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首页EP1受体拮抗剂的定量构效关系优化:多元线性回归与PCA比较
该研究论文标题为《EP1受体抗拮剂定量构效关系 (2012年)》,发表在哈尔滨工业大学学报上,由闰玉莲、李燕等人撰写,主要针对EP1受体拮抗活性的开发进行深入探讨。EP1受体是一种在体内具有生理作用的受体,对抗拮剂的研究对于药物设计至关重要。作者选取了103个EP1受体抗拮剂分子作为研究对象,每个分子的254个参数被用于分析,以揭示它们与抗拮作用活性之间的关系。 研究采用了多元线性回归(MLR)和主成分分析(PCA)这两种统计方法。通过MLR,研究人员建立了一个训练集R²=0.77,SEE=0.83,检验集R²=0.74,SEP=0.33的模型,显示出良好的预测性能。而PCA方法得到的模型则为训练集R²=0.72,SEE=0.45,检验集R²=0.71,SEP=0.38。尽管PCA模型的预测精度稍逊于MLR,但两者都展示了定量构效关系的重要性,即分子结构中的特定参数与活性之间的关系。 论文的核心发现是,通过这两种统计分析,科学家能够更准确地预测新化合物的EP1受体拮抗活性,这对于新药的研发和筛选具有实际应用价值。通过确定的活性影响参数,研究人员可以指导药物设计者优化分子结构,以提高药物的效力和选择性,从而可能开发出具有更高活性的EP1受体抗拮剂。 此外,该研究还强调了定量构效关系(QSAR)在药物化学领域的应用,它是一种强大的工具,能够帮助科研人员理解生物活性与化学结构之间的复杂关系,从而在药物发现的早期阶段减少实验成本并缩短研发周期。因此,这篇论文不仅提供了实证研究的数据支持,也为后续EP1受体拮抗剂的优化设计提供了理论依据和技术指导。
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第
44
卷第
4
期
2012
年
4
月
哈尔滨工业大学学报
JOURNAL OF HARBIN INSTITUTE OF TECHNOLOGY
Vo
l.
44
No.4
Ap
r.
2012
EPl
受体抗拮剂定量构效关系
闰玉莲,李
燕,杨银凤,卢晓伟,张述伟
(大连理工大学化工学院,
116024
辽宁大连)
摘
要:为辅助开发高活性
EPl
受体抗拮剂,探讨和研究
EP1
受体拮抗活性的关键影响因素,选取
103
个
EP1
受体抗拮剂分子作为数据集,采用多元线性回归(
MLR)
法和主成分分析(
PCA)
法分析每个分子的
254
个参数进行模拟建模.结果表明,应用
MLR
和
PCA
方法都得到了具有良好预测能力的定量构效关系模
型
.MLR
法所建模型结果为:训练集
R
2
=0.77
,
S[[
=0.83
,
检验集
R
2
=0.74
,
S[p
=0.33.PCA
所建模型为:
训练集
R
2
=
O.
72
,
S[[
=
O.
45
,检验集
R
2
= 0.71 ,
S[P
=
0.38.
两种方法相比,
MLR
法所建模型较优,可靠性
及预测性强.这些模型及其确定的活性影响参数有助于辅助研发和筛选新型
EP1
受体抗拮剂.
关键词:
EPl
受体抗拮剂;定量构效关系;多元线性回归;主成分分析
中图分类号:
R913
文献标志码
:A
文章编号:
0367
-6234(2012)04 -0121
-05
Study on quantitative structure-activity relationship of
EPl
receptor antagonists
YAN Yu-lian ,
LI
Yan , YANG Yin-feng,
LU
Xiao-wei , ZHANG Shu-wei
(
School
of
Chemical
Engineering
,
Dalian
University
of
Technology
,
116024
Dalian
,
Liaoning
, China)
Abstract:
To
develop
EPl
receptor antagonists with higher activities , the key factors that affect the activities
of
EPl
antagonists were explored in this study. 103
EPl
antagonists were seleeted as data sets , and each mol-
ecule was calculated based on
254
parameters.
Two
regression methods of multiple linear regression
(MLR)
and principal component analysis
(PCA)
were used. The results show that the quantitative structure - activity
relationship models using both the MLR and PCA exhibit good predictive ability. The statistical results by
MLR show training set
R
2
=
O.
77
,
SEE
=
0.83
, test set R
2
=
O.
74
,
SEP
=
0.33
, and those by PCA show
training set
R
2
=
O.
72
,
SEE
=
0.45
, test set R
2
=
O.
71 ,
SEP
=
0.38.
Key
words:
EPl
receptor antagonists; quantitative structure-activity relationship; multiple linear regression;
principal component analysis
前列腺素是一类重要的具有多重生物活性的内
源性天然产物,是多种生理过程的重要介质
[1
剖,由
机体通过花生四烯酸代谢产生
[4]
前列腺素四
(prostaglandins
E2)是其中的一种,主要作用于神经
及其周边系统
EPl
是前列腺素血的特异性受体,
在治疗炎症和神经痛方面具有优良特性
[5
-6]
结构
上含酸性基团的甘氨酸磺胶类
EPl
受体抗拮剂对神
经系统的作用往往受限[刑,因此,对结构上不含酸性
基团的这类抗拮剂的研究可能会引起其对神经系统
活性的改变.目前,国内外对结构上含酸性基团的
收稿日期:
2010
-07 -09.
基金项目:国家自然科学基金资助项目
(10801025
)
作者简介:同玉莲(1
984
一)
,女,博士研究生.
通讯作者:李燕,
yanli@ dlut. edu.
cn.
EPl
受体抗拮剂的研究已较深人,对不含酸性基团
的分子则研究较少.本文拟对
103
个含酸性基团的
EPl
受体抗拮剂分于-进行定量构、效关系(
quantitative
structure-activity relationship
,
QSAR)
研究,以探讨影
响其拮抗活性的关键结构参数.目前还未发现此类
分子的模拟研究报道,因此,在多年计算机模拟工
作
[7
-11]
的基础上,对这类分子进行了
QSAR
研究
1
数据与方法
1.
1
数据
[4-6]
共
103
个
EPl
受体抗拮剂(如表
1
,骨架结构如
图
1)
.建模过程中随机选取
80
个分子作为训练集,
其余作为检验集,抗拮剂分子活性采用
Plf:
'SJ.
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