原癌蛋白PIM-1激酶抑制剂的分子模拟研究

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小分子蛋白激酶抑制剂的开发是靶向抗癌研究的热点之一,分子模拟技术已被广泛应用于小分子蛋白激酶抑制剂的设计和发现。原癌蛋白(protooncogene)PIM(Provirus Integration site for Moloney murine leukemia virus)激酶在细胞生存、增殖、分化和凋亡以及肿瘤发生和发展过程中有重要作用。PIM-1激酶过表达能够促进细胞周期进程并抑制细胞凋亡,抑制PIM-1激酶已被证实能够抑制癌细胞的生长,因此PIM-1激酶被认为是开发抗癌药物的潜在靶标。本论文工作以PIM-1激酶抑制剂为研究对象,采用分子模拟(包括分子对接、分子动力学、结合自由能计算和三维定量构效关系等方法)研究其与PIM-1激酶的相互作用机理以及计算或预测其抑制活性,以期为设计新型、高效的PIM-1激酶抑制剂和先导化合物虚拟筛选提供理论基础和资料参考。全文共分七章:1介绍本论文的研究背景、研究方法及研究内容。2综述PIM-1激酶抑制剂的研究进展。3研究PIM-1激酶残基柔性对抑制剂结合模式预测的影响。首先通过对15个PIM-1激酶抑制剂复合物进行复原对接,确定Goldscore是最适合于抑制剂结合模式预测的打分函数。然后通过交叉对接及晶体结构比较分析,确定PIM-1激酶G-loop的柔性以及Phe49、Lys67和Glu89的侧链取向影响抑制剂结合模式的预测。4预测先导抑制剂SMI-4a的结合模式。首先采用分子对接预测先导抑制剂的结合模式,然后对获得的两种结合模式的抑制剂—PIM-1激酶复合物结构进行分子动力学模拟,最后采用分子力学—泊松—波尔兹曼表面积(]molecular mechanics-Poisson-Boltzmann surface area, MM-PBSA)方法计算并比较两种结合模式的结合自由能,推测了先导抑制剂SMI-4a的结合模式。5研究异恶唑喹啉二酮类PIM-1激酶抑制剂的作用机理,并进行新化合物设计。首先采用分子对接获得抑制剂的结合模式,并分析对接打分与结合亲和力的相关性。然后对获得的抑制剂——PIM-1激酶复合物进行分子动力学模拟,采用线性相互作用能(Linear interaction energy, LIE)方法计算抑制剂与PIM-1激酶的相互作用能,建立LIE模型用于结合亲和力计算,并分析了LIE方法计算结合亲和力的准确性。最后基于先导抑制剂的结合模式及其抑制活性,提出了异恶唑喹啉二酮类化合物可能的优化位置,并设计了3个新的化合物进行验证。6分析线性响应—分子力学—泊松—波尔兹曼表面积(linear response-MM-PBSA approach, LR-MM-PBSA)方法预测苯并噻吩嘧啶酮类PIM-1激酶抑制剂结合亲和力的可行性与准确性。首先采用分子对接预测该类抑制剂的结合模式,并分析对接打分与结合亲和力的相关性。然后优化复合物结构,并采用MM-PBSA计算相互作用能。用训练集建立3参数LR-MM-PBSA模型,并用于预测其余化合物的结合亲和力。7分子对接结合三维定量构效关系(Three Dimensional Quantitative Structure-Activity Relationship,3D QSAR)研究三唑并毗啶类化合物对PIM-1激酶的抑制机理。采用分子对接获得该类抑制剂的活性构象,并基于对接构象建立比较分子力场分析(Comparative Molecular Field Analysis, CoMFA)和比较分子相似性指数分析(Comparative Molecular Similarity Index Analysis, CoMSIA)模型,得到的模型可以成功预测该类化合物的活性。同时将CoMFA和CoMSIA三维等势面图与活性位点叠合,分析了该类化合物的抑制机理。
摘要第4-6页
Abstract第6-7页
第一章 绪论第11-32页
    1.1 研究背景第11-12页
    1.2 研究方法第12-20页
        1.2.1 分子对接第13-15页
        1.2.2 分子动力学模拟第15-16页
        1.2.3 结合自由能计算第16-19页
        1.2.4 三维定量构效关系第19-20页
    1.3 研究内容第20-23页
    参考文献第23-32页
第二章 PIM-1激酶抑制剂研究进展第32-48页
    2.1 引言第32页
    2.2 PIM-1激酶抑制剂的开发进展第32-38页
