抗结核病药物的3D-QSAR定量结构性质关系研究

二维及三维定量构效关系(qsar)模型

定量结构- 活性关系（Quantitative Structure-Activity Relationship，QSAR）是一种研究化学物质结构与生物活性之间关系的数学模型。

QSAR 模型可以帮助我们预测化合物的生物活性、毒性、代谢稳定性等性质，从而在药物设计、化学品评估和环境风险评估等领域发挥作用。

二维QSAR 模型主要基于化合物的二维结构信息（如分子式、原子类型、键长等）与其生物活性之间的关系。

常见的二维QSAR 方法包括：基于量子化学的描述子、基于机器学习的算法（如支持向量机、神经网络等）以及基于统计方法的回归分析等。

三维QSAR 模型则进一步考虑了化合物的三维空间结构，通常采用分子对接技术、分子模拟方法以及人工智能算法等，从而更精确地描述化合物与生物靶点之间的相互作用。

三维QSAR 模型可以提供更准确的活性预测，但在计算复杂度和数据需求方面也相对较高。

以下是一个简单的二维QSAR 模型示例，使用MATLAB 编写：
1. 准备数据：首先，你需要一个包含化合物结构及其生物活性的数据集。

数据集通常包括分子的二维结构信息（如原子类型、键长等）以及对应的生物活性值（如IC50、Kd 等）。

2. 特征提取：使用适当的方法从化合物的二维结构中提取特征。

这些特征可以包括原子电荷、原子立体化学、键长、键角等。

3. 模型训练：根据提取的特征和生物活性数据，选择合适的机器学习算法（如支持向量机、神经网络等）训练模型。

4. 模型评估：使用交叉验证或其他方法对模型进行评估，确定模型的预测性能。

5. 活性预测：将训练好的模型应用于新的化合物结构，预测其生物活性。

3D-QSAR

Set 2 : 7 compounds
X
R'
R O
OO
Set 6 : 22 compounds
Y
R
OR´ N
O R
O
Set 4 : 3 compounds
N
X
O
Y
Set 5 :12 compounds
NN R'
R O
Set 7 : 21 compounds
训练集设计
pIC50 MAO A
10 9 8 7 6 5 4 3 012345678
原理
• CoMFA: Comparative Molecular Field Analysis 比较分子场分析
• 基本假设
– 药物与受体之间没有形成共价键，只有非键相互作用 – 药物活性的改变与立体场或（和）静电场的改变相关
Cl Cl
结构
分子表征
立体场，静电场分子场 (C’)
Φ = f (C ')
统计方法
IC50, Ki... 生物活性(Φ)
原理： CoMFA Fields • 立体场
– Lennard-Jones势函数
• 静电场
– Coulomb势函数
Cramer, R. D., D. E. Patterson, et al. (1988). J. Am. Chem. Soc. 110(18): 5959-5967.
Cl Cl
化学结构
IC50, Ki ... 生物活性
发展简史
• 1962年，Hasch提出了Hasch分析方法 • 1976年，Kubinyi提出双线性模型
• 1980年，Hopfinger提出分子形状分析法 • 1987年，Richard Cramer III 提出CoMFA • 1994年，Gerhard Klebe 提出 CoMSIA • 1997年，Lowis提出了HQSAR • 2004年， Richard Cramer III 提出Topomer CoMFA

三维定量结构-活性关系研究的开题报告

部分有机化合物的二维/三维定量结构-活性关系研究的开题报告一、研究背景近年来，得益于生物技术和计算机技术等的快速发展，有机化合物在药物研究、材料科学等领域发挥着越来越重要的作用。

其中，定量结构-活性关系（QSAR）是一种常用的方法，用于研究有机化合物结构与其生物活性之间的关系。

在QSAR研究中，二维/三维定量结构被广泛应用于揭示化合物结构对其活性影响的机制，以便有助于合理设计和合成高效的有机化合物。

然而，二维/三维定量结构的建立过程中，通常需要大量的化合物生物活性数据进行建模和验证。

尤其对于一些罕见或新发现的化合物，其生物活性数据可能很难获取或不足以支持建立有效的二维/三维定量结构。

因此，如何在有限的生物活性数据下，提高二维/三维定量结构建立的准确性和可靠性，是当前QSAR研究中亟需探索的问题。

二、研究内容本研究拟开展部分有机化合物的二维/三维定量结构-活性关系研究，具体内容包括：1. 数据获取与预处理收集针对部分有机化合物的生物活性数据，并进行预处理与清洗，以提高后续数据分析的准确性和可靠性。

