两种药效团模型搭建

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请简述药效团模型的建立流程

请简述药效团模型的建立流程

请简述药效团模型的建立流程药效团模型是一种用于药物设计与筛选的计算机辅助方法,它基于分子模型和药物结构对生物活性进行预测和优化,可以节省时间和成本,提高新药发现的成功率。

本文将从药效团模型的建立流程出发,对其原理和应用进行详尽的阐述。

一、药效团模型的建立流程1.数据收集与筛选首先,需要收集与目标相关的化合物的活性数据和分子结构数据。

这些数据可以来自文献、专利数据库以及实验室内部的实验结果。

在数据收集过程中,还需要对数据进行筛选,去除低质量的数据和重复的数据,以确保建立模型的有效性和可靠性。

2.特征选择与描述符计算在收集到足够的数据后,需要对分子进行特征选择和描述符计算。

特征选择是指从分子结构中挑选出与生物活性相关的化学特征,如原子、键、环等。

描述符计算则是将这些化学特征转化为数学参数,以便进一步的建模和预测。

3.模型构建与验证在完成描述符计算后,需要选择合适的建模方法来构建药效团模型。

常用的建模方法包括QSAR(定量构效关系)、机器学习和深度学习等。

在模型构建过程中,需要对模型进行验证,包括内部验证和外部验证,以确保模型的预测能力和泛化能力。

4.模型解释与优化建立好模型后,需要对模型进行解释,找出对生物活性影响最大的药效团,并对模型进行优化。

这一步通常需要结合实验数据和领域知识,以提高模型的解释能力和预测能力。

5.应用与验证最后,建立好的药效团模型可以应用于药物设计、虚拟筛选和毒性评估等领域。

在应用过程中,还需要对模型进行验证,验证模型的预测能力和可靠性,以确保模型的有效性和实用性。

二、药效团模型的原理和应用药效团模型的原理是基于化学结构与生物活性的定量关系,通过构建分子结构和生物活性之间的关联模型,来预测未知分子的生物活性。

它可以帮助药物研发人员快速筛选候选药物,节省时间和成本,提高新药发现的成功率。

在药效团模型的应用过程中,可以根据模型的需求和目标来选择合适的描述符和建模方法。

例如,对于定量构效关系模型,通常需要选择合适的描述符和建模方法来建立分子结构与生物活性之间的定量关系;对于虚拟筛选模型,通常需要选择合适的描述符和建模方法来预测分子的生物活性,并对候选化合物进行排序和筛选。

请简述药效团模型的建立流程

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请简述药效团模型的建立流程The establishment of a pharmacophore model involves several key steps. 首先,需要收集关于药物分子的结构和活性数据。

这可以通过文献调研、数据库查询等方式获取。

Once the data is collected, the next step is to analyze the structures of the active molecules to identify common structural features. 根据这些共同的结构特征,可以确定药效团的关键基团,即对药物活性起关键作用的结构单元。

通过分析这些结构单元的位置、空间关系等信息,可以建立药效团模型。

Additionally, it is important to validate the pharmacophore model using a set of test compounds with known activities. 通过与已知活性化合物的比对,可以验证药效团模型的准确性和可靠性。

Furthermore, the pharmacophore model can be further refined and optimized through iterations of testing and adjusting. 通过不断的实验验证和参数调整,可以进一步优化药效团模型的性能。

In the process of building a pharmacophore model, computational techniques play a crucial role. 计算技术能够快速、高效地分析大量的化合物结构数据,帮助识别药效团的关键结构特征。

Computational tools such as molecular docking, molecular dynamics simulations, and quantitative structure-activity relationship (QSAR) analysis can beutilized to predict the binding modes of molecules to their target proteins and to understand the structure-activity relationship of the compounds. 通过这些计算方法,可以更好地理解药物的作用机制,为建立药效团模型提供有力支持。

