导读:本文包含了靶酶抑制剂论文开题报告文献综述、选题提纲参考文献及外文文献翻译，主要关键词:抑制剂,乙酰,分子,霉素,乳酸,酪氨酸,结构。
靶酶抑制剂论文文献综述
梁远维[1]（2018）在《靶酶抑制剂的设计合成及抗肿瘤应用》一文中研究指出酶是一切与生命有关的化学反应的催化剂,它在新陈代谢、信号转导和调控等方面起着关键性作用。离开了酶是就等于离开了生命的有机体。在肿瘤微环境下,某些酶的活性相对比正常的细胞更为发达和兴旺。则治疗肿瘤时候,药物若能有效抑制与肿瘤生长与增殖相关酶的的活性,则肿瘤的生长也会被抑制。I型DNA拓扑异构酶、二氢叶酸还原酶和硫氧还蛋白还原酶是在肿瘤微环境下高表达的叁种酶,对肿瘤的生长起着关键作用。本文分别合成了这叁种酶抑制剂,并探讨了它们的抗肿瘤应用。(一)喜树碱(CPT)是临床上用于治疗消化道肿瘤(如胃癌和肠癌)的最有效药物之一。它能有效地抑制I型DNA拓扑异构酶(TOPO I)的活性使肿瘤细胞无法正常复制DNA,最终杀死肿瘤细胞。但由于其毒副作用大,临床上的应用也被限制。据此,我们合成了基于二硫键的肿瘤靶向性的喜树碱前药Biotin-ss-CPT。通过对不同肿瘤细胞和对应正常细胞抗增殖效果发现,它能选择性地进入肿瘤细胞(MGC 803胃癌细胞),然后通过生物响应被还原为CPT,抑制TOPO I活性,最终使肿瘤细胞死亡。体内抗肿瘤结果表明:Biotin-ss-CPT的抗肿瘤效果接近于单独CPT,有效使肿瘤区域细胞坏死,并且没有CPT的肝肾毒性,也没有明显的体重下降等副作用。解决了CPT选择性差,毒副作用大的关键问题。(二)宫颈癌是目前最常见的妇科恶性肿瘤之一,X-射线放疗常用于宫颈癌的治疗,但是很多时候单独的放疗效果不明显,主要原因之一是会引起二氢叶酸还原酶(DHFR)的基因扩增,使DHFR活性大大增加。DHFR是合成DNA前体物胸苷重要的酶,DHFR活性增加会促使肿瘤细胞DNA的复制。使放疗效果减弱。为了提高放疗效果,我们合成了一系列甲氨蝶呤(MTX)类似物作为DHFR抑制剂。通过活性筛选发现化合物2a能有效抑制二氢叶酸还原酶(DHFR)的活性.通过2a联合X-射线放疗(4 Gy)能起到很好的效协同作用杀死宫颈癌细胞。并且比MTX具有更好的选择性和放疗增敏性。细胞实验表明2a+4 Gy能明显地诱导细胞进入Sub-G1期,使线粒体膜电位明显去极化,产生大量ROS,有效激活Caspase-3、-8和-9。体内抗肿瘤效果表明2a联合放疗的没有MTX那样的肝肾毒性、没有引起明显体重下降。但其抗肿瘤效明显比单独的2a或放疗效果好。证明我们设计合成的二氢叶酸还原酶抑制剂联合放疗能有效逆转放疗引起的耐射线问题,能有效杀死肿瘤细胞,是一种很好的尝试,值得进一步开发和研究。(叁)恶性黑色素瘤对X-射线放疗不敏感主要原因之一是因其氧化还原系统比较发达,对于放疗所产生的活性氧容易被其硫氧还蛋白还原酶(TrxR)所清除,使其较耐射线而导致放疗效果不明显。顺铂类似物除了以核酸靶点之外,最近研究发现TrxR也是个重要的靶点。因此我们合成了两个顺铂类似物作为TrxR抑制剂,通过在配体上引入不同取代基,对比抑制Trx R活性。同时联合X-射线(2 Gy)放疗作用于黑色素瘤A375细胞。实验表明,化合物3b比3a更明显地抑制Trx R活性。TrxR的活性被抑制失去清除ROS的能力,放疗所产生的ROS大量堆积。不可逆的损伤肿瘤细胞结构,使放疗效果大大提高。抑制剂3b+2 Gy抗肿瘤效果约是单独3b的5倍,并且能有效诱导细胞周期进入Sub-G1期,使线粒体膜严重去极化,激活Caspase-3,-8和-9,最终使细胞死亡。本论文分别有针对的合成了Ⅰ型DNA拓扑异构酶、二氢叶酸还原酶和硫氧还蛋白还原酶抑制剂,并探讨研究了它们抗肿瘤应用。首先为这叁种酶抑制剂的设计合成提供了参考和思路。也为靶向性抗肿瘤前药的合成提供了参考。亦为逆转X-射线放疗引起的耐射线问题提供具有参考价值的解决办法。在化学合成,生物或临床应用方面具有很大的意义。(本文来源于《暨南大学》期刊2018-06-02）
