Quantitative structure-activity relationship (QSAR) analysis for recently synthesized imidazole-(benz)azole and imidazole - piperazine derivatives was studied for their anticancer activities against breast (MCF-7) cell lines. The statistically significant 2D-QSAR models ($r^2=0.8901$; $q^2=0.8130$; F test = 36.4635; $r^2$ se = 0.1696; $q^2$ se = 0.12212; pred_$r^2=0.4229$; pred_$r^2$ se = 0.4606 and $r^2=0.8763$; $q^2=0.7617$; F test = 31.8737; $r^2$ se = 0.1951; $q^2$ se = 0.2708; pred_$r^2=0.4386$; pred_$r^2$ se = 0.3950) were developed using molecular design suite (VLifeMDS 4.2). The study was performed with 18 compounds (data set) using random selection and manual selection methods used for the division of the data set into training and test set. Multiple linear regression (MLR) methodology with stepwise (SW) forward-backward variable selection method was used for building the QSAR models. The results of the 2D-QSAR models were further compared with 3D-QSAR models generated by kNN-MFA, (k-Nearest Neighbor Molecular Field Analysis) investigating the substitutional requirements for the favorable anticancer activity. The results derived may be useful in further designing novel imidazole-(benz)azole and imidazole-piperazine derivatives against breast (MCF-7) cell lines prior to synthesis.
Three dimensional quantitative-structure relationships (3D-QSARs) models between structures of phenoxy, phenylthio or benzyloxy substituted quinolone analogues and their antitrypanosomal activity against Chagas disease (Trypanosoma cruzi) were derived and discussed quantitatively using comparative molecular field analysis (CoMFA) and comparative molecular similarity indices analysis (CoMSIA) methods. The optimized CoMFA 1 model ($q^2$=0.528 and $r^2$=0.964) showed the best statistical results. According to the optimized CoMFA 1 model, the antitrypanosomal activities were dependent on the steric (60.0%) and electrostatic (36.2%) factors of quinolone derivatives. From the contour maps, it is predicted that the activity will be increased when sterically favored groups were located in $R_4$ and $R_5$ position and sterically disfavored groups were located in $R_2$ position. Also, the positively charged groups on $R_2$ would be able to increase the antitrypanosomal activities.
Three-dimensional quantitative structure-activity relationship (3D-QSAR) models were developed for 67 molecules of 2-amino-benzothiazole-6-anilide derivatives against lymphocyte-specific protein tyrosine kinase (P56 LCK). The molecular field analysis (MFA) and receptor surface analysis (RSA) were employed for QSAR studies and the predictive ability of the model was validated by 15 test set molecules. Structure-based investigations using molecular docking simulation were performed with the crystal structure of P56 LCK. Good correlation between predicted fitness scores versus observed activities was demonstrated. The results suggested that the nature of substitutions at the 2-amino and 6-anilide positions were crucial in enhancing the activity, thereby providing new guidelines for the design of novel P56 LCK inhibitors.
A series of 3,4-dihydroquinazoline derivatives with anti-cancer activities against human colon cancer HT-29 cell were subjected to three-dimensional quantitative structure-activity relationship (3D-QSAR) studies using the comparative molecular similarity indices analysis (CoMSIA) approaches. The most potent compound, BK10001 was used to align the molecules. As a result, the best prediction was obtained with CoMSIA combined electrostatic, hydrophobic, and hydrogen-bond acceptor fields ($q^2=0.648$, $r^2=0.882$). This model was validated by an external test set of six compounds giving satisfactory predictive $r^2$ values of 0.879. This model would guide the design of potent 3,4-dihydroquinazoline derivatives as anti-cancer agent for the treatment of human colon cancer.
Bis-aromatic ${\alpha},{\beta}$-unsaturated ketone derivatives represented as substrate(S) were synthesized and their fungicidal activities in vivo against rice blast(Pyricularia oryzae) and tomato leaf blight(Phytophthora infestans) were examined with the quantitative structure activity relationships(QSAR) using 3D QSAR, comparative molecular field analysis (CoMFA). The 3D CoMFA results and those of 2D QSAR were compared and the results reveal that both results show similar trend. The two important factors, steric and electronic, contribute toward the activity. We assumed that fungicidal activity for rice blast was greatly improved by increasing with positive charge of ${\beta}$-carbon and introduction of bulky derivatives into $R_{2}$ group, while that for tomato leaf blight was improved by decreasing the positive charge of ${\beta}$-carbon and introduction of smaller molecular derivative into $R_{2}$ group. The CoMFA analyses clearly demonstrate its potential in unraveling the steric and electronic features of the molecules through contour maps.
