多肽定量构效关系与分子设计
多肽药物的设计与研究
多肽药物的设计与研究随着生物技术的不断发展，多肽药物因其高效、高选择性、低毒性、低免疫原性等优势受到越来越多的关注。
多肽药物的研究与开发涉及到多个领域，包括药物化学、生物化学、分子生物学、药剂学等。
本文将围绕多肽药物的设计与研究展开探讨。
一、多肽药物的设计与合成多肽药物是由氨基酸组成的，通常由2~100个氨基酸序列链组成。
多肽药物的设计与合成需要遵循一系列的原则和方法。
其中最重要的原则是结构活性关系，即分子结构与生物活性之间的联系。
另外，还需要考虑多肽药物的物理化学性质，如溶解度、稳定性、可透性等。
多肽药物的合成方法主要有两种：化学合成和生物合成。
化学合成法包括固相合成法、液相合成法和混合法等。
固相合成法是一种常用的合成方法，通过分析多肽药物的氨基酸序列，选用适当的保护基和反应条件，利用自动化合成仪逐步添加氨基酸单元，最终合成出目标多肽药物。
生物合成法则是利用生物系统，如细菌、真菌、动物或植物等通过生物合成酶将小分子物质合成为多肽药物。
两种方法各有利弊，其中生物合成药物具有结构正确性和活性高的特点，但难度大，成本高；而化学合成药物虽然合成过程简单，但成品质量差异大。
二、多肽药物的生物活性研究多肽药物的活性主要体现在其与能与其受体结合的结构域的相互作用上。
多肽药物与受体的结合通常是通过比较不规则的接触面积实现的，因此要对其结构和稳定性进行深入研究。
其中活性位和氨基酸序列分析是研究多肽药物结构活性关系的关键。
活性位的确定是多肽药物研究中最为关键的一步。
活性位是指分子中的一部分，与受体相互作用抑制或促进其生物活性所必需的区域。
通过活性位的确定，可以设计出更加有效的多肽类药物。
氨基酸序列分析是多肽药物研究中的另一个关键点。
氨基酸序列是分子的重要指纹，可以为研究多肽药物的特异性和生物活性提供关键信息。
三、多肽药物的应用多肽药物已成功用于治疗肿瘤、自身免疫性疾病、心血管疾病等疾病。
例如，铂类抗癌药伏立康胺并非一个多肽，但可以在药物内载入多肽来指导该铂类抗癌药物的定向选择性。
多肽药物设计的原理和方法
多肽药物设计的原理和方法随着现代医学的快速发展，人们对于药物研究的需求也不断增加。
多肽药物作为一种新型的治疗方法，正日益受到重视。
而多肽药物设计的原理和方法则是多肽药物研究非常重要的一环。
什么是多肽药物？多肽药物是一种类似于蛋白质的分子，由若干个氨基酸组成，并且具有一定的生物活性。
多肽药物分子的大小在100个氨基酸以内，和蛋白质相比，更加易于合成和加工，并且生物活性也更加凸显。
多肽药物的优点与传统的药物相比，多肽药物具有以下优点：1. 高度特异性。
多肽药物在分子结构上与其作用目标具有相似的特点。
这种特异性使得多肽药物的作用目标更为明确，作用效果也更加准确。
2. 相对稳定。
多肽药物的分子结构相对比较稳定，即使在酸、碱等极端环境下，也不会受到太大的影响。
3. 生物可降解性。
多肽药物分子在生物体内可以被降解，并且无毒副作用。
因此，多肽药物在生物医学领域的应用前景非常广阔，被认为是一种新型的、非常优越的药物。
多肽药物设计的原理多肽药物的设计原理可以简单地概括为“锁定作用目标，识别激活位点”。
多肽药物设计的第一步是锁定作用目标。
这一步的关键是确定目标物的结构、性质、活性位等信息，从而设计出更加精准的多肽药物。
如果不能正确地锁定作用目标，可能会导致多肽药物的命中率下降，在药物研究中浪费大量的时间和资金。
多肽药物设计的第二步是识别激活位点。
激活位点是一种能够促进生物反应的结构域，多肽药物设计的重要任务就是找到这个位点，从而产生理想的生物效应。
多肽药物设计的方法针对多肽药物设计的原理，人们提出了许多实用的方法：1. 基于结构的设计。
基于结构的设计方法是在研究和分析目标分子结构的基础上，设计出能够更加准确地匹配目标分子的多肽药物。