齐晓娟[2]（2016）在《基于多酚氧化酶靶酶结构的新型抑制剂先导化合物的合理设计与筛选》一文中研究指出多酚氧化酶(polyphenol oxidase,PPO)是一种由核编码的结构复杂的含铜的氧化还原金属酶,催化酚类物质的氧化,一种以Cu2+为辅基的氧化还原酶。在自然界中广泛存在于植物、人体、动物、微生物等各种生物体中。PPO是引起果蔬褐变的重要的酶之一,果蔬的褐变引起了很大的经济损失。因此,高效新型的PPO抑制剂的开发具有重要的意义。伴随着计算机辅助药物设计、分子生物学和酶学等多领域的迅速发展,合理的药物分子设计已成为新药研发的重要途径。在本研究中,我们根据PPO结构特点,综合运用计算机辅助药物设计、生物活性测定及有机合成等技术对其新型抑制剂先导化合物进行虚拟筛选与合理设计、化学合成、生物活性测定。具体研究内容如下:一、先导化合物的虚拟筛选方面:首先,由于藕的PPO目前晶体结构未解析出来,我们采用甘薯PPO为模板,通过SWISS-MODEL同源模建得到藕的PPO蛋白的叁维结构。然后根据已知抑制剂与已报道的PPO酶结构之间的结合模式和作用机制为模板,分析确定了Suflex-Dock和GOLD-Wizard两种对接方法来进行基于藕中PPO靶酶结构的虚拟筛选。根据配体小分子与蛋白质的结合构象及结合力,从7万多个商业化的小分子数据库中筛选出24个潜在活性的化合物,通过Specs公司购买这24个候选化合物,并进行下一步的生物活性测定研究。二、生物活性测定方面:利用紫外吸收分光光度计,通过测定410 nm处的吸光度值来测定PPO的生物活性。对筛选得到的24个候选化合物进行了酶体水平的生物活性测定。实验结果表明,18号化合物对PPO的活性抑制能力最强,其IC50值达到了0.14 mg/mL,与已商品化的PPO抑制剂抗坏血酸的IC50值相当(抗坏血酸为0.12 mg/mL),且18号化合物对接构象及作用机制与参照结构(苯基硫脲)类似。因此,我们将18号化合物作为先导化合物应用于进一步的结构优化设计研究。叁、先导化合物的优化设计方面:根据PPO活性位点与抑制剂之间的作用机制,结合参照结构的分子结构特点,对18号化合物的结构进行合理的优化设计,最终确定优化后的目标结构为:N-取代苯基-取代酰肼氨基硫脲。采用一锅法合成21个目标化合物,并进行了IR、1H NMR结构表征。利用同样的生物活性测定方法,对得到的目标化合物进行生物活性测定。实验结果表明,A2的生物活性最高,其IC50值为0.015 mg/mL,与先导化合物相比,抑制率增加了89.29%。四、定量构效关系方面:对合成的21个目标化合物的结构与其PPO活性数据之间进行定量构效关系研究,得到一个相关性显着的3D-QSAR模型:q2=0.607,r2=0.997,N=2,SEE=0.045,F=304.588。模型显示:在R2取代基上引入体积较大的基团,有利于活性的提高;在R1取代基引入含极性原子的基团有利于活性的提高。该模型为进一步的结构的优化设计提供了理论依据。(本文来源于《华中农业大学》期刊2016-06-01）
姚丹丹[3]（2015）在《基于靶酶结构的N-硝基苯胺类抑制剂的设计合成与活性测试》一文中研究指出磺酰脲类除草剂是高效、低毒、选择性强的广谱类除草剂,其作用靶标酶为乙酰乳酸合成酶(Acetolactate Synthase,ALS)。近年来,随着ALS抑制剂的大量使用,杂草的抗性增强,同时抗性杂草出现的速度越来越快,种类也越来越多。因此新型除草剂的研发迫在眉睫。本课题组经过长期的探索研究,设计合成出了多种新型含N-硝基苯胺类化合物,研究表明这些化合物表现出较好的除草、杀菌等活性。本论文是在课题组前期研究的基础上,采用活性亚结构拼接与计算机辅助药物分子设计相结合的方法,设计合成出两类新型含N-硝基苯胺类化合物,并对合成出的目标化合物进行了系统的生物活性测试研究。具体研究内容如下:化合物结构设计方面:通过小分子活性亚结构拼接与计算机辅助药物分子设计相结合的方法,根据ALS靶酶活性空腔特点设计出了N-硝基-2,4,6-叁氯苯基丙烯酰胺类化合物(A类化合物)及含N-硝基苯胺的芳基醛(酮)肟醚类化合物(B类化合物)两类化合物骨架结构,用于下一步的研究。化合物合成方面:以2,4,6-叁氯苯胺为起始原料,经过硝化得到N-硝基-2,4,6-叁氯苯胺。通过取代苯酚与丙炔酸乙酯反应成酯,经过水解,酰化反应,然后与N-硝基-2,4,6-叁氯苯胺反应合成了5个A类目标化合物;通过醛(酮)合成肟,肟与1,2-二溴乙烷反应生成肟醚,肟醚再与N-硝基-2,4,6-叁氯苯胺发生亲核取代反应合成了24个B类目标化合物。对合成出的29个新目标化合物进行了理化分析及IR、1H NMR表征。化合物活性测定及分析方面:由于化合物的结构是基于ALS靶酶空腔设计的,我们进行了ALS酶体水平抑制活性测试。测试结果表明A类目标化合物表现出了一定的潜在活性,其中化合物A-2的IC50达到了20ppm;而B类目标化合物对ALS酶没有活性。对其活性不高的原因进行了理论模拟分析,结果表明可能由于化合物结构共轭性较强或链桥过长而导致目标化合物的活性较低。总之,本论文的研究为新型N-硝基苯胺类除草剂的研究奠定了一定的前期基础。(本文来源于《华中农业大学》期刊2015-06-01）
