基于分子參數(shù)的生物活性預(yù)測(cè)模型的研究.pdf

1、本文采用多元線性回歸、主成分分析、判別分析以及聚類分析等方法，對(duì)多類藥物的生物活性進(jìn)行了定量構(gòu)效關(guān)系(QSAR)研究，建立了多個(gè)QSAR模型，取得了與文獻(xiàn)相近或更優(yōu)的結(jié)果。以分子參數(shù)為基礎(chǔ)，開展的工作主要有以下幾個(gè)方面： 1)對(duì)100個(gè)結(jié)構(gòu)多樣的化合物的結(jié)構(gòu)性質(zhì)和小腸吸收率進(jìn)行了定量構(gòu)效關(guān)系研究，通過對(duì)比采用最優(yōu)的多元線性回歸分析方法，得到了二維的小腸吸收預(yù)測(cè)模型，取得了令人滿意的統(tǒng)計(jì)結(jié)果(R<'2.>0.80)和良好的預(yù)測(cè)能力

2、。 2)對(duì)190個(gè)不同種類的化合物的結(jié)構(gòu)性質(zhì)和血腦屏障通透性進(jìn)行定量研究，建立了具有較好統(tǒng)計(jì)結(jié)果和預(yù)測(cè)能力的模型，同時(shí)確定了對(duì)血腦屏障通透性影響較大的參數(shù)。 3)對(duì)81個(gè)化合物(35個(gè)抑制劑，46個(gè)非抑制劑)進(jìn)行P450 2C9(CYP 2C9)抑制劑的定量判別分析，建立了P4502C9抑制劑的判別模型，抑制劑的判別正確率為85.7％，非抑制劑的判別正確率為90.0％，模型具有較好的判別能力。此結(jié)果對(duì)于幫助指導(dǎo)P450