2. 二维/三维定量结构建立采用现有的二维/三维定量结构建立方法，对收集的有机化合物进行结构描述，并基于活性数据，构建二维/三维定量结构-活性模型。

3. 模型评价与优化对建立的二维/三维定量结构-活性模型进行评价与优化，调整模型参数和变量，优化模型性能。

4. 筛选和验证利用优化的二维/三维定量结构-活性模型，对样本中未知的有机化合物进行筛选和预测，以验证模型的准确性和泛化能力。

三、研究意义本研究旨在探索有限活性数据下，提高二维/三维定量结构建立和预测的准确性和可靠性。

通过该研究，可为有机化合物的定量结构-活性研究提供新思路和新方法，有助于加速有机化合物的研究与应用。

QSAR定量构效关系模型在新药设计中的应用

QSAR定量构效关系模型在新药设计中的应用随着科学技术的发展，药物研发的速度也在快速增加。

在早期的药物研发过程中，人们往往需要大量的时间和资源来筛选和评估化合物的活性和毒性。

然而，随着定量构效关系模型（QSAR）的引入，这个过程变得更加高效和精确。

本文将重点探讨QSAR在新药设计中的应用，并分析其优势和局限性。

QSAR是一种建立化合物结构和活性之间关系的预测模型。

该模型通过分析化合物的结构特征，量化和预测其生物活性。

这种定量预测的方法广泛应用于药物设计中，为药物研发提供了重要的指导和支持。

首先，QSAR为新药设计提供了快速筛选药物候选。

在大规模的化合物库中发现有潜力的候选药物是一个耗时且昂贵的过程。

QSAR模型可以通过分析和预测化合物的活性，从而筛选出具有较高生物活性的优质候选药物。

这种预测模型的应用极大地加速了药物研发的进程，节省了时间和资源。

其次，QSAR模型可以帮助理解活性物质的结构-活性关系。

通过研究和分析化合物的结构特征， QSAR模型可以确定影响活性的关键结构元素。

这些结构元素的认识有助于研发人员更好地理解何种结构组合会导致更高的活性。

通过理解活性物质的结构-活性关系，研发人员可以更加有针对性地设计和合成具有更高活性的新药。

此外，QSAR模型还可以用于评估毒性和不良反应。

在药物研发过程中，评估化合物的安全性和毒性是至关重要的。

通过建立QSAR模型，可以预测化合物的毒性和潜在不良反应。

这种模型的应用可以帮助研发人员在早期阶段排除具有潜在安全隐患的化合物，从而减少动物实验和临床试验的需求，缩短药物研发周期。

然而，尽管QSAR在新药设计中具有广泛的应用前景，但也存在一些局限性和挑战。

首先， QSAR是基于已有的活性数据和结构信息来构建模型的。

这意味着其预测能力和精确性取决于数据的质量和数量。

因此，当数据资源有限或数据的相关性不足时，QSAR模型的可靠性会受到影响。

其次， QSAR模型只能给出大致的势能边界和生物活性的预测，无法提供全面和准确的结果。

三维定量构效关系

分子叠合
操作过程
根据基于公共骨架的叠合、基于能量场的叠合、根据基于公共骨架的叠合、基于能量场的叠合、基于公共骨架的叠合基于惯性距的叠合、基于惯性距的叠合、基于药效团的叠合及基于复合物结构的叠合等规则物结构的叠合等规则把优势构象重叠在一个能包容全部化合物的空间网格
LOGO
31个甾体化合物的叠合图形
偏最小二乘法交叉验证
+ 生物活性
Page 8
LOGO
比较分子场分析法 CoMFA
操作过程
建立等高线
红色蓝色绿色黄色
LOGO
负电性基团正电性基团增大基团体积减小基团体积
Page 9
CoMSIA
相比，与CoMFA 相比，CoMSIA 在力场中引入了与距离有关的高斯函数
CoMSIA是对是对CoMFA方法的改进是对方法的改进
计算
受体拮抗剂或激动剂
受体的活性部位形状及作用方式
虚拟的受体模型
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Page 3
比较分子场分析法 CoMFA
理论基础如果1组化合物以同样的方式作用于同如果组化合物以同样的方式作用于同一靶点，则其生物活性就取决于每个一靶点，化合物周围分子场的差别，化合物周围分子场的差别，这种分子场可以反映药物分子和靶点之间的非键相互作用特性。键相互作用特性。
用分子场研究药物与受体间的相互作用
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比较分子场分析法 CoMFA
操作过程
前期准备 1.逐一建造各化合物的分子逐一建造各化合物的分子 2.结构优化结构优化 3.研究药物的优势构象研究药物的优势构象 4.计算各原子的电荷密度计算各原子的电荷密度