周思多[4]（2015）在《应用亲和超滤—液质联用技术筛选中药靶酶抑制剂》一文中研究指出医学上常用酶抑制剂来治疗因酶异常表达所引起的人类疾病。我国中药资源丰富,从中药中筛选低毒、高效的靶酶抑制剂,对发现创新药物先导化合物、创制具有自主知识产权的新药具有重要意义。传统的分离筛选方法复杂耗时、选择性差,严重制约了中草药活性成分的快速发现。亲和超滤-液质联用(AS/UF-LC-MS)技术具有灵敏度高、分析快速,集活性筛选与结构鉴定于一体等优点,目前主要用于组合化学库中活性成分的筛选,但在中药提取物活性成分筛选中应用较少。本研究发展基于亲和超滤-液质联用技术筛选中草药中靶酶抑制剂,为中草药复杂体系中靶酶抑制剂的快速筛选、鉴别提供新思路、新方法。1.亲和超滤-液质联用技术筛选中草药中乙酰胆碱酯酶抑制剂实验采用了电鳗乙酰胆碱酯酶作为靶酶,AChI为底物,DTNB为显色剂,SDS为反应终止剂,采用酶标仪比色法对49种药材的粗提物进行了乙酰胆碱酯酶抑制活性评价,筛选出效果较好的四种粗提物-黄柏80%乙醇提取物、元胡80%乙醇提取物、丹参乙酸乙酯提取物和黄连80%乙醇提取物,并测定其半抑制浓度。通过对亲和超滤孵育条件、色谱条件进行优化,建立针对乙酰胆碱酯酶特性亲和超滤-液质联用体系。并使用建立好的体系从黄连80%乙醇提取物中筛选鉴定出具有显着抑制效果的化合物5个。采用半制备液相制备活性化合物,通过质谱和核磁技术对其进行鉴定,分别为非洲防己碱、药根碱、黄连碱、巴马汀、黄连素。采用比色法测定其半抑制浓度IC50值,分别为25.09,37.86,20.64,13.90和48.51 mg L-1。2.中草药中酪氨酸酶抑制剂的筛选实验采用蘑菇酪氨酸酶为靶酶,L-DOPA为底物,采用酶标仪进行微量酶活性抑制评价,从21种中药的粗提物中筛选出酪氨酸酶抑制效果较好的粗提物,如:牡丹皮80%乙醇提取物,甘草乙酸乙酯提取物,苦参乙酸乙酯提取物,桑白皮乙酸乙酯提取物。并测定其半抑制浓度IC50值分别为:746.20,62.18,63.82和210.17 mg L-1。中药提取物的自由基清除能力可以拮抗络氨酸酶的活性,本研究对筛选到的具有较好络氨酸酶抑制活性的中药提取物进行了自由基清除能力检测,其IC50值分别为:45.55,298.87,1096.6和992.27 mg L-1。(本文来源于《山东农业大学》期刊2015-05-10）
李明[5]（2014）在《勃利霉素与靶酶ThrRS的作用位点及其抑制剂的虚拟筛选》一文中研究指出大豆疫霉(Phytophthora sojae,简写P. sojae)属卵菌纲真菌,是存在于土壤当中的植物病原菌,能够引起大豆植株茎和根的腐烂,该病是大多数大豆种植区都比较普遍的疾病之一,会引起大豆大量减产。我们先前筛选研究抗大豆疫霉抗生素时,发现勃利霉素(Borrelidin)对大豆疫霉具有非常高的抑制活性,其ICso为0.0056 μg/mL。这一活性至少是其它常用农用抗生素(包括甲霜灵)的20倍。进一步的研究证明勃利霉素抑制大豆疫霉苏氨酰tRNA合成酶(PsThrRS),为PsThrRS的非竞争性抑制剂。为了鉴定勃利霉素与PsThrRS的结合位点,以便通过虚拟筛选技术发现更多对PsThrRS选择性更高、活性更好的先导化合物,从而防治大豆疫霉引起的各种疾病,本研究首先利用分子对接技术和定点突变技术相结合的方法研究了勃利霉素与大肠杆菌苏氨酰tRNA合成酶(EThrRS)的结合位点;接着利用同源建模首次建立了PsThrRS的叁维结构；鉴于分子对接预测勃利霉素与EThrRS结合位点的准确性,再次利用分子对接预测了勃利霉素与PsThrRS的结合位点。