该方法的实现需要一定的计算机软件，能够快速地模拟出多肽分子的结构。
2. 基于片段组装的设计。
基于片段组装的设计方法是将已有分子中具有活性位点的多肽片段进行组装，从而形成具有更强生物活性的多肽药物。
多肽药物的设计和合成技术
多肽药物的设计和合成技术多肽药物是一种生物大分子药物，由两个以上的氨基酸残基通过肽键连接而成。
与小分子化合物药物相比，多肽药物具有优异的靶向性、生物活性强、效果稳定、自身对抗力弱等优点，因此被广泛用于治疗癌症、免疫系统疾病、心血管疾病和代谢疾病等方面。
多肽药物的设计和合成技术是一项重要的研究领域。
它们的设计要求具有高度的精确性和优异的生物稳定性，同时合成技术也要求具有节约成本、环保、高效率等特点。
一、多肽药物的设计原则多肽药物的设计需要从多个方面考虑。
首先，药物的生物活性是核心，要求具有高效、选择性和“目标锁定”的特点。
因此，在设计过程中需要考虑到药物与靶标的空间构型、靶标的结构解析、分子的电子结构以及药物和靶标之间相互作用力等因素。
其次，多肽药物在生物体内容易被酶降解，因此需要具有良好的生物稳定性。
这涉及到药物的序列、分子量和酸碱度等多个方面的因素。
例如，多肽药物的环化结构可以提高其生物稳定性和生物利用度。
最后，设计要考虑多肽的化学合成难度和成本。
这也直接影响到其后续工业化生产的可行性。
在设计时，需要考虑各种化学方法的适用性和合成效率，通过合理的化学修饰和分子连接方式提高药物的纯度和活性。
二、多肽药物的合成方法多肽药物的合成方法很多，其中常用的有固相法、液相法和段取法等。
1. 固相法合成方法固相法是一种非常常用的合成多肽药物的方法。
固相合成是一种采用高分子材料作为载体，构建反应体系，在体系中进行化学反应，逐渐合成目标产物的方法。
固相法主要包括两类：一类是非连续的方法，包括加氨基酸法和取代剂法；另一类则是连续方法，包括连续流加法、半连续方法和链接-延伸法。
其中，取代剂法的基本步骤是将氨基酸通过其侧链的羟基、巯基等活性官能团与高分子载体（例如STYERI、Bom动催化剂等）上的取代剂反应，实现氨基酸的修饰与附着；然后进行保护组的揭露反应（例如用重氮胍生成巯基保护组），在不同的反应条件下打眼组，链接公共结构后扩展链长，最后进行除保护组和剪切下产物的流程。
药物分子设计与构效关系分析
药物分子设计与构效关系分析药物分子设计与构效关系分析是药物研究和开发中的重要领域，旨在通过理解药物分子的结构特征和与靶点的相互作用关系，优化药物的性能和效果。
本文将介绍药物分子设计的基本原理、常用的构效关系分析方法以及药物分子设计在药物研发中的应用。
一、药物分子设计的基本原理药物分子设计是以药效物质（药物）和靶标分子之间的相互作用为基础，通过合理设计和修改药物分子的结构，以达到提高药物的选择性、活性和稳定性等目的的过程。
药物分子设计的基本原理包括三个方面：1. 靶标的选择：药物设计的第一步是确定适当的靶标。
靶标可以是蛋白质、酶、受体等，与药物分子发生特异性相互作用，导致药物对疾病的治疗效果。
2. 结构特征的预测：通过计算化学和分子模拟方法，预测药物分子的结构特征，包括形状、电荷、溶解度等，为后续构效关系分析提供基础数据。
3. 优化设计：基于靶标和药物分子的相互作用，通过结构修改和优化设计，改进药物的性能和效果，包括提高药物活性、减少副作用等。
二、构效关系分析方法构效关系分析是药物设计的重要手段，可以通过研究药物分子的结构与其生物活性之间的关系，为新药的开发提供指导和预测。
常用的构效关系分析方法包括：1. QSAR分析：QSAR（Quantitative Structure-Activity Relationship）通过对药物分子的结构和活性数据进行统计与分析，建立数学模型，预测和解释药物分子的活性和效果。
2. 分子对接模拟：分子对接模拟通过计算和模拟药物分子与靶标之间的相互作用，预测药物分子与靶标的结合模式和亲和力，为药物设计提供指导和依据。