药动力学与给药问题的建模(一室模型和二室模型) 数学专业毕业论文

药动力学与给药问题的建模(一室模型和二室模型)  数学专业毕业论文

摘要随着社会的发展和人民生活水平的提高,医药卫生水平逐渐成了反映民生的一个重要指标,对临床上用药的要求也越来越高.大量研究表明,药物在完整的机体中,随着时间变化不断地进行着吸收、分布、转化和排泄,而且始终都处在一种动态变化的过程中.在临床上为了提高疗效,避免毒副作用,必然要求对这种动态变化的过程进行准确的刻画,而给药模型的建立就是为了解决这一问题,所以给药问题模型的建立、求解与分析有重要的理论与应用价值.本文首先介绍了药物动力学的基本概念,并根据药物的动力学原理建立了一室模型、两室模型,并对模型进行了分析与求解,求出了反映药物动力变化的主要参数值,然后根据计算结果给出了给药方案.最后本文详细的阐述了多次血管外重复给药模型的建立与求解,并根据卡那霉素肌注实验结果,继而把实验测得值与模型求得的理论值进行比较,从而来验证模型的正确性与可靠性.关键词:给药;建模;临床;模拟;验证AbstractWith the development of society and the improvement of people's living standard, medicine and health gradually became an important index which reflects people's livelihood, and the requirements for clinical medicine become much higher. A mass of research indicate that drugs in the whole body is carrying on the absorption, distribution, transformation and excretion as the time by, and always in a dynamic state. It is generally difficult for us to accurately describe the dynamic changes of the process. In clinic in order to improve the curative effect, avoid toxic effect. It is must to accurately describe the dynamic changes of the process and the establishment of dosing model is to solve this problem, so establishment and solution and analysis of give medicine model have important theory and application value.This paper firstly introduces the basic concept of pharmacokinetics, and according to the principle of dynamics drugs established one compartment model, two compartment model , then we do some analyzes and solving on the model, and get the main parameter value which reflect the dynamic changes of drugs ,then according to the calculation result gives dosing. Finally the paper expatiates outside blood-vessel many times repeat administration model establishment and solving, and according to kanamycin muscle note experimental results, and the experimental measurement value and the theoretical model for comparison, thus to validate the accuracy and reliability of the model.Keywords: Give medicine modeling; Clinical; Simulation; Application; Development摘要 (I)Abstract (II)引言 (1)1 药动力学的基本知识 (2)1.1药物浓度变化 (2)1.2药物的消除类型在体内的代谢方式 (2)1.3房室模型的基本概念 (3)1.4药物代谢动力学的主要参数 (3)1.5表观分布容积 (5)1.6半衰期 (5)1.7清除率 (6)1.8多次给药的时间-药物浓度曲线和稳态浓度 (6)2 给药模型 (7)2.1一室模型的单剂量给药方案 (7)2.1.1单次快速静脉注射给药 (7)2.1.2恒速静脉注射给药 (9)2.2两室模型 (13)2.2.1 两室模型药物静脉注射给药 (13)2.2.2 各种动力学参数的计算 (15)3 多次血管外给药方案 (17)3.1一室开放模型的药代动力学 (17)3.2二室开放模型药代动力学 (19)3.3卡那霉素肌注给药方案的制定 (21)结束语 (24)参考文献 (25)致谢 (26)建模是研究很多实际问题重要手段和前提.凡是用模型描述事物的因果关系或相互关系的过程都属于建模.由于临床上人体内的血药浓度随人体的代谢呈动态变化,所以我们一般通过模型来模拟人体血药浓度的变化.通过对药物代谢规律的分析,根据药物代谢的机理来建模;也可以通过实验或统计数据的处理,并根据我们已有的知识和经验来建模.在当代随着医药水平的提高,药物品种日益增加,但临床上滥用和不合理用药亦日益增多,临床药物治疗水平在某些方面并没有随着药品品种的增加而有较大提高,由于滥用或不合理用药,临床不断出现严重的医疗事故或引起药源性疾病.在建模和医药的共同发展下,一门新的学科药动力学产生了, 我国药动学较系统的研究始于陈琼华教授1963年对单味中药大黄的体内过程的研究其发展经历3个阶段:一阶段( 1949-1970年) ,主要进行活性成分的体内过程研究,但未应用现代药动学理论,对实验数据作动力学分析;二阶段(1970-990年) ,药动学迅速发展,相关论文大幅增加,更多高灵敏的现代分析仪器和测定方法的应用,在有效成分的药动学研究中动力学模型理论广泛开展,如丹参、人参、银杏叶等的药动学研究资料已在文献中有阐述.新药审评办法对新药药动学研究要求的提高促进药动学发展;三阶段(1990年至今) ,药动学作为一门新兴学科正在形成.新理论、新学说如证治药动学嘲、辨证药动学、复方散弹理论等涌现,极大丰富了中药药动学研究.药物动力学是定量研究药物在生物体内吸收、分布、排泄和代谢随时间变化的过程的一门学科,它的发展对药物评价,新药设计,药物剂型改进,临床指导合理用药,以及优化给药方案等具有重大的实用价值.药物动力学模型是为了定量研究药物体内过程的速度规律而建立的模拟数学模型,常用的有房室模型和生理药动学模型.通过房室模型可以分析药物在人身体的运行情况,得到药物在血液中的浓度变化(即血药浓度),从而给出最佳给药方式及血药浓度的峰值时间.这样就可以选择最佳治疗方案.而生理药动学模型则主要用于预测药物在器官组织中药物浓度及代经时过程和药物处置在动物间的外推.本文主要是根据药动力学原理进行数学建模,进而对模型进行求解,再根据求解结果,设计出合理的给药方案.1 药动力学的基本知识大量研究表明,药物在完整的机体中,随着时间变化不断地进行着吸收、分布、转化和排泄,而且始终都处在一种动态变化的过程中.我们一般很难准确地描述这种动态变化的过程,因此常借用时间-药物浓度曲线图的测定,并选定数学模型,用特定的数学公式或计算机程序软件测算出一系列药代动力学参数,通过这些参数既可从各个侧面反映药物在体内变化的动态过程,还可借以指导临床设计或调整给药方案(如确定给药的剂量、给药的途径以及给药的间隔时间等),真正做到合理用药.现将药代动力学的一些基本概念和主要药代动力学参数介绍如下:1.1 药物浓度变化用药后,药物在体内是不断地吸收、分布、转化和排泄的,血药浓度随着时间的推移也不断发生着变化,刚开始主要以吸收为主,与此同时,分布及少量的代谢和排泄也已开始进行;当代谢和排泄过程逐渐占主要地位后,药物浓度就开始下降.由此可见药物的吸收、分布、转化和排泄其实并没有严格的分界线,只是在某段时间内以哪一过程为主而已.一般我们通过药物浓度的测定,画出近似的时间-浓度曲线,我们可采用计算机程序测算出一系列药代动力学参数,以反映药物在体内吸收、分布、转化与排泄的规律和特点.1.2 药物的消除类型在体内的代谢方式药物消除类型药物在体内的消除方式,按其速率可归纳为以下三种类型:(1)一级消除动力学(first-order elimination kinetics )又称恒比消除,即单位时间内,药物总是按血药浓度的恒定比例进行消除,其消除速率总是与血药浓度成正比.大多数药物的消除都属于一级动力学消除.