本文關(guān)鍵詞：雌激素類衍生物對(duì)雌激素受體結(jié)合活性的QSAR和分子對(duì)接研究　出處：《西北農(nóng)林科技大學(xué)》2012年碩士論文　論文類型：學(xué)位論文

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【摘要】：雌激素是由人體產(chǎn)生的一類能夠和雌激素受體相互作用的配體分子，雌激素的存在對(duì)人體的生殖系統(tǒng)、骨骼系統(tǒng)和神經(jīng)系統(tǒng)等都有顯著影響。雌激素相關(guān)的疾病包括生殖系統(tǒng)癌癥、神經(jīng)系統(tǒng)紊亂、肥胖等。這些疾病的發(fā)生是由雌激素和相應(yīng)的受體相互作用引發(fā)的。雌激素受體結(jié)合雌激素后與其他蛋白質(zhì)相互作用，進(jìn)而參與或調(diào)節(jié)不同的生物通路，因此選擇合適的雌激素類化合物和特定受體結(jié)合是相關(guān)疾病治療和預(yù)防的一個(gè)重要途徑，并且以雌激素受體為靶標(biāo)的藥物設(shè)計(jì)在化學(xué)和制藥行業(yè)一直都是一個(gè)熱點(diǎn)。本研究選取82個(gè)雌激素受體配體分子構(gòu)建QSAR模型和分子對(duì)接學(xué)習(xí)，以期能夠?yàn)榇萍に厮幬镌O(shè)計(jì)和篩選提供良好的工具。我們共采用MLR、PLSR、和BRNN三種方法分別對(duì)ERα、ERβ的結(jié)合活性以及配體對(duì)兩者間的結(jié)合選擇性建立QSAR模型，其中對(duì)ERα和ERβ活性，MLR和PLSR模型的結(jié)果要優(yōu)于BRNN模型（ERα：MLR的統(tǒng)計(jì)結(jié)果為Rtr~2=0.72, Qte~2=0.63； PLSR模型的統(tǒng)計(jì)結(jié)果為Rtr~2=0.92,Qte~2=0.84。 ERβ: MLR統(tǒng)計(jì)結(jié)果為Rtr~2=0.75, Qte~2=0.75；PLSR統(tǒng)計(jì)結(jié)果為Rtr~2=0.98, Qte~2=0.80）。對(duì)于ER受體選擇性來說，MLR模型也是表現(xiàn)最好的Rtr~2=0.74，Qte~2=0.80。 Surflex-dock技術(shù)被用來進(jìn)行配體結(jié)合蛋白質(zhì)受體的對(duì)接學(xué)習(xí)，結(jié)果表明這類分子的8位取代基和母核平面間的夾角對(duì)分子結(jié)合有很大影響。通過使用多個(gè)蛋白質(zhì)結(jié)晶進(jìn)行對(duì)接學(xué)習(xí)，，我們探討了一些對(duì)接中出現(xiàn)的問題，結(jié)果表明對(duì)接得分和結(jié)合活性間線性關(guān)系極弱。而且蛋白質(zhì)結(jié)晶的不同以及分子處理方式的不同對(duì)分子對(duì)接有很大的影響。這在使用分子對(duì)接時(shí)應(yīng)該給予充分重視。
[Abstract]:Estrogen is a kind of ligand produced by human body which can interact with estrogen receptor. The existence of estrogen affects the reproductive system of human body. The skeletal system and nervous system have significant effects. Estrogen-related diseases include cancer of the reproductive system and disorders of the nervous system. Obesity and so on. These diseases are caused by the interaction between estrogen and corresponding receptors. Estrogen receptors interact with other proteins after binding estrogen, and then participate in or regulate different biological pathways. Therefore, the selection of appropriate estrogen compounds and specific receptor binding is an important approach to the treatment and prevention of related diseases. Drug design targeting estrogen receptor has been a hot topic in chemical and pharmaceutical industries. 82 estrogen receptor ligands were selected to construct QSAR model and molecular docking learning. In order to provide a good tool for the design and screening of estrogen drugs, we used MLR PLSR and BRNN respectively to detect ER 偽. The binding activity of ER 尾 and the selectivity of ligand binding to ER 尾 were used to establish QSAR model, in which ER 偽 and ER 尾 activity were determined. The results of MLR and PLSR model are better than that of BRNN model ER 偽: MLR. The statistical results of the PLSR model were Rtrtrine 20.92% Qtei 20.84.The ER 尾: MLR statistic result was Rtr~2=0.75. Qteo 2: 0.75; The results of PLSR were Rtrl2 + 0.98 and QT 2 + 0. 80%. MLR model was also the best Rtr~2=0.74 for ER receptor selectivity. Qtean 0.80. Surflex-dock technology is used to study the docking of ligand binding protein receptors. The results show that the angle between the 8-position substituent group and the parent nuclear plane has a great influence on the molecular binding. By using multiple protein crystals for docking learning, we discuss some problems in the docking process. The results show that the linear relationship between docking score and binding activity is very weak, and the difference of protein crystallization and molecular treatment has great influence on molecular docking. This should be given sufficient weight when using molecular docking. Look at.
【學(xué)位授予單位】：西北農(nóng)林科技大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2012
【分類號(hào)】：R341

【共引文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：1420254