药物设计的基本原理和方法

1 所有化合物应是同源物，结构上具有相同的基本母核，与
所选择参数之间不能有相关性，要有比较大的差异，并且生物活性数据的变化幅度应大于一个对数单位（即大于10倍），否则得不到足够的信息；
2 所设计化合物的物理化学性质差异要大
Hansch方法的一般操作过程
*
Hansch方程除了研究定量构效关系外，还能用来解释药物作用机理，推测和描述可能的受体模型，研究除活性以外的其他药代动力学定量关系
分子对接法（Docking）
通过生长、旋转等得到基本骨架，按照受体的腔穴，定出靶标边界，这是一级结构的生成。从有关数据库搜索与受体受点结合的原子或原子团，设计新的化合物
*
二、间接药物设计（Indirect Drug Design）
间接药物设计法受体的三维结构并不清楚
以小分子的构效关系为基础，从一组小分子化合物的结构和生物活性数据出发，研究结构与活性关系的规律
是一种新药设计的研究方法，可以作为先导化合物优化的一种手段。也是计算机辅助药物设计的一个重要内容
A＝f（C）
生物活性
化合物的结构特征
由于学科的限制，并没有成功地将此关系用于药物设计
发展建立了三种定量构效关系的研究方法
*
20世纪 60年代定量构效关系: 并根据信息进一步结构参数找出结构与活性间的
分子疏水性参数IogP,即分子的脂水分配系数(partition coefficient)，表示分子的疏水性
化合物在有机相和水相中分配平衡时的量（摩尔）浓度Co和CW之比值,P=CO/CW
P值一般较大，常用IogP表示
当分子中有该取代基时I为1，当分子中没有该取代基时I为0。
logP的测定:
*

软药设计名词解释

软药设计名词解释
2. 分子对接（Molecular Docking）：通过计算方法模拟药物分子与靶标分子之间的结合方式和亲和力，以预测药物分子与靶标之间的相互作用。分子对接可以用于评估Байду номын сангаас物分子的结合位点、结合模式和亲和力。
3. 三维定量构效关系（3D-QSAR）：通过计算化学描述符和分子结构来建立药物分子的定量构效关系模型。3D-QSAR可以帮助预测和优化药物分子的活性和选择性。
软药设计名词解释
软药设计（Computer-Aided Drug Design，CADD）是一种利用计算机辅助方法来设计和优化药物分子的过程。在软药设计中，许多计算工具和方法被用于加速药物发现和开发的过程，以提高药物的研发效率和成功率。
以下是一些与软药设计相关的常见名词解释：
1. 药物虚拟筛选（Virtual Screening）：使用计算方法对大量化合物进行预测和评估，以筛选出具有潜在药物活性的化合物。虚拟筛选可以帮助研究人员在实验室合成和测试之前，快速确定候选化合物。
这些名词和方法在软药设计中扮演重要角色，通过计算机辅助方法，可以加速药物研发过程，提高药物的研发效率和成功率。
4. 药物动力学模拟（Molecular Dynamics Simulation）：使用分子动力学模拟方法来模拟药物分子和靶标分子在时间尺度上的相互作用和运动。药物动力学模拟可以提供关于药物分子和靶标分子之间的动态信息，有助于理解药物的作用机制和优化药物分子的设计。
软药设计名词解释
5. 机器学习（Machine Learning）：利用计算机算法和模型来训练和预测药物分子的性质和活性。机器学习方法可以用于分析大规模的化学和生物数据，以辅助药物设计和优化。

定量构效关系及研究方法

定量构效关系及研究方法定量构效关系及研究方法在新药研发领域中，构效关系是一个非常重要的研究方向。

定量构效关系研究涉及多个学科，主要关注分子结构与生物活性之间的定量关系，从而可以更好地理解药物分子的作用机制，加速新药研发过程。

定量构效关系研究需要综合运用化学、生物学、统计学等知识，以下是关于定量构效关系及研究方法的简介。

一、什么是构效关系？构效关系（structure-activity relationship，简称SAR）指的是分子结构与生物活性的定量关系。

其中，结构是指化合物的化学构成，包括它们之间的键和原子。

而活性是指化合物的生物学效应，可以用化合物在生物系统中产生的任何测量结果来描述。

构效关系可以帮助科学家们预测化合物的活性，从而设计新的化合物结构和合成路线，这些化合物可以更好地满足特定的药理学活性要求。

通过对不同化合物结构的定量构效关系的研究，可以为新药研发提供很多指导意见。

二、定量构效关系研究的步骤1、确定需要的生物活性我们需要确定要研究的化合物的特定药理活性。

可以在《药理学评论》（Pharmacological Reviews），《化学生物学杂志》（Chemical Biology），《生物健康科学》（Bioorganic & Medicinal Chemistry）等各种出版物中找到相关信息。