而且药物吸收、分布中的被药物运动,也是按照一级动力学方式进行的.一级动力学的方程式:01/C K C K dt dc e e -=-=.式中,dt dc /表示药物消除速率,e K 为一级消除速率常数(即恒定比例),负号表示药物浓度下降,0C 为消除初始时药物浓度.(2)零级消除动力学(zero-order elimination kinetics ) 又称恒量消除,即单位时间内,药物始终以一个恒定的数量进行消除,其消除与血药浓度无关.完全属于零级动力学消除的药物甚少,但药物吸收、分布中的主动转运及易化扩散则多是按零级动力学方式进行的.零级动力学的方程式:000K C K dc/dt -=-=.式中,dtK为零级消除速率常数,因为C的指数为零,所以消dc/表示药物消除速率,除与血药浓度无关.(3)米氏消除动力学(Michaelis-Menten elimination kinetics)是指包括零级和一级动力学消除在内的混合型消除方式.如当药物剂量急剧增加或患者有某些疾病(如肝、肾功能不全),或与其他药物配伍使用等情况时,药物在体内达到一定浓度后,会出现饱和现象(肝药酶代谢药物的能力达到饱和),消除方式则可从一级动力学消除转变为零级动力学消除,苯妥英钠、普萘洛尔、苯海拉明、保泰松、乙醇等少数药物的消除就可出现这种情况.如当乙醇在血液中浓度ml.0<时,按一级动力学消除;但当05mg/.005>时,则可转成按零级动力学消除.零级消除动力学和米氏消除动力学又合mg/ml称非线性消除动力学(nonlinear elimination kinetics).1.3房室模型的基本概念为预测药物在体内的动力学过程,我们可以从数学的角度把机体概念化为一个系统,并按动力学的特点将系统分为若干房室(compartments)来进行研究,称为房室模型.这个房室只是从数学的角度提出的一个抽象概念,与生理学上实际的体液房室概念不同.根据房室数目组成的不同,又可将其分为一室开放模型和多室开放模型.我们可根据不同的模型类型,采用不同的计算式或计算机程序包来估算出特定的药代动力学参数,供临床用药参考.对于一个具体药物的研究来说,准确地判定和选择模型类型是进行药代动力学分析的关键,因为不同类型的模型,将采用不同的计算式来估算其特定的药代动力学参数.下面仅介绍一室开放模型和二室开放模型的基本概念:(1)一室开放模型(one open-compartment model)是假定机体是由一个房室组成,且药物在其中的消除速率也始终一致的模型.如一个药物单次快速静脉注射给药后,可见该药迅速均匀分布到机体各部位,并迅即达到动态平衡,同时药物的消除速率也始终一致,我们就认为该药物的体内动力学过程属一室开放模型.(2)二室开放模型(two open-compartment model)是假定机体是由两个房室组成(即中央室与周边室),并有二种速率消除的模型.如一个药物单次快速静脉注射给药后,可见该药首先分布到中央室(指血液和血流供应丰富的组织,如肾、脑、心、肝等),然后再转而分布到周边室(指血流供应较少的组织,如脂肪、肌肉、皮肤、骨、软骨等),并且二者的消除速率也不一致,我们就认为该药物的体内动力学过程属二室开放模型.1.4 药物代谢动力学的主要参数根据时间-药物浓度曲线,采用相应的药代动力学计算机程序包进行数学处理,可估算出药物在体内吸收、分布、转化和排泄等相关的若干药代动力学参数(pharmacokinetic parameters ),以反映药物在体内的动力学规律和特点.常用的药代动力学参数有:(1)药峰时间(max C )和药峰浓度(max C )药峰时间(max T )是指用药以后,血药浓度达到峰值所需的时间.药峰时间短,表示药物吸收快、起效迅速,但消除也快;药峰时间长,则表明药物吸收和起效较慢,但作用持续时间也较长.药峰时间是研究药物制剂的一个重要指标. 药峰浓度(max C )又称峰值(peak value ),是指用药后所能达到的最高血药浓度.药峰浓度与药物的临床应用密切相关,药峰浓度要达到有效浓度才能显效,但若高出安全范围则可表现为毒性反应.(2)时量曲线下面积(area under the time concentration curve,AUC )又称曲线下面积,是指由坐标横轴与时间-药物浓度曲线围成的面积.它代表一段时间内,血液中的药物的相对累积量,也是研究药物制剂的一个重要指标其单位 为μg/ml.h,通常采用梯形法计算,计算公式:211)/t (t )C (C C A n n n n -⋅-=== .(3)生物利用度(bioavailability,a fraction of dose,F )生物利用度是指血管外给药时,药物吸收进入血液循环的相对数量.生物利用度也是评价药物制剂质量的一个十分重要的指标.通常用吸收百分率表示,即给药量与吸收进入体循环的药量的比值(见式①):%100F ⨯=给药量吸收进入体循环的药量(生物利用度) , ① 生物利用度也可用C A 参数表示,其计算公式如式②:(绝对生物利用度)(血管内给药)(血管外给药)(生物利用度)%100C A C A F ⨯= . ② 生物利用度还可提供试品的C A 与标准品的C A 的比值表示,叫做生物利用度(见式③):(相对生物利用度)(标准品)(供试药)(生物利用度)%100C A C A F ⨯= , ③相对F 是评价厂家产品质量的重要标准之一.如果制剂质量不合格,生物利用度低,临床疗效肯定差.一般药典上都规定药厂生产的制剂,生物利用度的差距不应超过±10%.1.5 表观分布容积表观分布容积(apparent volume of distribution,d V )是指药物在理论上应占有的体液容积量(以L 或L/kg 为单位).是一个计算所得的理论数值,而并非指药物在体内所实际占有的体液真正容积,也不代表某个特定的生理空间,故称为表观分布容积.d V 值的大小可反映药物在体内分布的广泛程度,它常用体内药物总量与血药浓度的比值来表示:其计算公式:)/(/)(L mg C mg A V d =.其中A 为体内药物的总量,C 为血药浓度.一般来说,d V 值的大小除可反映药物在体内分布的广泛程度,还可间接反映药物排泄的快慢和在体内存留时间的长短.我们还可以利用d V 值和血浆药物浓度,来推算体内药物的总量或求得为达到某血药浓度所需药物的总量.1.6 半衰期根据药物的体内过程不同,半衰期(half life,t1/2)有吸收半衰期,分布半衰期和消除半衰期之分.一般讲半衰期就是消除半衰期,即指血浆中药物浓度下降一半所需的时间. 2/1t 是反映药物在体内消除一个重要的药代动力学参数.绝大多数药物的消除过程属于一级消除动力学参数,因此半衰期总是一个固定值,它不受血药浓度高低的影响,而取决于药物消除速率常数(K )它们的关系为:k t /693.02/1=,2/1t 因药而异,例如青霉素0.5h,吗啡3h,阿司匹林6h,地高辛36h,苯巴比妥5日,洋地黄毒苷9日.了解2/1t 有助于设计最佳给药间隔、预计停药后药物从体内消除的时间及连续给药后达到稳态血药浓度所需时间.除少数2/1t 很短、很长的药物或零级消除动力学药物外,按2/1t 设计给药间隔时间是安全、有效的给药方法.按2/1t 的长短不同可将药物分为5类:超短效,2/1t 为≤1h ;短效,2/1t 为1~4 h ;中效,2/1t 为4~8 h ;长效,2/1t 为8~24 h ;超长效,2/1t 为>24 h.1.7清除率该概念来自生理学中的肌酐清除率(clearance,CL ),是药物消除速率的另一种表示方法.CL 是指单位时间内有多少表观分布容积(d V )的药物被清除,其单位为min /ml .CL 仅表示药从血清中清除的速率,并不是被清除药物的具体量.其计算公式:k V CL d ⋅=.式中K 为消除速率常数,d V 为表观分布容积.大多数药物在体内主要是通过肝代谢和肾排泄而清除,因此,药物的总清除率相当于肝清除率和肾清除率的总和.1.8多次给药的时间- 药物浓度曲线和稳态浓度根据临床治疗的需要,大多数药物均需多次给药,属于一级动力学消除的药物如每隔一个2/1t 等量给药一次,则经过5~7个2/1t 血药浓度可达到一个稳定状态(此时给药量与消除量达到相对的动态平衡),称稳态浓度(steady state concentration, ss C )或称坪值(plateau )若能将稳态浓度的波动控制在有效治疗血药浓度范围内是最理想的状况.稳态浓度也是临床多次给药时一个非常重要的药代动力学指标,其计算公式:TV FD t T V FDt T V K FD C d d d e ss 2/1443.1693.0/2/1===. 式中,D 为每次用药剂量(mg/kg ),T ,F 为用药间隔时间,e K 为消除速率常数,F 为生物利用度.总之,药物代谢动力学的研究不仅可以帮助我们了解药物在体内的吸收、分布、转化和排泄的规律及特点,同时还可以通过时间-药物浓度曲线的定及药代动力学参数的估算,来推算给药剂量和制定最佳给药方案,为临床合理用药提供理论和实际的依据.2 给药模型下面我们以一些模型的给药方案为例做简单介绍2.1 一室模型的单剂量给药方案少数的药物如镇痛药,催眠药,麻醉药,支气管扩张药等通常只需一次给药,而药物的转运速率属于一级速度过程,故可应用下面的给药方案,通过计算又可为拟定多次给药方案打下基础.2.1.1 单次快速静脉注射给药1.