【摘要】：為提高化合物篩選效率、發(fā)現(xiàn)更多5-羥色胺轉(zhuǎn)運體(serotonin transporter,SERT)抑制劑,本研究選擇與中樞神經(jīng)系統(tǒng)5-羥色胺(5-hydroxytryptamine,5-HT)能神經(jīng)元具有極高相似性、能分泌5-HT、表達腺苷受體A3(A3AR)的RBL-2H3細胞,采用熒光底物ASP+進行SERT再攝取抑制率檢測,建立生物篩選SERT抑制劑的模型。在大規(guī)模的化合物庫中,基于配體的虛擬篩選技術(shù),采用貝葉斯分類方法與分子指紋相似度檢索篩選出待篩化合物;進一步結(jié)合生物篩選方法進行驗證,找到具有SERT抑制活性的全新結(jié)構(gòu)化合物。研究表明ASP+檢測方法有效降低環(huán)境生物危害性、檢測效率高,而將生物篩選和虛擬篩選兩者有機結(jié)合明顯提高了篩選的效率。
[Abstract]:In order to improve the screening efficiency and find more 5-hydroxytryptamine transporter (serotonin transporter,SERT) inhibitors, we selected RBL-2H3 cells with high similarity to 5-hydroxytryptamine-5-HT neurons, which can secrete 5-HT and express adenosine receptor A3 (A3AR). The inhibition rate of SERT reuptake was detected by fluorescence substrate ASP, and the model of bioscreening SERT inhibitor was established. In the large-scale compound library, the virtual screening technique based on ligands was used to select the compounds to be screened by using Bayesian classification method and similarity retrieval of molecular fingerprints. A new structure compound with SERT inhibitory activity was found. The results show that the ASP detection method can effectively reduce the environmental biological hazard, and the detection efficiency is high, and the combination of biological screening and virtual screening can improve the screening efficiency.
【作者單位】： 中國醫(yī)學科學院北京協(xié)和醫(yī)學院藥物研究所國家藥物篩選中心;
【基金】：國家科技重大專項“重大新藥創(chuàng)制”資助項目(2009ZX09302-003)
【分類號】：R96

【參考文獻】

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【共引文獻】

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本文編號：2251489