为了发现勃利霉素与PsThrRS结合更为重要的氨基酸残基,对PsThrRS涉及勃利霉素结合的每一个氮基酸残基都进行了虚拟点突变,并通过分子对接比较了突变后勃利霉素与PsThrRS突变体结合自由能的变化。最后,为了得到PsThrRS抑制剂的候选化合物,分别进行了基于分子对接和基于药效团模型两种方法的虚拟筛选。得到的结果如下：1)勃利霉素与EThrRS的结合位点的研究首先分别从PDB的网站上和NCBI化合物数据库中获取了EThrRS和勃利霉素的叁维结构的文件,然后利用计算机分子对接技术通过AutoDock Vina软件将勃利霉素与EThrRS的活性中心进行对接。接着通过Discovery Studio Viewer 3.5查找了勃利霉素周围与其有作用的氨基酸残基。结果表明,所有与勃利霉素结合相关的氨基酸残基都处在与活性中心相邻的外侧,它们由氨基酸残基Y313、R363、R375、P424、E458、G459和K465组成。值得注意的是,勃利霉素的结合自由能(-9.1 kcal/mol)高于ATP的结合自由能(-9.6 kcal/mol),说明ATP的结合比勃利霉素更加容易。这表明ATP先于勃利霉素与EThrRS结合,且ATP处在比勃利霉素更加深入的EThrRS的活性中心。所以,我们推测勃利霉素并不阻止ATP和苏氨酸与ThrRS的结合。而是通过诱导口袋关闭阻止Thr-AMP和PPi的释放。为了找到与勃利霉素结合更加重要的氨基酸残基,通过将EThrRS的蛋白序列与分别来自勃利霉素敏感(S.solfataricus和P. sojae)和勃利霉素抗性物种(M. jannaschii和A. fulgidus)的ThrRS的蛋白序列进行多序列比对。结果表明Y313、P424、E458、G459可能对勃利霉素的结合更加重要,这些残基的任何改变都可能影响ThrRS对勃利霉素的敏感性。为了验证计算机预测结果的准确性,通过定点突变技术被分别构建ThrRS突变体P424K、E458A和G459A (Y313已被报道涉及勃利霉素的结合)。然后,通过高效液相色谱(HPLC)测定它们的酶动力学参数(如kcat和Km)进而比较它们与野生型EThrRS的酶活差异。之后,由酶抑制试验测得Ki值,以比较野生型EThrRS与突变体对勃利霉素亲和力的差异。并通过圆二色光谱比较了野生型EThrRS与突变体的结构。最后,运用荧光停留比较了野生型EThrRS与突变体表观速率常数(Kapp)的差异。圆二色光谱的结果表明突变体P424K、E458△、G459△的二级结构较野生型ThrRS并未发生变化。酶活实验表明,突变体的酶活性与野生型EThrRS相比差异并不显着,然而,它们与勃利霉素的亲和力和表观速率常数均有下降。这说明Y313、P424、E458、G459确实对勃利霉素结合EThrRS具有更为重要的作用。2) PsThrRS叁维结构的研究首先比较了PsThrRS与PDB中现有ThrRS的蛋白序列。比对结果表明PsThrRS的氨基酸残基1-76与95-152分别和人类ThrRS (PDB ID:4HWT)的氨基酸残基371-445及462-525同源性较高,而PsThrRS的氨基酸残基72-110与147-744分别和EThrRS (PDB ID:1QF6)的氨基酸残基4-41及42-642同源性较高。所以,人类ThrRS和EThrRS的对应叁维结构被用作模板。利用同源建模的方法,通过Modeller 9.10软件,使用“非常快速动力学优化”参数构建了1000个PsThrRS的叁维结构。接着,利用Modeller 9.10软件自带的评估程序从这1000模型中选取了最好的10个,然后通过MolProbity 3.15程序评估这10个模型,从而综合选出1个最优模型。由于模型393包含的键角、键长、原子重迭和phi/psi角的错误最少,该模型被选为最优模型。模型393的拉曼图显示95.96%(711/742)的氨基酸残基都处在合适的区域,99.7%(740/742)的氨基酸残基处在可接受区域。模型393中仅有2个氨基酸残基处在不可接受区域。这些结果说明构建的模型393是比较可靠的。为了发现PsThrRS潜在的结合位点,利用gromacs 5.0对模型393进行了20 ns的分子动力学模拟,结果发现PsThrRS未含有更多的勃利霉素结合位点,说明勃利霉素与PsThrRS的结合位点很可能与EThrRS对应相似。