血药浓度变化规律:因药物系一室模型药物,并按一级速度过程消除,所以当一次快速静脉注射给药后,药物立即迅速分布到血液及各组织,并达到动态平衡,它的消除速度可由下列微分方程表示出来:kX dtdx -=, 式中:dt dx /表示体内的药物消除速率;X 为体内药量;k 为一级消除速率常数:负号表示体内药物量X 随时间的推移不断减小.将上式进行分离变量后作不定积分⎰-=dt k dtdx , 代入初始条件(00X ,X t ==)得指数方程:kt e X X -=0,上式的血药浓度方程式:kt e C C -=0.对kt e C C -=0从0=t 至∞=t 间作定积分得曲线下面积(C A ).K C K C K e C dt e C cdt ktkt 0000000)1(0=⎥⎦⎤⎢⎣⎡--=⎥⎦⎤⎢⎣⎡-==⎰⎰∞--, 对kt e C C -=0的对数方程式为:0ln ln C Kt C +-=,亦即K..K C 69303032log =-=, 由上式可推导出21/t t =时,20/C C =则得出K.K l /t n 6930221==. 2.其它参数的求法,求及K 的值;(1)当静脉注射给药后,测得不同时间i t 的血药浓度i c (n i ⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅=3,2,1),列表,然后用最小二乘法作直线回归,可得斜率及截距,而求出K 及0C .(2)21/t 及C A 的求法已入前述.(3)表观分布容积的求法,应用00/C X V d =式即可求得. (4)体内总清除率(TBCL )的求法,用数学式表示TBCL :C/-dtdx TBCL =, 将KX dtdx-=式代入上式为:C KX TBCL =,再将aV xC =代入上式为: a aKV V ==KXT BCL . 由上式可知药物体内的总消除率是消除速度常数与表观分布容积的乘积. 另外:因为K C C A 0=,将aV XC 00=代入上式,得 aa KV XV C A 00K X == ,将上式代入a KV TBCL =式中 则ACX TBCL 0=. 因此可求出不同形式表达的TBCL 公式,便于灵活运用.2.1.2 恒速静脉注射给药静脉滴注给药在临床上应用很广泛,特别是在危重病人抢救时,是一种有效的给药方法,另外还有许多药物如去甲肾上腺素以及抗生素等由于治疗指数小,或半衰期短,都应采用静脉滴注给药,以维持恒定的有效血药浓度. 1.药物浓度的变化规律:以剂量为0X 的药物,在T 时间内,以恒定的速率0K 静脉注射入人体内.在滴注时间T 内,体内除有消除过程外,同时还存在一个恒速增加药量的过程,只有当滴注完毕后,体内才仅有消除过程,因此这个模型包括两个方面,一方面以恒速0K 进入体内,另一方面以K 即一级速度从体内消除,因此,药物的变化速度应该是这两部分的代数和,用微分方程表示为:KX0-=K dtdx解微分方程,进行分离变量因为: )——(—K KX K K 00=有Kdt K K x dx =-0不定积分⎰⎰=--dt X dxK KK 0 得C Kt K K X ln ln 0+-=⎪⎭⎫ ⎝⎛-即kt -0Ce KK X =—(1) 当将初始条件:0,0==X t ,代入上式,求得积分常数C 为:KK C 0—= 将C 代入(1)式:kt e -00KKK K X ——= kte KK K K X --=00)e (KK X kt --=10(2) 将(2)式两端同除以V 得)e (VKK C -kt -=10(3) (3)式即为单式模型静脉滴注给药,体内血液浓度与时间t 的函数关系式. 2.静脉滴注给药时的稳态血液浓度(ss C )以血液浓度C 为纵坐标,时间t 为横坐标作图,得以静脉滴注的C---t 曲线,滴注开始后一段时间内, C 随t 的增大,急剧增大,而后一段时间增大程度越来越少,逐渐减慢,最后几乎不再增加而保持一个恒定的浓度值,此值称为“稳态血液浓度” (ss C )或称“坪浓度”,此时体内药物的消除浓度等于药物输入浓度.根据(3)式,当∞→t 时, kt e -趋于0而(kt e -—1)趋于1则可得到稳态血药浓度公式如下:VKk C ss 0=, (4) 由上式可以看出ss C 的大小与0K 成正比,与K 成反比,滴注速度愈大,稳态血药浓度将更大.恒速静脉滴注给药方案设计的主要问题是根据临床期望达到有效血药浓度算出滴注速率,由以上探讨可得:CL C ss =0K , (5) 或VK C K ss =0, (6)或214410t .VK/K K ss =. (7)3.达坪浓度某一分数所需的半衰期数本节的含义是在体内药物达到某一浓度时,通过血液浓度值,来计算所需要的半衰期方法.因为不论哪一种药物,在体内达到某一个血液浓度时,所需要的半衰期是一致的,与药物半衰期的长短无关.4.静脉滴注的负荷剂量问题临床上常将药物的有效治疗浓度决定为稳态水平,而要达到稳态的90%~99%,则需3.32~6.64个半衰期的时间,例如中等半衰期为四小时的药物达到稳态90%则需要13.3h,所以一般半衰期大于0.5h 的药物,可先由静脉注射一个剂量的药物,使血药浓度达到或接近ss C 的95%,而这个剂量叫“负荷剂量”然后立即恒速静滴,维持血药浓度,可以用以下几种方法:(1)先静脉注射,后静脉滴注给药;即先静注一个较大剂量,使血药浓度接近稳态或达到稳态浓度,随后进行恒速静滴来维持血药浓度,在先前静注的剂量即为“负荷剂量”负荷剂量可用下式计算V C X ss =*0, (8)式中*0X 为负荷剂量静脉滴注速度为VK C ss =0K (9) 同时快速静注与静脉滴注给药后体内药量应为两式之和,即)1(X 0-*0kt kte KK e X --+=. (10) 将(9)式代入(8)式,得,/K 0*0K X =再代入上式,则KKe K K e K K X kt kt 000)1(=-+=-- (11) 而血药浓度则为ss C KVK C 0==. 根据上面的方案,可使血药浓度及体内药量在整个过程中保持恒定,血药浓度一直维持在稳态血药水平.(1) 先进行快速滴注,后进行慢速滴注给药.本法为先以滴注速度01K 作快速滴注,经t 时间后,达到所需的治疗浓度,再以速度0K 作慢速滴注,维持治疗稳态水平(ss C )kte K K --=1101, (12)VK C K ss =0.(2) 简易计算负荷剂量法,达到ss C 所需的负荷剂量应为ss VC X =*0 ,KK X 0*0=, 217.02144.1/2/1693.0*0*0**00t X t X t X K X K ====.由上可知,负荷剂量静脉滴注速率与药物消除速率的比值,若负荷剂量的70%被半衰期去除.并以此量按每小时滴注,即可维持负荷量所达到的浓度,负荷量可按一次或几次快速静脉注射投予. 5.静脉滴注停止后求动力学参数(1)在0K 确定的情况下,求静脉滴注停止时的V 及K ,0K 确定时,可用VKK C ss 0=求V ,此时需先测出ss C 值, 也可用),1(0kt e VKK C --=,以C 对作图,其斜率为KV K /0,解出V 即可,用上述方法求V ,其数值理论上与0C X V =求出的相等.求K 时,先停止滴注,任其血液浓度自然下降,测出下降过程中几个不同时间的血药浓度,即的t C -log 关系直线,此线的斜率303.2K 0-=K ,所以K 即可求出, 稳态后停滴,求K V '值.当达到稳态水平而停滴后,血药浓度的变化速度可用下面的微分方程表示:kc dt dc-= 解上述微分方程,分离变量后作不定积分,并代入初始条件(0'=t ,KVc 0K =),得 kte KVK C -=0 (13) 其对数式为KVK t KC 0log '303.2log +-= (14) 式中't 为停滴后时间.根据(14)式,若计算参数K 与V 值,可在停滴后的不同时间取血样测定血药浓度,以C log 对't 作图,可得一直线,该直线的斜率为303.2K-,可求得K 值,截距为)/log(K 0KV ,若已知K ,0K 可求出V 值.a)稳态前停滴,求K V 值b)达到稳态前停止滴注,血药浓度的变化的微分方程式:kc dtdc-=, 该微分方程,初始条件为0'=t ,)1KVK-0kt e C —(=,t 为滴注时间则得下式: '-0)1KVK C kt kt e e -=—(. 其对数式为()⎥⎦⎤⎢⎣⎡-+-=-kte KVKt K C 1log '303.2log 0 (15)式't 仍为停滞后时间根据(15)式停滴后测定血药浓度,以C log 对t 作图,得一直线(AB )由斜率可求得K 值,已知0K 及t 后可由截距求出V 值. 2.2 两室模型2.2.1 两室模型药物静脉注射给药 1.血药浓度变化规律本类药物在体内分布符合两室模型,但药物的消除仅在中央室,并按一级消除速率进行如下图.药物的室间交换速率亦符合一级,这种消除包括肝代谢,肾排泄,肺呼出等途径.同时,难于灌注的组织的外周室药量p X ,按一级转运速率常数21K 返回至中央室.此时中央室c X 的静变化速率等于上述这些过程的总和,可由下列微分方程组来表示:c c p tX K X K X K dtdX 101221--=, (1)p c p X K X K dtdX 2112-=. (2)(1)式和(2)式这两个一级线性微分方程是二房室模型的基本方程,解得:βt αt c e β)(α—ββ(K X e β)()K (X X -+-∂-∂=-210210. (3) 血药浓度与中央室的药量呈比例.c V 000C V X =为中央室分布容积,代入(3)式,得:。