2、确定结构参数确定分子结构参数时，可以使用现有化合物的分类和命名法，例如糖苷化合物和脂肪酸酯类化合物和蛋白质（对于蛋白质，后述）。

一些常用的结构参数包括化合物的大小、氢键、芳香性、位置异性、甲基化、氧化和酯化等。

3、收集数据在确定需要的活性后，需要从各种文献和数据库中收集现有的数据。

这些数据可以是某种化合物结构的活性值，例如生物抑制浓度（IC50）、生物效价等，也可以是化合物的各种物化性质，例如溶解度、蒸汽压等。

4、数据处理数据处理是定量构效关系研究中非常关键的一步。

必须确定分子结构参数和生物活性之间的相关性。

构效关系总结范文

一、概述构效关系研究起源于20世纪60年代，其核心思想是通过分析药物的化学结构与其生物活性之间的关系，为药物设计和筛选提供理论依据。

随着计算机技术的快速发展，QSAR方法逐渐成为药物研发的重要工具。

二、QSAR方法分类1. 二维定量构效关系（2D-QSAR）：主要研究药物分子的二维结构与其生物活性之间的关系。

常用的方法包括分子场方法、分子对接等。

2. 三维定量构效关系（3D-QSAR）：研究药物分子的三维结构与其生物活性之间的关系。

主要方法包括距离几何学三维定量构效关系（DG 3D-QSAR）、分子形状分析（MSA）、虚拟受体方法（FR）等。

（1）DG 3D-QSAR：将药物分子划分为若干功能区块，定义药物分子活性位点，计算低能构象时各个活性位点之间的距离，形成距离矩阵。

同时，定义受体分子的结合位点，获得结合位点的距离矩阵。

通过活性位点和结合位点的匹配，为每个分子生成结构参数，对生理活性数据进行统计分析。

（2）MSA：认为药物分子的药效构象是决定药物活性的关键。

通过比较作用机理相同的药物分子的形状，以各分子间重叠体积等数据作为结构参数进行统计分析，获得构效关系模型。

（3）FR：采用多种探针粒子在药物分子周围建立一个虚拟的受体环境，以此研究不同药物分子之间活性与结构的相关性。

其原理较之CoMFA方法更加合理，是目前QSAR研究的热点之一。

三、QSAR方法的优势1. 提高药物研发效率：通过QSAR方法，可以快速筛选出具有潜在活性的化合物，降低药物研发成本。

2. 降低实验风险：在药物研发早期阶段，利用QSAR方法可以预测化合物的生物活性，避免进行不必要的实验。

3. 丰富药物结构信息：QSAR方法可以揭示药物分子中与生物活性相关的结构特征，为药物分子设计提供指导。

四、展望随着计算机技术的不断进步，QSAR方法在药物研发中的应用将越来越广泛。

未来，QSAR方法将与其他生物信息学、分子模拟等手段相结合，为药物研发提供更加全面、准确的预测依据。

定量构效关系(QSAR)及研究方法.

分为三部分内容：1定量构效关系及研究现状2二维定量构效关系的概念模式及研究方法3三维定量构效关系研究一、定量构效关系及研究现状1、定量构效关系（QSAR）就是定量的描述和研究有机物的结构和活性之间的相互关系。

最初它作为药物设计的一个研究分支，是为了适应合理设计生物活性的需要发展起来的。

近二三十年，特别是计算机的发展和应用使QSAR研究提高到一个新的水平，其应用范围也在迅速扩大。

2、目前，QSAR在药物、农药、化学毒剂、环境毒理学等领域得到广泛的应用。

QSAR在药物和环境研究领域具有两方面的功能：根据所阐明的构效关系的结果，为设计、筛选或预测生物活性化合物指明方向根据已有的化学反应知识，探求生理活性物质与生物体的相互作用规律，从而推论生物活性所呈现的机制3、QSAR的发展主要历程了三个阶段：早期朴素认识很早以前，人们就已经认识到物质的反应性与其结构之间存在着一定的关系。

由于当时对物质认识水平肤浅，这种对结构--活性的认识是最朴素最原始的。

定性阶段Crum-Brown和Frazer开创了结构-活性定量关系研究的先河，他们认为化合物的生物活性与结构之间有某种函数关系Ψ=f(C)定量阶段Hansch等人从研究取代基与活性的关系出发，建立了线性自由能模型，从而使构象关系的研究从定性构效关系转向定量构效关系。

4、目前QSAR研究呈现三个方面的的特点：综合性QSAR的研究越来越多的借助数学、化学、生物等学科的理论和方法理论性主要是量子化学、量子生物学的理论应用于QSAR方程程序化即专家系统和数据库的开发和研制二、二维定量构效关系的概念模式及研究方法1、QSAR的研究程序包括五个主要步骤：选择合适的待测数据资料，建立待测数据库。

从数据库中选择合适的分子结构参数及欲研究的活性参数选择合适的方法建立结构参数与活性参数间的定量关系模型模型检验，选择更好的结构参数或建模方法，使模型更优化；同时需给出模型的约束条件和误差范围实际应用，预测新化合物的活性2、自从Hansch在1964年构建了线性自由能关系模型形成QSAR以来，经过许多研究者的努力当前已有多种QSAR模型，大致可分为两种：数值模型和推理模型，在这里我们主要介绍数值模型。