    2.3 PIM-1激酶及其抑制剂复合物晶体结构第38-40页
    2.4 PIM-1激酶抑制剂的分子模拟研究进展第40-41页
    2.5 本章小结第41-42页
    参考文献第42-48页
第三章 活性位点残基柔性对PIM-1激酶抑制剂结合模式预测的影响第48-62页
    3.1 引言第48页
    3.2 材料与方法第48-50页
        3.2.1 蛋白质结构准备第48-49页
        3.2.2 抑制剂结构准备第49页
        3.2.3 分子对接第49-50页
    3.3 结果与讨论第50-57页
        3.3.1 复合物晶体结构分析第50-52页
        3.3.2 自身对接(Self-Docking)第52-53页
        3.3.3 交叉对接(Cross-Docking)第53-57页
    3.4 本章小结第57-59页
    参考文献第59-62页
第四章 先导抑制剂SMI-4a结合模式预测第62-73页
    4.1 引言第62-63页
    4.2 材料与方法第63-65页
        4.2.1 抑制剂及蛋白质结构准备第63页
        4.2.2 分子对接第63页
        4.2.3 分子动力学模拟第63-64页
        4.2.4 结合自由能计算第64-65页
    4.3 结果与讨论第65-69页
        4.3.1 分子对接结果与分析第65-67页
        4.3.2 分子动力学轨迹分析第67-68页
        4.3.3 结合自由能第68-69页
    4.4 本章小结第69-70页
    参考文献第70-73页
第五章 异恶唑喹啉二酮类化合物与PIM-1激酶相互作用机理研究及新化合物设计第73-84页
    5.1 引言第73页
    5.2 材料与方法第73-75页
        5.2.1 抑制剂及蛋白质结构准备第73页
        5.2.3 分子对接第73-74页
        5.2.4 分子动力学模拟第74-75页
        5.2.5 结合自由能计算第75页
    5.3 结果与讨论第75-81页
        5.3.1 分子对接第75-78页
        5.3.2 LIE模型及结合自由能计算第78-79页
        5.3.3 新化合物设计第79-81页
    5.4 本章小结第81-82页
    参考文献第82-84页
第六章 苯并噻吩嘧啶酮类PIM-1激酶抑制剂结合亲和力计算第84-100页
    6.1 引言第84-85页
    6.2 材料与方法第85-91页
        6.2.1 抑制剂及其结构准备第85页
        6.2.2 分子对接第85-89页
        6.2.3 对接构象优化第89-90页
        6.2.4 相互作用能计算第90页
        6.2.5 LR-MM-PBSA模型构建第90-91页
    6.3 结果与讨论第91-96页
        6.3.1 分子对接第91-92页
        6.3.2 相互作用能计算第92-94页
        6.3.3 LR-MM-PBSA模型第94-96页
    6.4 本章小结第96-97页
    参考文献第97-100页
第七章 三唑并吡啶类PIM-1激酶抑制剂的分子对接和3D QSAR研究第100-113页
    7.1 引言第100页
    7.2 材料与方法第100-104页
        7.2.1 数据集第100页
        7.2.2 小分子构建第100-103页
        7.2.3 分子对接第103-104页
        7.2.4 分子叠合第104页
        7.2.5 CoMFA和CoMSIA建模第104页
    7.3 结果与讨论第104-109页
        7.3.1 分子对接第104-106页
        7.3.2 CoMFA和CoMSIA模型统计结果分析第106-107页
        7.3.3 CoMFA和CoMSIA模型等值线图与活性位点叠合分析第107-109页
    7.4 本章小结第109-111页
    参考文献第111-113页
攻读博士学位期间取得的研究成果第113-115页
致谢第115页
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