内皮素受体A拮抗剂药效团模型的建立

内皮素受体A拮抗剂药效团模型的建立
作 用机制研 究, 负责人 : 张燕玲 。 ★★ 通讯 作者 : 乔延 江 。 本刊编委 , 教授 , 主要研 究 方向: 中药信 息学。
[ Wo r l d S c i e n c e a n d T e c h n o l o g y  ̄ Mo d e r n i z a t i o n o fT r a d i t i o n a l C h i n e s e Me d i c i n e a n d Ma t e r i a Me d w a ] 4 7 1
靠性 , 且利 用定量药效 团模型 筛选 中药化 学成分数据库命 中 l 6个化 学成 分。结论: 本文所构 建的定性 和定量 药效 团模 型 筛选效率较 高 , 可分别开展 活性化合物 筛选和活性预测研 究, 有助 于指导发现 中药
E T A 受体 拮 抗 剂 。
关键 词 : 内皮 素 受体 A 定 性 药 效 团 定 量 药效 团
Y a n a g i s a w a 等【 于 1 9 8 8 年从 猪 的主动脉 内皮 细胞 培
养液 中分离得到 ,主要包含 E T 一 1 、 E T 一 2 、 E T 一 3三种 类型, 其中 E T 一 1 的生物活性最强 。当内皮素与细胞 或组 织的 内皮素受 体 E T A 和E T B 结合时会引起 血管 的收缩【 。文献报道 稿 血压 、 心肌梗塞 、 血管痉挛 、
2 . 塞 壅
( 1 ) 化合 物前处理。
利用 C a t a l y s t 系统 中的 B e s t Q u a l i t y模 式 对 所 构

急慢性 肾衰 、 充血性 心衰 、 缺血性休 克 、 病 毒性 心肌 炎等疾病 的发生导致 内皮素水平 的增高 。 目前 市场

血管紧张素ⅡAT1受体拮抗剂药效团模型构建

血管紧张素ⅡAT1受体拮抗剂药效团模型构建

血管紧张素ⅡAT1受体拮抗剂药效团模型构建曹宝帅、朱一婧、程刚英、王悦、潘昊、姜凤超*华中科技大学同济医学院药学院,武汉(430030)摘要:建立血管紧张素ⅡAT1受体拮抗剂药效团模型。

利用Catalyst软件系统,选择具有较高体外抑制活性的82个化合物组成分子集合,经构象分析,分子叠和等过程构建出药效团模型,得到一个含有1个氢键接受体,2个疏水中心,1个阴离子中心和1个环芳香基团的AT1受体拮抗剂药效团模型。

其可靠性较好(RMS=0.74,Correl=0.87,Weight=1.39,Config=20.90),具有较好的活性预测能力,有助于新型结构的AT1受体拮抗剂的设计。

关键词:计算机辅助药物设计;血管紧张素ⅡAT1受体拮抗剂;药效团模型The construction of the pharmacophore model of the angiotensinⅡAT1 receptor antagonists.Gang-ying CHENG,Yue WANG,Yi-jing ZHU,Hao PAN,Feng-chao JIANG (School of pharmacy, Tongji medical collage,HUST,Wuhan 430030)Abstract: To construct the pharmacophore model of the angiotensinⅡAT1 receptor antagonists. Ten pharmacophore models of AT1 receptor antagonists were established from the training of 82 AT1 receptor antagonists with conformer analysis and pharmacophore mapping by using the Catalyst software. An optimal pharmacophore model including one hydrogen-bonding acceptor, two hydrophobic core, one negative ionizable and two ring aromatics was conformed. The reliability of the optimal pharmacophore model is preferably with RMS=0.74,Correl=0.87,Weight=1.39,and Config=20.9. This pharmacophore model showed excellent forecast ability and contributes to design the AT1 receptor antagonists with undiscovered structure.Key words: CADD; angiotensinⅡAT1 receptor antagonists; pharmacophore model肾素-血管紧张素-醛固酮系统(RAAS)是参与心血管功能调节的重要内分泌系统,存在于机体各组织器官,在高血压的发生发展中起着至关重要的作用。

