主客體分子識別機制的化學信息學研究

《主客體分子識別機制的化學信息學研究》是依託西北大學，由李華擔任項目負責人的面上項目。

基本介紹

• 中文名：主客體分子識別機制的化學信息學研究
• 項目類別：面上項目
• 項目負責人：李華
• 依託單位：西北大學

項目摘要

本項目以螢光光譜，電化學技術,毛細管電泳及其聯用技術為基礎，通過研究多種藥物主體小分子與牛血清白蛋白(BSA)及脫氧核糖核酸（DNA）等生物客體之間的相互作用特性，採用化學計量學與化學信息學方法對BSA和DNA與藥物小分子進行分子模型化和分子對接研究，綜合電子、立體、分子表面電荷分布、疏水效應及分子內和分子間相互作用，實現主客體分子的參數化表達。結合三維構效關係和譜學數據挖掘研究，探討主客體之間的相互作用，發展基於主客體分子對接的虛擬識別模式研究。發展系列性能優良，易於實現的研究主客體分子結構和識別性能關係的化學計量學新算法，構建基於化學計量學與化學信息學的主客體相互作用及識別智慧型系統。為闡明藥物小分子與生物大分子相互作用規律，揭示主客體分子識別機制有重要意義。

結題摘要

本項目以光譜分析技術，電化學分析技術,毛細管電泳及其聯用分析技術為基礎，系統研究了四十餘種藥物小分子分別與蛋白(包括牛血清白蛋白BSA,人血清白蛋白)及脫氧核糖核酸（DNA）等生物大分子之間的主客體相互作用特性。在相同實驗條件下採用光譜學方法研究多種藥物分子與牛血清白蛋白相互作用信息的基礎之上，採用化學計量學方法最佳化並選擇藥物分子的25種微觀結構描述符為參數，套用主成分分析結合人工神經網路方法建立了藥物分子結構預測藥物小分子對牛血清白蛋白相互作用過程中的螢光猝滅類型，藥物分子結構變化以及主要結合力方式等信息的模型。所建模型通過對4種藥物分子與牛血清白蛋白相互作用過程中的螢光猝滅方式，主要結合力等信息的預測，預測結果與光譜實驗數據基本吻合。表明採用主成分分析結合人工神經網路所建立的分子結構描述符預測藥物分子與牛血清白蛋白主-客體相互作用模型，預測精度較好，可為研究各種藥物分子在人體內的儲存、傳輸和藥理作用提供參考信息，為研究藥物分子與生物大分子相互作用信息提供了一條新的思路。 項目進一步採用化學信息學方法對藥物小分子與蛋白及DNA等主客體體系相互作用過程進行分子模型化和分子對接研究，綜合電子、立體、分子表面電荷分布、疏水效應及分子內和分子間相互作用，實現藥物小分子與生物大分子主客體體系相互作用的參數化表達。採用柔性對接技術研究表沒食子兒茶素沒食子酸酯與結合脂肪酸的人血清白蛋白之間的相互作用，該研究將四種綠茶兒茶素分別與尿激酶進行分子對接研究, 結合對接結果從分子水平上討論兒茶素與尿激酶可能的結合模式，從而為尿激酶與兒茶素相互作用機理研究提供信息，為尿激酶抑制劑型抗癌藥設計提供參考；採用同源模建（Homology Modeling）、分子對接（Molecular Docking）和三維定量構效關係（3D-QSAR）等多種分子模擬技術和手段，研究了幾類腺嘌呤核苷三磷酸 （ATP）—競爭性蛋白激酶抑制劑與蛋白激酶之間的相互作用、相互識別機制，抑制劑分子結構與其活性之間的關係以及影響化合物活性的重要藥效特徵，在分子水平上為抑制劑的設計、結構最佳化以及活性預測提供有價值的信息。在此基礎上採用分子對接技術模擬了手性化合物客體在蛋白質固定相色譜柱上的保留行為，進一步結合三維構效關係和譜學數據挖掘研究，對比探討主客體之間的相互作用，發展基於主客體分子對接的虛擬識別模式研究。