新型药物的计算设计方法及其抗肿瘤作用评估

新型药物的计算设计方法及其抗肿瘤作用评估引言：肿瘤是严重威胁人类健康的疾病之一，而药物的研发和设计对于肿瘤治疗具有至关重要的作用。

随着科技的进步和计算机的广泛应用，计算设计方法已经成为开发新型药物的重要手段。

本文将介绍新型药物的计算设计方法以及其在抗肿瘤作用评估中的应用。

新型药物的计算设计方法：1. 分子模拟：分子模拟是一种利用计算机模拟方法研究药物与靶点相互作用的技术。

通过分子动力学模拟、分子对接和药力学模拟等方法，可以模拟药物分子与靶点的结合状态，了解其空间构象和相互作用，从而帮助设计具有更好效果的药物分子。

分子模拟技术在新药研发中发挥着越来越重要的作用，加速了药物发现的过程。

2. 三维定量构效关系（3D-QSAR）分析：3D-QSAR是一种利用化合物分子的三维结构和活性之间的关系进行定量结构-活性关系研究的方法。

它可以通过计算分子的物理化学性质和结构信息，预测或衍生药物分子的活性。

基于3D-QSAR模型，可以对化合物进行定量结构优化，设计出具有更好活性的化合物。

3. 虚拟筛选：虚拟筛选是一种利用计算机技术对大规模化合物库进行筛选的方法。

通过预测分子的生物活性和药物性质，快速筛选出具有潜力的候选药物分子。

虚拟筛选可以大大缩短药物研发的时间和成本，提高药物研发的效率。

新型药物的抗肿瘤作用评估：1. 细胞外试验：细胞外试验是评估药物的抗肿瘤活性的常用方法。

通过培养肿瘤细胞株，给药后观察细胞的增殖、存活和凋亡等指标的变化。

同时可以运用荧光染料等方法，观察药物对细胞形态和结构的影响，从而评估药物的抗肿瘤作用。

2. 动物模型：动物模型是评估新型药物抗肿瘤作用的重要手段。

常用的动物模型包括荷瘤小鼠模型、移植瘤模型和转基因小鼠模型等。

通过给药给疾病动物模型，观察肿瘤生长的抑制效果和生存期的延长，可以评估药物候选分子在体内的疗效和安全性。

3. 临床试验：临床试验是评估药物疗效和安全性的最后一道关卡。

药物候选分子需要通过不同的临床试验阶段，包括I期、II 期和III期临床试验。

药物构效关系

药物构效关系介绍药物构效关系是指药物分子结构与其生物活性之间的关系。

研究药物构效关系有助于了解药物的作用机制、优化设计药物分子、预测药物的生物活性等，在药物研发中具有重要意义。

本文将介绍药物构效关系的概念、研究方法以及在药物研发中的应用。

药物构效关系的概念药物的构效关系是指药物分子结构与其生物活性之间的定量或定性关系。

药物分子的结构包括原子和基团的排列方式，以及它们之间的键和键的性质。

药物的生物活性包括与生物目标的亲和力、抑制活性、选择性等。

药物构效关系的研究方法研究药物构效关系的方法主要包括定量构效关系（QSAR）和定性构效关系。

定量构效关系是指将药物分子的结构参数与其生物活性进行数学模型的建立和分析。

定性构效关系是指通过药物分子结构与生物活性之间的相似性判断不同化合物的活性。

定量构效关系定量构效关系是药物构效关系中较为常用的研究方法之一。

它利用统计学和数学方法建立数学模型，将药物分子的结构参数与其生物活性之间的关系进行定量描述。

常用的定量构效关系方法包括多元线性回归、偏最小二乘回归等。

多元线性回归多元线性回归是一种常见的定量构效关系建模方法。

它通过将多个影响因子（药物分子结构参数）与生物活性进行线性组合，得到一个数学模型，从而预测药物的生物活性。

多元线性回归模型的建立需要依赖一定数量的药物分子结构参数和对应的生物活性数据。

偏最小二乘回归偏最小二乘回归是一种统计建模方法，尤其适用于样本数小于变量数的情况。

在研究药物构效关系时，往往样本数较少，变量数较多，因此偏最小二乘回归可以更好地解决这个问题。

它通过将药物分子结构参数与生物活性进行线性组合，并通过最小化残差来拟合数据，得到一个较为准确的模型。

定性构效关系定性构效关系是通过分析化合物的结构与生物活性之间的相似性，判断不同化合物的生物活性。

定性构效关系的研究方法主要包括药物分子的对比法、药物片段法等。

这些方法不需要建立数学模型，仅通过药物分子的结构特征进行判断。

qsar名词解释

qsar名词解释QSAR是化学研究领域中常见的术语，全称是Quantitative Structure-Activity Relationship，指的是定量结构-活性关系，也被称为定量构效关系。