药效团模型建立的基本步骤

药效团模型建立的基本步骤

药效团模型建立的基本步骤1.数据收集和预处理:药效团模型建立的第一步是收集相关的化合物结构和生物活性数据。

可以通过文献调研、数据库查询或实验测试获得这些数据。

收集到的化合物结构数据包括分子式、结构图、SMILES等。

生物活性数据可以是IC50、EC50、Ki值等。

收集到的数据需要进行预处理,包括去除重复数据、处理缺失值和异常值等。

2.特征选择:特征选择是从大量的分子特征中选择最重要的特征来构建模型。

常用的特征包括分子指纹、物理化学属性和子结构等。

特征选择的方法包括过滤法、包装法和嵌入法等。

过滤法通过统计方法或相关系数来评估特征与目标变量之间的相关性,选择相关性较高的特征。

包装法使用机器学习算法评估特征的重要性,并按照重要性进行排序。

嵌入法将特征选择嵌入到模型构建的过程中,通过正则化或特征权重来选择最优的特征。

3.模型构建:模型构建是根据已选择的特征和目标变量来选择合适的算法进行建模。

常用的算法包括支持向量机(SVM)、随机森林(Random Forest)、神经网络(Neural Network)等。

根据数据的特点和研究目的选择合适的算法。

可以使用交叉验证或留一法来评估模型的性能,选择最优的算法参数。

4.模型评估:模型评估是用来评估模型的性能和可靠性的过程。

评估指标包括准确度、召回率、F1值等。

可以通过均方根误差(RMSE)或平均绝对误差(MAE)来评估回归模型的性能。

模型评估的方式包括交叉验证、留一法和外部测试等。

可以使用已知数据进行交叉验证或留一法,也可以使用未知数据进行外部验证。

以上是药效团模型建立的基本步骤。

在实际应用中,还需要根据具体问题的特点和需求进行适当的调整和修改。

药效团模型的建立是一个复杂而关键的过程,需要综合运用化学、生物学和统计学等多个领域的知识和技术。

医药领域药效评估模型构建和优化方法

医药领域药效评估模型构建和优化方法

医药领域药效评估模型构建和优化方法在医药领域,药效评估模型的构建和优化是非常重要的工作,它可以帮助研究人员和医药企业更好地了解药物的疗效和安全性。

一个准确可靠的药效评估模型可以为药物研发提供指导,加快药物研发进程,节约研发成本,同时也有助于改善患者的治疗效果和生活质量。

药效评估模型的构建是一个复杂的过程,需要考虑多个因素,包括药物的性质、药物的作用机制、药物的代谢途径等。

下面将介绍一些常用的药效评估模型构建和优化方法,以供参考:1. 数据收集与预处理在构建药效评估模型之前,首先需要收集大量的相关数据。

这些数据可以包括药物的化学结构、药物的活性、药物的物理化学性质等。

在收集到数据后,还需要对数据进行预处理,包括数据清洗、缺失值处理、异常值处理等。

预处理的目的是去除数据中的噪声,提高模型的准确性和稳定性。

2. 特征选择与提取在药效评估模型构建的过程中,特征选择和特征提取是非常重要的步骤。

特征选择是从大量的特征中选择出对药效评估具有重要意义的特征,可以采用统计学方法、机器学习方法等进行选择。

特征提取是将原始数据转化为更有意义的特征,常用的方法包括主成分分析、独立成分分析等。

3. 模型选择与建立在药效评估模型构建的过程中,需要选择合适的模型进行建立。

常用的模型包括线性回归模型、逻辑回归模型、支持向量机模型、人工神经网络模型等。

在选择模型时,需要考虑模型的适用性、准确性、鲁棒性等因素。

4. 模型优化与验证一旦构建了药效评估模型,还需要对模型进行优化和验证。

模型的优化包括参数调整、模型结构优化等,旨在提高模型的预测能力和泛化能力。

模型的验证可以采用交叉验证、留一法等方法,评估模型的性能和稳定性。

5. 结果解释与应用在药效评估模型构建的过程中,需要对模型的结果进行解释和应用。

结果解释可以帮助研究人员深入了解药物的疗效和安全性,进一步指导药物的研发和临床应用。

模型的应用可以通过软件工具来实现,使得模型可以更加方便地应用于实际工作中。

Discovery Studio官方教程-- 构建基于分子共同特征的药效团模型

Discovery Studio官方教程-- 构建基于分子共同特征的药效团模型

构建基于分子共同特征的药效团模型(HipHop)教程介绍Common Feature Pharmacophore Generation protocol (HipHop) 用于发现一系列配体小分子所共有的化学特征,并基于这些共同特性结构的比对叠合自动生成药效团模型,用户可以使用共有的特征药效团去搜索化合物数据库来寻找可能的先导分子。

基于分子共同特征的药效团模型同样也可以用于探索一系列具有相似活性但结构却不同或者结构柔性较大的分子的构效关系。

此教程以6个活性配体小分子所构成的训练集来构建基于分子共同特征的药效团模型,继而用于先导化合物的发现。

本教程包括以下步骤:•基于分子共同特征的药效团模型的构建(训练集)•基于分子共同特征的药效团模型的验证(测试集)•先导化合物的发现(数据库的筛选)Common Feature Pharmacophore的构建1. 训练集分子的准备本教程采用一系列已知的5-HT2c配体(1,2)来构建一个基于分子共同特征的药效团模型用于先导化合物的发现。

5-HT2c受体属于GPCR超家族。

在文件浏览器(Files Explorer)中,展开Samples | Tutorials | Pharmacophore,双击打开5HT2c_ligands.sd。