3)勃利霉素与PsThrRS的结合位点的研究首先通过计算机分子对接技术利用AutoDock Vina软件将勃利霉素与PsThrRS的活性中心进行对接。接着通过Discovery Studio Viewer 3.5查找得到勃利霉素周围5A以内的所有氨基酸残基作为候选残基。结果发现在PsThrRS上距勃利霉素5 A以内的氨基酸残基有His-412、Tyr-416、Met-435、Cys-437、Arg-466、Arg-478、Gln-484、Asp-486、Ala-564、Tyr-566、Lys-569、 Gln-583、Thr-586、Gln-588和His-616。然后,通过同源建模,利用Modeller 9.10软件将上述所有的候选残基分别虚拟点突变为与原来氨基酸不同的其它19个氮基酸,并利用AutoDock Vina软件分别与勃利霉素进行分子对接,计算每个点突变后的最大结合自由能、最小结合自由能,以确定每个点突变后可以波动的范围。波动范围越大,该残基越重要。分子对接的结果表明,勃利霉素与PsThrRS的结合位点和EThrRS上的结合位点相似,也位于邻近PsThrRS活性位点的外侧,所以作用机制也应该相同。氨基酸序列比对、虚拟点突变和分子对接预测表明,其中Tyr-416、Met-435、Cys-437、Arg-466、Gln-484、Asp-486、Gln-583、 Thr-586、Gln-588、His-616、Ala-618对接得分的波动值均不小于1.5 kcal/mol,说明这些氨基酸残基对勃利霉素与PsThrRS结合更为重要。4)基于PsThrRS叁维结构的虚拟筛选基于与勃利霉素至少50%结构类似的标准进行筛选,从ZINC数据库的3500多万小分子中筛选出来2141个勃利霉素衍生物。然后,通过将这些化合物分别与P. sojae ThrRS进行分子对接,得到结合自由能低于勃利霉素的小分子23个。为了明确化合物结构与结合自由能的关系,将2141个小分子化合物按照与PsThrRS结合自由能的大小进行排序,从中随机选取结合自由能不同的化合物各一个,共32个化合物,通过Discovery Studio3.5建立药效团模型。由于Hypo 1具有最高的消耗差异(116.338)、最佳的相关系数(0.992)和最低的根均方差(0.325807),将其确定为最佳模型。这也表明Hypo 1具有较好的预测能力。利用模型Hypo 1再次筛选上述的2141个小分子化合物。先前的23个高亲和力化合物再次被筛选出来,但所用筛选时间仅大约为35 min,约为先前相同计算机配置上利用AutoDock Vina筛选所耗时间(约60 h)的1,100。说明利用药效团模型筛选药物库的速度要远高于分子对接的速度。于是利用Hypo 1对Drugbank全数据库(共计6858个小分子)进行了虚拟筛选,得到匹配结果10个。再次利用AutoDock Vina对这10个配体分别进行对接验证,发现其中6个配体的结合能小于勃利霉素,且与之前的23个化合物结构并不相同。由此可知,利用药效团模型Hypo 1对Drugbank全数据库筛选得到的PsThrRS抑制剂的准确率大约为60%(6/10)。我们从6858个小分子中筛选PsThrRS的抑制剂,得到的抑制剂数量却不如从2141个勃利霉素结构类似物筛选得到的数量多。这说明利用勃利霉素为先导化合物搜索ZINC中的勃利霉素结构类似物的确起到了PsThrRS抑制剂的初步富集作用,说明勃利霉素能够较好的抑制PsThrRS,与其特异的结构有关。综上所述,本研究利用生物信息学和分子生物学相结合的方法探索了勃利霉素与EThrRS的结合位点；通过同源建模的方法首次建立了PsThrRS的叁维结构；利用分子动力学模拟、虚拟点突变以及分子对接技术相结合的方法探索了勃利霉素与PsThrRS的结合位点;最后通过两种虚拟筛选技术找到了PsThrRS的潜在抑制剂,为大豆疫霉的控制奠定了基础。(本文来源于《东北农业大学》期刊2014-12-01）