Bovine viral diarrhea virus (BVDV), a major pathogen of cattle, is a well-characterized pestivirus which has been used as a good model virus for HCV. The RNA-dependent RNA polymerase (RdRp) plays a key role in the RNA replication process, thus it has been targeted for antivirus drugs. We employed two-dimensional quantitative structure-activity relationship (2D-QSAR) and molecular field analysis (MFA) to identify the molecular substructure requirements, and the particular characteristics resulted in increased inhibitory activity for the known series of compounds to act as effective BVDV inhibitors. The 2D-QSAR study provided the rationale concept for changes in the structure to have more potent analogs focused on the class of arylazoenamines, benzimidazoles, and acridine derivatives with an optimal subset of descriptors, which have significantly contributed to overall anti-BVDV activity. MFA represented the molecular patterns responsible for the actions of antiviral compound at their receptors. We conclude that the polarity and the polarizability of a molecule play a main role in the inhibitory activity of BVDV inhibitors in the QSAR modeling.
Quantitative structure-activity relationships (QSAR) have been applied for two decades in the development of relationships between physicochemical properties of chemical substances and their biological activities to obtain a reliable statistical model for prediction of the activities of new chemical entities. The fundamental principle underlying the QSAR is that the structural difference is responsible for the variations in biological activities of the compounds. In this work, we developed 3D-QSAR model for a series of 5-Lipoxygenase inhibitors, utilizing comparative molecular field analysis (CoMFA) and Topomer CoMFA methodologies. Our developed models addressed superiority of Topomer CoMFA over CoMFA. The CoMFA model was obtained with $q^2$=0.593, $r^2$=0.939, $Q^2$=0.334 with 6 optimum number of components (ONC). Higher statistical results were obtained with the Topomer CoMFA model ($q^2$=0.819, $r^2$=0.947, ONC=5). Further robustness of developed models was checked with the ANOVA test and it shows F=113 for CoMFA and F=162.4 for Topomer CoMFA model. Contour map analysis indicated that the more requirement of electrostatic parameter for improved potency.
5-hydroxytryptamine (serotonin) receptor ($5-HT_7R$) 7 is one of G-Protein coupled receptors, which is activated by the neurotransmitter Serotonin. After activation by serotonin, $5-HT_7$ activates the production of the intracellular signaling molecule cyclic AMP. $5-HT_7$ receptor has been found to be involved in the pathophysiology of various disorders. It is reported that $5-HT_7$ receptor antagonists can be used as antidepressant agents. In this study, we report the important structural and chemical parameters for 2-methoxyphenylpiperazinylakanamides as $5-HT_7R$ inhibitors. A 3D QSAR study based on comparative molecular field analysis (CoMFA) was performed. The best predictions were obtained for the best CoMFA model with $q^2$ of 0.594 with 6 components, $r^2$ of 0.986, Fisher value as 60.607, and an estimated standard error of 0.043. The predictive ability of the test set was 0.602. Results obtained the CoMFA models suggest that the data are well fitted and have high predictive ability. The contour maps are generated and studied. The contour analyses may serve as tool in the future for designing of novel and more potent $5-HT_7R$ derivatives.
Cho, Jae Eun;Kim, Jun Tae;Jung, Seo Hee;Kang, Nam Sook
Bulletin of the Korean Chemical Society
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v.34
no.4
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pp.1212-1220
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2013
The human coagulation factor XI (FXI) is a serine protease that plays a significant role in blocking of the blood coagulation cascade as an attractive antithrombotic target. Selective inhibition of FXIa (an activated form of factor XI) disrupts the intrinsic coagulation pathway without affecting the extrinsic pathway or other coagulation factors such as FXa, FIIa, FVIIa. Furthermore, targeting the FXIa might significantly reduce the bleeding side effects and improve the safety index. This paper reports on a docking-based three dimensional quantitative structure activity relationship (3D-QSAR) study of the potent FXIa inhibitors, the chloro-phenyl tetrazole scaffold series, using comparative molecular field analysis (CoMFA) and comparative molecular similarity analysis (CoMSIA) methods. Due to the characterization of FXIa binding site, we classified the alignment of the known FXIa inhibitors into two groups according to the docked pose: S1-S2-S4 and S1-S1'-S2'. Consequently, highly predictive 3D-QSAR models of our result will provide insight for designing new potent FXIa inhibitors.
Three-dimensional quantitative structure-activity relationship (3D-QSAR) studies on 59 cinnamaldehyde analogues as Farnesyl Protein Transferase (FPTase) inhibitors were investigated using comparative molecular field analysis (CoMFA) with the PLS region-focusing method. Forty-nine training set inhibitors were used for CoMFA with two different grid spacings, $2{\AA}\;and\;1{\AA}$ Ten compounds, which were not used in model generation, were used to validate the CoMFA models. After the PLS analysis, the best predictive CoMFA model showed that the cross-validated value $(r^2_{cv})$ and the non-cross validated conventional value$(r^2_{ncv})$ are 0.557 and 0.950, respectively. From the CoMFA contour maps, the steric and electrostatic properties of cinnamaldehyde analogues can be identified and verified.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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