在表格浏览器中可以看到一共有6行,代表了6个分子。

这些分子的Principal和MaxOmitFeat属性都已事先定义。

若无定义,则选择表格浏览器中剩下列的heading,鼠标右键点击选择Add Attributes,打开Add Attributes对话框,添加这两个属性。

Principal属性定义了分子的活性水平:2 有活性参考分子,分子中所有化学特征在构建药效团模型时都要考虑。

1 中等活性定位药效团特征元素时需要考虑该化合物的构象空间。

0 非活性该分子在定位药效团特征元素时不考虑,用于选择性地定义排除体积。

MaxOmitFeat属性定义了每个分子中允许不与药效团模型匹配的特征元素的个数:数值描述内容0 构建的药效团模型中所有特征元素都必需与化合物匹配上。

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How to set up a 3D QSAR Pharmacophore Generation runThe 3D QSAR Pharmacophore Generation protocol generates SAR hypothesis models (pharmacophores) from a set of ligands for which activity values on a given biological target have been measured.Note.To ensure proper exploration of the ligand conformational and pharmacophoric space, it is recommended that you run the Diverse Conformation Generation protocol prior to running this protocol.The input ligands need the following molecular properties: Activ(representing the ligand's tested activity) and Uncert(set to 3.0by default, representing the ratio range of uncertainty in the activity value). Molecular properties can be added using the Add Attribute dialog.To set up a 3D QSAR Pharmacophore Generation protocol:1.Load the Pharmacophore | 3D QSAR Pharmacophore Generation protocol from theProtocols Explorer. The parameters display in the Parameters Explorer.2.On the Parameters Explorer, click in a cell for the Input Ligands parameterand click the button to specify the ligand source on the Specify Ligandsdialog. On the dialog, select all ligands from a Table Browser, a 3D Window, or a file. The molecular properties Activ and Uncert should be set for these molecules. If they are not set, they will be assigned a default value of 0.0 and 3.0, respectively.3.Specify the pharmacophore features using the Features parameter. Selectingthis parameter opens the Select Features dialog . On the dialog, you may select the desired pharmacophore features and the minimum and maximum values desired for the final pharmacophores.4.Set the remaining parameters as desired. Parameters presented in red arerequired.Note.If using the Maximum Excluded Volumes parameter in this protocol, we recommend using a value of 5.Note. When generating SAR pharmacophores, which include excluded volumes, the algorithm looks for differences in the steric bulk between the most active compound, and the inactive compounds. However, it is possible to explicitly specify which compounds to use for this analysis. This is done by adding a Principal property to the input ligands. For normal SAR hypothesis model generation, this property is ignored. When using the HypoRefine algorithm to add excluded volumes, however, these values can be used to determine which molecules are used when placing the excluded volumes. Values that are provided will be used as follows:0,NULL: Ignore compound in excluded volume addition1 : Treat compound as Inactive.2: Treat compound as Active.How to set up a Build 3D Database runThe Build 3D Database protocol builds a Catalyst 3D conformation database. It is recommended that no more than 50,000 molecules be used as input. Use the command line program, catDB, to build larger databases. Refer toInstall_Directory/share/Catalyst/conf/catDB.doc document for more information. To set up a Build 3D Database run1.Load the Pharmacophore | Feature Mapping protocol from the Protocols Explorer.The parameters display in the Parameters Explorer.2.On the Parameters Explorer, click in a cell for the Input Ligands parameterand click the button to specify the ligand source on the Specify Ligandsdialog. On the dialog, select all ligands from a Table Browser, a 3D Window, or a file.3.Specify the database name using the Database Name parameter.4.Set the remaining parameters as desired. Parameters presented in red arerequired.How to set up a Common Feature Pharmacophore Generation runThe Common Feature Pharmacophore Generation protocol generates pharmacophores that are common to a set of active ligands. Optionally, it will add excluded volumes to the pharmacophores based on information from a set of inactives.Note.To ensure proper exploration of the ligand conformational and pharmacophoric space, it is recommended that you run the Diverse Conformation Generation protocol prior to running this protocol.To set up a Common Feature Pharmacophore Generation protocol:1.Load the Pharmacophore | Common Feature Pharmacophore Generation protocolfrom the Protocols Explorer. The parameters display in the ParametersExplorer.2.On the Parameters Explorer, click in a cell for the Input Ligands parameterand click the button to specify the ligand source on the Specify Ligandsdialog. On the dialog, select all ligands from a Table Browser, a 3D Window, or a file.3.In the Data Table, add the molecular property Principal to the molecules toset a value to make it active (2), moderately active (1), or inactive (0).You can also add the molecular property MaxOmitFeat to indicate how manyfeatures are allowed to miss for each molecule. If no values are set for these properties, the default value for all molecules for Principal is 2 and for MaxOmitFeat is 04.Specify the pharmacophore features using the Features parameter. Selectingthis parameter opens the Select Features dialog. On the dialog, you may select the desired pharmacophore features and the minimum and maximum values desired for the final pharmacophores.5.Set the remaining parameters as desired. Parameters presented in red arerequired.To set up a Common Feature Pharmacophore Generation protocol with the inclusion of excluded volumes:1.Repeat steps 1-4 from above.2.Specify the maximum number of excluded volumes to be added to a pharmacophoreusing the Maximum Excluded Volumes parameter.Note.The Input Ligands must also include a set of inactive molecules when attempting to add excluded volumes. Set the Principal value to 0for all the inactive molecules. If the Principal property is not set, all ligands are automatically assigned a Principal value of 2 (active).Note. The MaxOmitFeat molecular property also serves a purpose for inactive molecules when identifying candidate excluded volume locations. A value of 1means that all mappings where either all n or a subset of n-1features map will be considered. For more complicated data sets, it may be better to set MaxOmitFeat to 0 for the inactive molecules to avoid placing too many excluded volumes.Note.If using the Maximum Excluded Volumes parameter in this protocol, we recommend using a value of 100.Note.If the ligand source is a Graphics View of molecules that contain conformations (e.g., created by importing .cpd files), only a single conformation is employed in the protocol for each molecule. If you intend to use all conformations, you should convert .cpd files to the MDL SD file format before importing them into Discovery Studio.How to set up a Convert Interactions to Features runTo run a Convert Interactions to Features protocol1.Load the Pharmacophore | Convert Interactions to Features Generationprotocol from the Protocols Explorer. The parameters display in theParameters Explorer.2.Set the Input Interactions File parameter by navigating to a stored Ludiinteractions file. This should either be in .pdb or .msi format.3.Set the remaining parameters as desired. Parameters presented in red arerequired.How to set up a Diverse Conformation Generation runThe Diverse Conformation Generation protocol generates conformations for a set of input ligands. This protocol is often used as a precursor to other pharmacophore protocols, such as Pharmacophore | 3D QSAR Pharmacophore Generation and Pharmacophore | Common Feature Pharmacophore Generation.Note.Molecular properties are retained when using this protocol. It is often easier to set the molecular properties needed for Pharmacophore | 3D QSAR Pharmacophore Generation and Pharmacophore | Common Feature Pharmacophore Generation before running the Pharmacophore | Diverse Conformation Generation protocol.To set up a Diverse Conformation Generation protocol run:1.Load the Pharmacophore | Diverse Conformation Generation protocol from theProtocols Explorer. The parameters display in the Parameters Explorer.2.On the Parameters Explorer, click in a cell for the Input Ligands parameterand click the button to specify the ligand source on the Specify Ligandsdialog. On the dialog, select all ligands from Table Browser, a 3D Window, or a file.3.Set the remaining parameters as desired. Parameters presented in red arerequired.How to set up a Feature Mapping runThe Feature Mapping protocol generates all possible pharmacophore features for the given input ligands.To set up a Feature Mapping protocol run:1.Load the Pharmacophore | Feature Mapping protocol from the Protocols Explorer.The parameters display in the Parameters Explorer.2.On the Parameters Explorer, click in a cell for the Input Ligands parameterand click the button to specify the ligand source on the Specify Ligandsdialog. On the dialog, select all ligands from a Table Browser, a 3D Window, or a file.3.Specify the pharmacophore features by selecting the Features parameter. How to set up an Interaction Generation runTo run an Interaction Generation protocol1.Load the Pharmacophore | Interaction Generation protocol from the ProtocolsExplorer. The parameters display in the Parameters Explorer.2.Ensure that the structure you want to define as the receptor is open in a3D Window. Use the Binding Site tool panel to define the structure as the receptor.3.Set the Input Site Sphere parameter to define the active site. This can bedone in different ways:o Locate the binding sites using the Binding Site tool, select a site, and define the Input Site Sphere parameter based on the selected site.o If you have a receptor-ligand complex, the ligand can be selected to define the the Input Site Sphere parameter.o If you have some knowledge of the active site, select the atoms around the active site and use this to define the the Input Site Sphereparameter.4.The radius of the site sphere can be changed by selecting the sphere andchanging the radius in the Attributes dialog. Alternately, you can use the Data Table View to change the radius of the sphere.5.Select the receptor structure from the Input Receptor parameter list.6.Select the sphere as the Input Site Sphere parameter.7.Set the remaining parameters as desired. Parameters presented in red arerequired.How to set up a Ligand Pharmacophore Mapping runThe Ligand Pharmacophore Mapping protocol compares a set of ligands to a pharmacophore. The relevant ligand-pharmacophore mappings are exported aligned to the pharmacophore.Note.To ensure proper exploration of the ligand conformational and pharmacophoric space, it is recommended that you run the Diverse Conformation Generation protocol prior to running this protocol.To set up a Ligand