毛邦强,陈长水,张青叶[6]（2014）在《新型ALS靶酶抑制剂的设计合成与3D-QSAR研究》一文中研究指出乙酰乳酸合成酶(ALS)是除草剂的重要靶标。此研究结合ALS酶活性空腔特点和课题组前期研究的信息,采用理论模拟与有机合成相结合的方法,设计合成出了11个N-硝基-2,4,6-叁氯苯基取代苯丙烯酰胺类化合物(I类物质);根据I类物质的活性测试信息反馈,又设计合成出了21个N-硝基-2,4,6-叁氯苯基取代苯乙酸酯类化合物(Ⅱ类化合物)。通过ALS酶活抑制法[1]对32个目标化合物进行了系统的酶体水平活性测试,结果表明Ⅱ类化合物的活性相比I类化合物有了明显提高,多个化合物的IC50小于15 ppm。用"平皿法"[2]对目标化合物进行了水稻、苏丹草、油菜、苋菜四种植物的生长抑制活性实验,结果表明两类化合物均表现出高浓度下抑制生长,低浓度下促进生长的趋势,且Ⅱ类化合物抑制效果也普遍比I类好,最低IC50达到5 ppm。针对化合物结构及其对应的酶体活性数据,进行了基于分子对接方法迭合的3D-QSAR研究,得到了一个相关性显着模型(q2=0.623,r2=0.942,n=3,SEE=0.103,F=119.217),为后期的化合物优化提供了理论指导。(本文来源于《中国化学会第29届学术年会摘要集——第19分会：化学信息学与化学计量学》期刊2014-08-04）
贾超[7]（2012）在《VRE耐药靶酶膦酸酯类抑制剂及β-内酰胺酶检测试剂的合成与活性研究》一文中研究指出首先,本文通过对耐万古霉素肠球菌(VRE)耐药靶酶VanX的作用机制、结构特点以及其与抑制剂结构活性动力学关系的深入探讨,并结合我们前期研究所获得的构性关系,优化抑制模型,设计合成了一系列在p碳端结构多样的膦酸酯类VanX抑制剂,最终经多步反应得到7种膦酸酯类抑制剂。并通过ICso实验测定了新合成的7种化合物对耐药靶酶VanX的抑制活性,结果表明其中6种化合物具有抑制效果,并发现其对VanX的抑制效果基本伴随p位取代基的简单化而逐渐升高的构性关系。其次,针对β-内酰胺酶检测试剂,通过对相关文献的综合调研,优化其合成路线,经叁步反应最终得到头孢硝噻吩。此路线反应步骤较短,实验易于操作,终产纯度高,总产率达到了32.3%,远高于其他文献中的方法,并且成功合成了另一种类似头孢硝噻吩的新型检测试剂。然后通过一系列生物活性实验对这两种化合物进行测试,其均能特异性的被β-内酰胺酶水解,p-内酰胺环开环,分子内共轭体系发生较大改变,使UV-Vis光谱发生显着变化,并伴随由亮黄到深红的清晰色变。在随后的p-内酰胺酶菌株检测中,全部出现色变,并能快速的检测出其中的7种。综合来看,这两种检测试剂能较好的满足p-内酰胺酶的特异选择性,并且具有稳定性高、色变明显、检测速度快以及检测限度低等特性,很适合作为p-内酰胺酶的检测试剂,在检测由p-内酰胺酶介导的耐药菌及指导临床用药上有重要意义。(本文来源于《西北大学》期刊2012-06-30）
程序[8]（2011）在《万古霉素耐药靶酶VanX抑制剂及金属-β-内酰胺酶检测试剂Nitrocefin的合成与表征》一文中研究指出随着糖肽类抗生素万古霉素的大量使用,导致了万古霉素耐药的革兰氏阳性细菌,特别是金黄色葡萄球菌严重威人类生命健康的现象。经研究发现,万古霉素耐药细菌中D-丙氨酰-D-丙氨酸(D-Ala-D-Ala)二肽水解酶VanX在万古霉素耐药中扮演重要角色,是一种潜在的药物靶标。因此,D-Ala-D-Ala类似物成为VanX抑制剂研究的模型。本文通过多步反应合成了重要的中间体化合物甲基1-(苄基羰酰胺基)乙基膦酸酯,通过与多种氨基酸甲酯的亲核取代反应,得到5种端基保护的氨基膦酸酯类化合物。然后分别通过催化氢解和碱性水解脱除端基保护基团,得到5种类D-Ala-D-Ala膦酰胺类抑制剂，利用1H NMR,13C NMR,31P NMR, IR和MS对其表征。通过MIC实验对产物进行生物活性评价,结果表明,对耐药金黄色葡萄球菌,加入化合物6a后的MIC值比只加入万古霉素时的MIC值降低8倍,这说明,化合物6a对耐药金黄色葡萄球菌具有较高的抑制活性。对于耐药菌MRSA1和MRSA2,只有化合物6a对MRSA2具有一定的抑制活性,其MIC值相比只加入万古霉素时的MIC值降低2倍。设计合成万古霉素耐药靶酶VanX的底物D-亮氨酸-p-硝基苯胺,并通过紫外光谱仪测定D-亮氨酸-p-硝基苯胺的最大吸收峰为258 nm。本文通过叁步反应合成得到β-内酰胺酶检测试剂头孢硝基噻吩,并对其与金属-β-内酰胺酶L1作用前后的UV-Vis光谱进行了测定,结果表明,头孢硝噻吩与L1作用后,其最大电子吸收峰由390 nm转变为486 nm。作为酶的底物,头孢硝基噻吩可被用于β-内酰胺酶类耐药细菌的检测。(本文来源于《西北大学》期刊2011-06-30）
