular dynamics simulation.Results Totally 24 potential PPARδ agonists were obtained by computer virtual screening.Molecular docking indicated that compounds 3,5,and 9 were potential PPARδ selective agonists and showed certain PPARδ activity in the in vitro activity tests.Conclusion Compound 9 can be used as a hit for structural iterative optimization,which lays a foundation for further development of PPARδ agonists with stronger in vitro activity(EC50=17.66 μmol·L-1).

virtual screeningpharmacophore modelmolecular dockingmolecular dynamics simulation

李琦、魏朝、张鑫磊、郭凯蕾、马丽莎、何金穗、孙定康、梁佳龙、林佳艳、张彭湃、刘雪英

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河南大学生命科学学院,河南 开封 475004

空军军医大学药学系,西安 710000

陕西中医药大学药学院,陕西 咸阳 712046

中国人民解放军陆军第九四六医院医疗保障中心,新疆 伊宁 835000

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虚拟筛选 药效团模型 分子对接 分子动力学模拟

陕西省2021年创新能力支持计划陕西省秦创原"科学家+工程师"队伍建设

2021GCZX-07号2023KXJ-080号

2024

中南药学
湖南省药学会

中南药学

CSTPCD
影响因子:0.736
ISSN:1672-2981
年,卷(期):2024.22(7)
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