Pharmacophore Mapping protocol1.Load the Pharmacophore | Ligand Pharmacophore Mapping protocol from theProtocols Explorer. The parameters display in the Parameters Explorer.2.On the Parameters Explorer, click in a cell for the Input Ligands parameterand click the button to specify the ligand source on the Specify Ligandsdialog. On the dialog, you may select all ligands from a Table Browser, a 3D Window, or a file.3.On the Parameters Explorer, click in a cell for the Input Pharmacophoreparameter and click the button to specify the input source on the SpecifyQuery dialog. On the dialog, you may select the pharmacophore from a 3D Window or a file.4.Set the remaining parameters as desired. Parameters presented in red arerequired.How to set up a Pharmacophore Comparison runThe Pharmacophore Comparison protocol aligns an input pharmacophore to a reference pharmacophore and exports it using the aligned coordinates.To set up a Pharmacophore Comparison protocol1.Load the Pharmacophore | Pharmacophore Comparison protocol from theProtocols Explorer. The parameters display in the Parameters Explorer.2.On the Parameters Explorer, click in a cell for the Input Pharmacophoreparameter and click the button to specify the input source on the SpecifyQuery dialog. On the dialog, you may select the pharmacophore from a 3D Windowor a file.e the same dialog to designate the Input Reference Pharmacophore parameter.4.Set the remaining parameters as desired. Parameters presented in red arerequired.How to use the Pharmacophore toolsThe Pharmacophore tool panel provides a quick way to selectively display, cluster, and edit a set of pharmacophore query features.To display the Pharmacophore tool panelChoose the View | Tool Panels | Pharmacophore command from the menu bar.Select FeatureChoose a feature from the menu. This becomes the current feature. The Pharmacophore tool works on one feature at a time.Note. The All Features command is an exception. This is provided as a convenience to help toggle the visibility of all features together.Show/HideCurrent Feature: Toggles the display of the chosen current feature.Location Spheres:Toggles the display of the location spheres on the chosen current feature.All Non-Features: Toggles the display of all non-feature objects.ClusterCluster Current Feature:Performs a hierarchical clustering of the current feature. Click this button to open a Dendrogram Window. By moving the slider in the DendrogramWindow, the cluster centers of the feature groups are highlighted in the 3D Window. The number of cluster centers is displayed in the status text.If no members of the current feature are selected, clustering is performed using all the members of the current feature.If a portion of members of the current feature is selected, clustering is performed only using the selected members.Note.No Dendrogram is calculated if there are less than two members of the current feature.Show Only Cluster Centers:Displays only the cluster centers of the current feature corresponding to the position of the slider in the Dendrogram Window. The Dendrogram Window must be your active window for this button to be enabled. Change the position of the slider and click the button to display other centers.Keep Only Cluster Centers: Deletes all the cluster non-centers of the current feature corresponding to the position of the slider in the Dendrogram Window. The Dendrogram Window must be your active window for this button to be enabled. To undo your changes, click the Undo button on the Standard toolbar.EditKeep Only Current Feature Selections:Allows you to keep manually selected members of the current feature. The 3D Window must be your active window for this button to be enabled.You can also use this command in conjunction with the cluster centers described in the clustering section. To include other members of the current feature in addition to the cluster centers, select the tab of the 3D Window, press SHIFT and select the additional members, and click this command. This action retains the cluster centers corresponding to the position of the slider in the Dendrogram Window, as well as the manually selected members of the current feature.Merge Hypotheses:Allows you to perform a simple merge of 2 or more hypotheses into a single hypothesis.How to set up a Search 3D Database runThe Search 3D Database protocol searches a database using an input pharmacophore. The pharmacophore can contain pharmacophore features, shapes, excluded volumes, etc. If no input pharmacophore is provided, a browse of the database is performed.To set up a Search 3D Database protocol1.Specify the database to use by selecting one from the dropdown list from theInput Database parameter. Refer to the Using the Catalyst Database Help topic for details about installing a database.2.On the Parameters Explorer, click in a cell for the Input Pharmacophoreparameter and click the button to specify the input source on the SpecifyQuery dialog. On the dialog, select the pharmacophore from a 3D Window ora file. If no input pharmacophore is provided, a browse of the database isperformed.3.Set the remaining parameters as desired. Parameters presented in red arerequired.How to set up a Search by Shape runThe Search by Shape protocol converts an input conformation of a molecule to a shape and uses it to perform a shape similarity search on an input database.To set up a Search by Shape protocol1.Load the Pharmacophore | Search by Shape protocol from the Protocols Explorer.The parameters display in the Parameters Explorer.2.On the Parameters Explorer, click in a cell for the Input Ligands parameterand click the button to specify the ligand source on the Specify Ligandsdialog. On the dialog, select all ligands from a Table Browser, a 3D Window, or a file.Note.Multiple molecules can also be used as input; however, in this case, a single shape is created using the first conformer of the first molecule. The remaining conformers and molecules are ignored.4.On the Parameters Explorer, specify the database to use by selecting one fromthe dropdown list from the Input Database parameter. Refer to the Using the Catalyst Database Help topic for details about installing a database.5.Set the remaining parameters as desired. Parameters presented in red arerequiredHow to set up a Screen Library runThe Screen Library protocol enumerates several possible pharmacophores from an input set of pharmacophore features and screens an input set of ligands using the enumerated pharmacophores.Note.To ensure proper exploration of the ligand conformational and pharmacophoric space, it is recommended that you run the Diverse Conformation Generation protocol prior to running this protocol.Note. The pharmacophores are enumerated internally within the server and not exported to disk. Refer to the Analyzing results - Screen Library Help topic fordetails about how to assess and extract good pharmacophore candidates from the results.To set up a Screen Library protocol1.Load the Pharmacophore | Screen Library protocol from the Protocols Explorer.The parameters display in the Parameters Explorer.2.On the Parameters Explorer, click in a cell for the Input Ligands parameterand click the button to specify the ligand source on the Specify Ligandsdialog. On the dialog, select all ligands from a Table Browser, a 3D Window, or a file.3.Specify the input source for the Input Pharmacophore parameter by openingthe Specify Query dialog. On the dialog, select the pharmacophore from a 3D Window or a file.4.Set the Minimum Features parameter. This is the minimum number of featuresthat each enumerated pharmacophore will have.5.Set the Maximum Features parameter. This is the maximum number of featuresthat each enumerated pharmacophore will have.6.Set the Maximum Subset of Pharmacophores parameter. This is the maximumnumber of pharmacophores that will be enumerated.7.The Total Number of Features and Number of Possible Pharmacophores parametersunder Advanced are provided to help with this. These are automaticallyupdated based on the pharmacophore model in the 3D Window, Minimum and Maximum Features parameters. If the Number of Possible Pharmacophores is greater than the Maximum Subset of Pharmacophores, the latter will be used. In thissituation, the pharmacophores are selected at random using selection without replacement so that the selection is sampled uniformly. To get more hits, increase the Maximum Subset of Pharmacophores parameter to a higher value.8.Set the remaining parameters as desired. Parameters presented in red arerequired.How to set up a Steric Refinement with Excluded Volumes runThe Steric Refinement with Excluded Volumes protocol adds excluded volumes to an input pharmacophore. The excluded volumes are placed on regions of space that are occupied by the inactive molecules, but not the active molecules.To set up a Steric Refinement with Excluded Volumes protocol:1.Load Pharmacophore | Steric Refinement with Excluded Volumes from theProtocols Explorer. The parameters display in the Parameters Explorer.2.Specify the input source for the Input Pharmacophore parameter by openingthe Specify Query dialog. On the dialog, select the pharmacophore from a 3D Window or a file.3.On the Parameters Explorer, click in a cell for the Input Active Ligandsparameter and click the button to specify the ligand source on theSpecify Ligands dialog. On the dialog, select all ligands from a Table Browser,a Graphics View, or a file. This parameter is required. The Input ActiveLigands parameter can contain the molecular property Principal to indicate active (2) and inactive molecules (0). If no value is set for these molecular properties, Principal is automatically set to 2.4.Optionally, on the Parameters Explorer, click in a cell for the Input InactiveLigands parameter and click the button to specify the ligand source onthe Specify Ligands dialog. On the dialog, select all ligands from a Table Browser, a 3D Window, or a file. The Input Inactive Ligands parameter isoptional. It is included so that it is possible to include a large set of molecules as inactive without having to set the Principal value. If the input ligands do not contain the molecular property Principal, the Principal value is automatically set to 0 (Inactive).5.Set the desired values for the remaining parameters. Parameters in red arerequired.Note.During the placement of excluded volumes, the MaxOmitFeat molecular property determines which mappings will be considered. A value of 1 for MaxOmitFeat means that all mappings where either all n or a subset of n-1features map will be considered. For more complicated data sets, it may be better to set MaxOmitFeat to 0 for the inactive molecules to avoid placing too many excluded volumes.。

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