闵军[9]（2011）在《基于沙门氏菌FabI和黄单胞菌GlmU结构的靶酶抑制剂筛选》一文中研究指出传统的药物设计和研发耗资大、周期长且效率低；计算机辅助药物设计的发展大大减少了药物研发中的资金投入,降低了寻找新药的盲目性和偶然性,缩短了药物研发的周期。本研究借助计算机辅助药物设计方法进行了基于肠炎沙门氏菌(Salmonella enterica)烯酰-ACP还原酶(enoyl-ACP reductase, ENR)和水稻黄单胞菌(Xanthomonas oryzae pv. oryzae)N-乙酰葡糖胺-1-磷酸尿苷酰转移酶(N-Acetylglucosamine-1-phosphate uridyltransferase, GlmU)结构的靶酶抑制剂筛选。S. enterica是导致食源性疾病爆发的的主要病原菌,严重影响公众的安全。脂肪酸生物合成(Fatty acid biosynthesis, FAS)为细菌生物膜的形成提供必需的前体,在细菌生物膜的形成过程中起着不可替代的作用。ENRs作为催化FAS的关键酶,是一个非常理想的药物筛选靶标。本研究进行了基于S. enterica ENR (SeFabI)结构的抑制剂的虚拟筛选和研究：中药小分子luteolin,对SeFabI抑制效果较好的,IC50为15.6±0.5μmol/L。抑制动力学显示luteolin是底物crotonyl-CoA的反竞争性的抑制剂,抑制常数为15.1±0.3μmol/L。克隆表达了SeFabI[G93V]、SeFabI[G93S]和SeFabI[Y156F]叁个突变酶来研究luteolin对SeFabI的抑制机理。SeFabI[G93V]和SeFabI[G93S]催化活性与野生型相比没有明显的差别,而SeFabI[Y156F]则完全失去了催化活性；与野生型相比,SeFabI[G93V]对triclosan和luteolin都显示了较高的抗性；SeFabI[G93S]对triclosan显示较高的抗性,而对luteolin的抑制更敏感。luteolin是从植物中提取的中药成分,其具有高效、低毒性等特性,是一个很好的SeFabI靶酶抑制剂先导化合物,值得进一步研究。由X. oryzae pv. oryzae引起的细菌白叶枯病是造成水稻大量减产的一种最主要的原因。关于glmU基因敲除的报道表明GlmU是细菌细胞壁合成的关键酶,是研发全新抗生素药物的一个很具有吸引力的新靶标。本研究中定点突变及酶活性测试显示Gly13、Arg17、Lys24和Asp105为XooGlmU活性位点的关键氨基酸；并在此基础上进行了基于XooGlmU结构的抑制剂的虚拟筛选和研究；筛选到对XooGlmU抑制效果较好的4个化合物,IC50值在0.5-10μmol/L范围内。抑制动力学表明,这4个化合物都是底物GlcNAc-1-P的竞争性抑制剂,是底物UTP的反竞争性抑制剂,抑制常数最小可达0.2μmol/L。3号和4号化合物对X. oryzae pv. oryzae具有较好的抑菌效果,MIC值分别为75和5μg/mL。这是首次筛选到既能抑制GlmU,而且又具有抑菌效果的小分子化合物。本研究结果为GlmU抑制剂的进一步研究提供了很好的化合物结构骨架。(本文来源于《华中农业大学》期刊2011-06-01）
张海涛,陈莉莉,沈旭[10]（2010）在《幽门螺杆菌重要靶酶结构及抑制剂发现》一文中研究指出细菌感染一直是人类健康的一大威胁,尤其是近年来对常用抗生素耐药、甚至多重耐药的致病菌不断涌现,迫使人们在针对病菌的耐药机制对现有药物进行结构改造外,也将目光投向了作用于新抗菌靶标的药物研究和开发。幽门螺杆菌(肿)是消化道溃疡、胃腺癌以及胃淋巴癌的主要诱因,全球约有50%的人口(本文来源于《第叁届中国结构生物学学术讨论会论文摘要集》期刊2010-03-03）
靶酶抑制剂论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