它指的是一种结构活性关系的研究方法，主要用于研究化合物结构与生物活性之间的关系。

在 QSAR 研究中，通过对化合物结构与其生物活性数据的系统分析和数学模型的建立，来预测新化合物的生物活性。

下面将从三个方面详细解释 QSAR 的含义。

1.定量结构化合物的结构是 QSAR 研究中最基本的因素。

可以通过化合物的物理、化学性质来描述它的结构。

化合物结构的描述方法包括分子式、分子量、官能团、键长、键角等，还可以利用化学信息学中的描述方法，如 SMILES 和 InChI 代码等来描述分子结构。

我们需要确定哪些结构特征与生物活性有关，这需要大量的实验数据和计算方法的支持。

2.活性生物活性通常是指化合物在生物系统中产生的效应。

QSAR 研究的重点就是结合多种活性数据，包括药效、毒性、代谢反应以及生物配合物等。

这些数据是实验数据和计算模型的基础。

通过对这些数据的分析，可以更好地了解化合物结构与其生物活性之间的关系。

3.关系QSAR 研究的核心在于建立化合物结构与生物活性之间的数学模型。

这些模型可以预测新化合物的生物活性，以帮助药物研究人员设计更有效的化合物。

本质上，建立 QSAR 模型需要大量的已知化合物的结构和生物活性数据。

这些数据通过数学和统计分析等手段来建立QSAR 模型，进而预测新化合物的活性。

建立 QSAR 模型需要考虑各种因素，如数据质量和量，模型预测能力和可靠性等。

总的来说， QSAR 是一种广泛应用于化学研究领域的科学研究方法。

随着大数据时代的到来， QSAR 研究也将越来越具有前景。

因为它不仅可以应用于药物研究及阐明其他化合物的结构-活性关系，还可以推动基于计算机辅助药物设计的发展，以及新型物质的搜索和预测等方面。

定量结构-活性关系的研究方法及其应用

定量结构-活性关系的研究方法及其应用作者：王婷来源：《科技视界》2014年第15期【摘要】本文阐述了定量结构-活性关系的研究程序及其相关的研究方法，并关注了定量结构-活性关系在药物化学和环境化学方面的相关应用。

【关键词】定量结构-活性关系；方法；应用The Research Methods and the Applications of Quantitative Structure-activity RelationshipWANG Ting（School of Petroleum and Chemical Engineering Yinchuan Institute of Energy, Yingchuan Ningxia 750105, China)【Abstract】This paper expounds the quantitative structure - activity relationship studies program and related research methods, and focus on the recent years of quantitative structure - activity relationship related applications in medicinal chemistry and environmental chemistry.【Key words】QSAR; Methods; application0概述定量结构-活性关系(quantitative structure-activity relationship，QSAR)是预测化合物的理化性质或生物活性的理论方法之一，在现代计算化学理论中，定量结构-活性关系(QSAR)是研究一类化合物的二维结构或三维结构，采用了理论计算，然后再进行统计分析，找出结构与其生物效应(如药物的生物利用度、活性或毒性等)的定量关系的方法，它是众多研究者进行药物研究时所使用的重要理论计算方法和常用手段。

定量构效关系(QSAR)在新兽药研发中的应用

定量构效关系（QSAR）在新兽药研发中的应用利用化合物定量构效关系（QSAR）方法研制新兽药，是今后药物研究开发的热点和重点。

此稿介绍应用QSAR法通过化学的合成获得新药——鱼腥草素α-位衍生物、大蒜新素衍生物和水溶性氟苯尼考琥珀酸钠的方法原理，扩大了发展新药的思路，谨供阅览。

定量构效关系（Quantitative structure-activity relationship, QSAR）是在传统构效关系的基础上，以数学和统计学手段，研究化合物分子的理化性质参数或结构参数与其生物活性的定量关系。

在药理学中，可利用化合物的理化性质参数或结构参数，结合物理化学中常用的经验方程推测化合物的药理活性，一定程度上揭示了药物分子与生物大分子结合的模式，预测或解释有机小分子的药理活性，以及在生物体内吸收、分布、代谢、排泄等生理相关性质。

在药物设计中，可利用受体或药理作用靶位特点，结合化合物分子的量子化学参数或结构参数，通过经验方程设计新化合物结构，在体外模拟其生物活性，有目的的合成新药物分子。

1、定量构效关系（QSAR）的研究背景1868年，A Crum-Brown等人提出了Crum-Brown方程，用化学结构的函数来表示化合物的生理活性，药物构效关系研究由定性研究发展到定量研究。

随着技术和分子生物学、分子药理学的快速发展，定量构效关系已从经典的二维定量构效关系发展到具有直观性的三维定量构效关系，再到可以模拟化合物分子全部构象的四维定量构效关系，直至可以模拟诱导契合的五维定量构效关系，使人们对药物配体-受体的结合过程有了更深入的认识，这对于药物分子设计和先导化合物改造有十分重要的意义。

QSAR研究中涉及了多种经验方程。

1962年，美国波蒙拿学院的Hansch提出了表示二维定量关系的Hansch方程。

1980年代前后人们开始探讨基于分子构象的三维定量构效关系的可行性。

1979年，Crippen提出“距离几何学的3D-QSAR”；1980年Hopfinger等人提出“分子形状分析方法”；1988年Cramer等人提出了“比较分子场方法”（CoMFA）。