多酚氧化酶(polyphenol oxidase,PPO)是一种由核编码的结构复杂的含铜的氧化还原金属酶,催化酚类物质的氧化,一种以Cu2+为辅基的氧化还原酶。在自然界中广泛存在于植物、人体、动物、微生物等各种生物体中。PPO是引起果蔬褐变的重要的酶之一,果蔬的褐变引起了很大的经济损失。因此,高效新型的PPO抑制剂的开发具有重要的意义。伴随着计算机辅助药物设计、分子生物学和酶学等多领域的迅速发展,合理的药物分子设计已成为新药研发的重要途径。在本研究中,我们根据PPO结构特点,综合运用计算机辅助药物设计、生物活性测定及有机合成等技术对其新型抑制剂先导化合物进行虚拟筛选与合理设计、化学合成、生物活性测定。具体研究内容如下:一、先导化合物的虚拟筛选方面:首先,由于藕的PPO目前晶体结构未解析出来,我们采用甘薯PPO为模板,通过SWISS-MODEL同源模建得到藕的PPO蛋白的叁维结构。然后根据已知抑制剂与已报道的PPO酶结构之间的结合模式和作用机制为模板,分析确定了Suflex-Dock和GOLD-Wizard两种对接方法来进行基于藕中PPO靶酶结构的虚拟筛选。根据配体小分子与蛋白质的结合构象及结合力,从7万多个商业化的小分子数据库中筛选出24个潜在活性的化合物,通过Specs公司购买这24个候选化合物,并进行下一步的生物活性测定研究。二、生物活性测定方面:利用紫外吸收分光光度计,通过测定410 nm处的吸光度值来测定PPO的生物活性。对筛选得到的24个候选化合物进行了酶体水平的生物活性测定。实验结果表明,18号化合物对PPO的活性抑制能力最强,其IC50值达到了0.14 mg/mL,与已商品化的PPO抑制剂抗坏血酸的IC50值相当(抗坏血酸为0.12 mg/mL),且18号化合物对接构象及作用机制与参照结构(苯基硫脲)类似。因此,我们将18号化合物作为先导化合物应用于进一步的结构优化设计研究。叁、先导化合物的优化设计方面:根据PPO活性位点与抑制剂之间的作用机制,结合参照结构的分子结构特点,对18号化合物的结构进行合理的优化设计,最终确定优化后的目标结构为:N-取代苯基-取代酰肼氨基硫脲。采用一锅法合成21个目标化合物,并进行了IR、1H NMR结构表征。利用同样的生物活性测定方法,对得到的目标化合物进行生物活性测定。实验结果表明,A2的生物活性最高,其IC50值为0.015 mg/mL,与先导化合物相比,抑制率增加了89.29%。四、定量构效关系方面:对合成的21个目标化合物的结构与其PPO活性数据之间进行定量构效关系研究,得到一个相关性显着的3D-QSAR模型:q2=0.607,r2=0.997,N=2,SEE=0.045,F=304.588。模型显示:在R2取代基上引入体积较大的基团,有利于活性的提高;在R1取代基引入含极性原子的基团有利于活性的提高。该模型为进一步的结构的优化设计提供了理论依据。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
靶酶抑制剂论文参考文献
[1].梁远维.靶酶抑制剂的设计合成及抗肿瘤应用[D].暨南大学.2018
[2].齐晓娟.基于多酚氧化酶靶酶结构的新型抑制剂先导化合物的合理设计与筛选[D].华中农业大学.2016
[3].姚丹丹.基于靶酶结构的N-硝基苯胺类抑制剂的设计合成与活性测试[D].华中农业大学.2015
[4].周思多.应用亲和超滤—液质联用技术筛选中药靶酶抑制剂[D].山东农业大学.2015
[5].李明.勃利霉素与靶酶ThrRS的作用位点及其抑制剂的虚拟筛选[D].东北农业大学.2014
[6].毛邦强,陈长水,张青叶.新型ALS靶酶抑制剂的设计合成与3D-QSAR研究[C].中国化学会第29届学术年会摘要集——第19分会：化学信息学与化学计量学.2014
[7].贾超.VRE耐药靶酶膦酸酯类抑制剂及β-内酰胺酶检测试剂的合成与活性研究[D].西北大学.2012
[8].程序.万古霉素耐药靶酶VanX抑制剂及金属-β-内酰胺酶检测试剂Nitrocefin的合成与表征[D].西北大学.2011
[9].闵军.基于沙门氏菌FabI和黄单胞菌GlmU结构的靶酶抑制剂筛选[D].华中农业大学.2011
[10].张海涛,陈莉莉,沈旭.幽门螺杆菌重要靶酶结构及抑制剂发现[C].第叁届中国结构生物学学术讨论会论文摘要集.2010
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