药物设计常用方法QSAR方法介绍

药物设计常用方法QSAR方法介绍一QSAR方法定义和发展过程简介定量构效方法（quantitative structure-activity relationship, QSAR）是应用最为广泛的药物设计方法。

所谓定量构效方法就是通过一些数理统计方法建立其一系列化合物的生理活性或某种性质与其物理化学性质之间的定量关系，通过这些定量关系。

可以预测化合物的生理活性或某些性质，指导我们设计出具有更高活性的化合物。

早在1867年，Crum-Brow 和Fraser就提出了构效关系的概念，1900年前后，Overton 和Meyer等提出了麻醉作用的类脂学说，即化学结构各异的麻醉剂其活性随着脂-水分配系数增加而增加的现象，这可能是最早提出的化合物生理活性和物理化学性质之间的定量分配关系模型。

但只是到近几十年，尤其是Hansch法提出后，随着计算机技术的发展和多变量解析技术的引入，定量构效关系方法才逐渐发展和应用起来，现在它已经成为药物设计和药物开发中不可缺少的工具。

二：常用QSAR方法介绍1 二维定量构效关系方法（2D-QSAR）传统的二维定量构效关系方法很多，有Hansch法、模式识别Free-Wilson法和电子拓扑法。

其中最为著名应用最为广泛的就是Hansch和Fujita提出的Hansch法。

它假设同系列化合物某些生物活性的变化是和它们某些可测量物理化学性质的变化相联系的。

这些可测量的特性包括疏水性、电性质和空间立体性质等，都有可能影响化合物的生物活性。

Hansch法假定这些因子是彼此孤立的，故采用多重自由能相关法，借助多重线性回归等统计方法就可以得到定量构效关系模型。

Hansch法最初可以表达为下面的公式lg1/c=algp+bσ+cE+……+constant既活性和疏水性参数π或lgp、电负性参数σ以及立体参数E有关。

后来Hansch发现药物要交替穿过水相和类脂构成的体系，其移动难易程度和lgp呈现出函数关系。

药物化学问答题部分及答案

1．合理药物设计：依据生物化学、分子生物学、酶学等生命科学的研究成果，针对这些基础学科所揭示的包括酶、受体、离子通道及核酸等潜在的药物作用靶位，再参考其内源性的配体或天然底物的化学结构特征设计药物分子，以发现选择性作用于靶位的新药，这些药物往往具有活性强，作用专一且副作用低等特点。

2．定量构效关系（QSAR ）是将化合物的结构信息、理化参数与生物活性进行分析计算，建立合理的数学模型，研究构-效之间的量变规律，为药物设计、指导先导化合物结构改造提供理论依据。

3．药典是国家控制药品质量的标准，是管理药物生产、检验、供销使用的依据，具有法律的约束力。

1．局部麻醉药普鲁卡因是怎样发现的？它给我们什么启示？1855年尼曼(Niemann)从古柯树叶中首次提取出可卡因。

1884年首先用于临床，具有成瘾性及其他一些毒副作用，简化结构，寻找更好的局部麻醉药。

结果发现苯甲酸酯结构对局部麻醉作用有关键作用。

确定了苯甲酸酯的局部麻醉作用后，便对可卡因母核爱康宁结构进行改造和简化。

发现爱康宁双环结构并非局部麻醉作用所必须结构。

对苯甲酸酯类化合物进行了大量研究，发现了普鲁卡因。

启示：以天然化合物结构出发设计和发现新药。

2．列举几种常用的全身静脉麻醉药。

依托咪酯、丙泊酚、氯胺酮、羟丁酸钠、丙泮尼地 3．按化学结构分类，局麻药分为哪几类？各有哪些主要代表药物？芳酸酯类（普鲁卡因）、酰胺类（利多卡因）、氨基酮类（达克罗宁）、氨基醚类（奎尼卡因）、氨基甲酸酯类（地哌冬、庚卡因） 4．简述局麻药的构效关系。

局部麻醉药的结构可以概括出此类药物的基本骨架由三部分构成：亲脂性部分(Ⅰ): a.芳烃、芳杂环、苯环的作用较强;b.苯环上引入给电子的氨基、羟基、烷氧基时,局麻作用增强,而吸电子取代基则作用减弱;c.氨基处于羰基的对位最好,苯环上若再有其它取代基如氯、羟基、烷氧基时,由于位阻作用而延缓了酯的水解,因此,活性增强,作用时间延长氨基上代以烷基可以增强活性,但毒性要增加。

化学构效关系的研究方法

化学构效关系的研究方法化学构效关系研究是现代药物研究的重要组成部分，它主要研究分子结构、环境条件以及其它因素对药物分子作用的影响，从而揭示出化合物分子结构与其药效关系的规律。

这种研究方法早在上世纪七十年代就出现了，并已成为药物研发中一种成功的方法。

化学构效关系研究的重点不在分子的明确作用机制，而是在建立药效与药物分子结构之间的联系。

本文将介绍化学构效关系研究的方法、技术和应用。

化学构效关系研究方法化学构效关系研究方法包括定量构效关系(QSAR)和定性构效关系(QSPR)。

定量构效关系是指通过一定的数学模型，将分子结构与生物化学活性之间的关系描述为数学方程式。

这种方程式可以用来预测化合物的生物活性。

定性构效关系则是研究由分子结构引起的药物性质变化，但并不考虑这些变化的数值关系。

这种方法适用于探索分子活性的定性规律。

化学构效关系的研究是基于分子分析技术和模拟技术的。

分子分析技术分子分析技术用于测量分子结构的物理和化学性质。

分子结构的物理和化学性质对药物的活性有重要的影响，并与活性密切相关。

分子分析技术包括以下几种：1. 紫外吸收光谱：可用于测定化合物的电子结构。

2. 质谱：可用于测定化合物的分子量和分子片段的质量。

3. 核磁共振(NMR)光谱：可用于测定化合物的结构、芳香性、立体异构和原子的化学环境等。

4. 循环伏安（CV）：可用于研究电化学反应和电子转移效应。

5. 原子力显微镜（AFM）：可用于测量物质的表面形貌和微观结构。

模拟技术模拟技术是指利用计算机对化学反应和分子结构进行模拟，做出分子模型、模拟分子交互以及模拟分子活性等。

模拟技术能够帮助科学家预测分子反应动力学机理，提高药物研发效率。

模拟技术的主要方法包括分子力学模拟、分子动力学模拟、量子力学模拟等。

化学构效关系的应用1. 药物研发：通过研究化合物的结构，揭示其生物活性以及作用机制，为药物研发提供重要参考。

2. 农药研究：通过研究农药分子的特性及其与农作物的互作关系，帮助设计更有效的农药。

【国家自然科学基金】_定量结构活性关系(qsar)_基金支持热词逐年推荐_【万方软件创新助手】_20140802

2008年序号 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50
科研热词推荐指数定量构效关系 6 除草活性 2 遗传函数算法 2 qsar 2 comfa 2 黄酮化合物 1 非单调剂量-响应关系 1 雌激素类化合物 1 金属离子 1 酿酒酵母 1 酶催化反应 1 辣根过氧化物酶 1 组合预测 1 离子性质 1 生物吸附 1 比较分子相似性指数分析(comsia)1 毒性 1 杀菌活性 1 支持向量回归 1 抗艾滋病药物 1 抗凋亡作用 1 抑藻活性 1 密度泛涵理论(dft) 1 定量结构与活性相关(qsar) 1 定量结构-活性相关关系 1 定量结构-活性相关(qsar) 1 定量结构-活性相关 1 定量结构-活性关系 1 多氯联苯 1 吲哚 1 含氟化合物 1 吡啶类衍生物 1 吡咯衍生物 1 合成 1 受体结构 1 分子设计 1 分子对接 1 分子力场分析 1 农药 1 内分泌干扰物 1 亚胺类杀菌剂 1 丙烯酰吗啉 1 三维全息原子场作用矢量 1 n-硝基-n-(2,4,6-三氯苯基)脲 1 n-硝基-n-(2 1 mtt法 1 k-最近邻 1 hansch方程 1 6-三氯苯基)脲 1 4 1
2014年科研热词推荐指数序号定量构效关系 5 1 密度泛函理论(dft) 3 2 量化参数 3 蚕豆蚜 2 4 比较分子相似性指数分析 2 5 比较分子场分析 2 6 棉红蜘蛛 2 7 杀虫活性 2 8 杀虫机理 2 9 定量结构-活性关系 2 10 定量构效关系(qsar) 2 11 分子对接 2 12 分子动力学 2 13 驱避活性 1 14 量子力学/分子力学 1 酚类内分泌干扰物 1 辣根过氧化物酶(hrp) 1 贝叶斯统计 1 螺环吲哚衍生物 1 萜类化合物 1 药效团 1 芳基磺酰胺衍生物 1 脂肪酶 1 细胞色素p450 1a2 1 生物富集因子 1 氯代芳烃 1 木质素过氧化物酶(lip) 1 支持向量机 1 抗艾滋病药物 1 抑制剂 1 戈卑鱼 1 德国小蠊 1 密度泛函理论 1 定量结构活性关系(qsar) 1 定量结构-活性相关 1 嘧啶酮 1 取代苯胺和苯酚类化合物 1 卤代有机化合物 1 区间数据 1 分子模拟 1 丙酮酸激酶 1 三维全息原子场作用矢量 1 vsmp 1 n-取代苯基-苯并噻(噁)唑酮-3-甲酰胺类化合物 1 n-取代苯基-苯并噻((口恶))唑酮-3-甲酰胺类化合物 1 hiv-1整合酶抑制剂 1