3. 分子模拟技术：分子模拟技术包括分子力学模拟、量子力学计算等方法，通过对药物分子的结构和性质进行计算和模拟，解析分子的构效关系。
三、药物分子设计的应用药物分子设计技术在药物研发中有着广泛的应用，包括以下几个方面：1. 新药发现：药物分子设计可以帮助研究人员通过对已知活性化合物的结构和活性关系进行分析和预测，快速筛选出具有潜在药效的化合物，为新药的发现和设计提供有效手段。
多肽药物设计和合成方法介绍
多肽药物设计和合成方法介绍摘要：多肽药物是一类由多个氨基酸残基组成的化合物，具有广泛的生物活性和药理学应用。
本文将介绍多肽药物设计和合成的方法，包括序列设计、合成策略、修饰技术等，为多肽药物研发提供参考。
1. 引言多肽药物是一类由10个以上的氨基酸残基组成的化合物，因其具有良好的生物相容性、高效的靶向性和较低的毒性而备受关注。
目前，多肽药物已经广泛应用于癌症、代谢疾病和神经系统疾病等领域。
2. 多肽药物的序列设计多肽药物的序列设计是其研发的基础。
一方面，序列确定了多肽的生物活性和靶向性；另一方面，也决定了多肽的合成难度和成本。
目前，常用的序列设计方法包括仿生学设计、计算机辅助设计和随机设计等。
2.1 仿生学设计仿生学设计是通过模仿天然生物体内已经存在的功能多肽或蛋白质序列进行设计。
通过改变氨基酸的类型、顺序或剪切序列，可以改变多肽的生物活性和稳定性。
2.2 计算机辅助设计计算机辅助设计是利用计算机模拟和分析多肽序列的方法。
通过构建多肽序列库，结合分子模拟和机器学习算法，可以预测多肽的构象和性质，为设计合理的多肽药物提供指导。
2.3 随机设计随机设计是通过随机合成数以万计的多肽库，通过高通量筛选方法选出具有特定功能的多肽。
这种方法能够大大提高多肽药物的研发效率和成功率，但也存在一定的经济成本和资源浪费。
3. 多肽药物的合成策略多肽药物的合成是多肽药物研发的关键一步。
由于多肽分子的复杂性，传统的肽合成方法往往存在低产率、副反应多等问题。
为解决这些问题，研究者们开展了许多改良的合成策略。
3.1 固相合成法固相合成法是目前最常用的多肽合成方法之一。
该方法利用固相合成支架和保护氨基酸基团，通过逐步添加氨基酸残基的方式，将氨基酸一步步连接成多肽。
3.2 液相合成法液相合成法是一种将氨基酸溶解于溶剂中，并利用活性化的氨基酸进行反应的方法。
这种方法可以在单一试管中完成多肽的合成，但合成速度较慢，副反应也较多。
3.3 交联酶法交联酶是自然界中一种特殊的酶，能够通过反应选择性地将相互作用的氨基酸连接起来形成多肽。
生物活性多肽定量构效关系研究方法的比较分析
生物活性多肽定量构效关系研究方法的比较分析王伟1沈生荣2何国庆2徐丽红1（1浙江省农业科学院农产品质量标准研究所杭州310021）2浙江大学食品与营养系杭州310029）摘要介绍了生物活性多肽定量构效关系（QSAR ）中化学结构描述符和建立数学模型统计方法的研究概况。
对这些方法应用于蚕蛹酶解蛋白制备血管紧张素转换酶抑制肽的QSAR 研究中的可能性进行分析。
关键词定量构效关系生物活性多肽描述符血管紧张素转换酶抑制肽文章编号1009-7848（2009）02-0154-08生物活性肽是指具有特殊生理活性的肽类，如谷氨酰胺肽、F 肽、脂肪调节肽、抗菌肽、促分泌素多肽、生长刺激多肽等，包括天然存在的活性肽，水解制备的活性肽和合成的活性肽。
活性肽的消化吸收性能强于氨基酸，其营养和生理效果更为优越，不仅易于消化吸收，还具有抗过敏性，降低胆固醇、血压，增强免疫力等诸多生理功能[1～2]。
近年来，国内外学者开展了关于多肽定量构效关系的研究，其中以多肽的化学结构定量描述符的研究较为系统。
普遍采用氨基酸残基的参数定量描述多肽的化学结构。
目前已有的氨基酸残基描述符有通过试验测定的Z 标度（Z-scales ）[3～4]及采用理论计算的参数，如表示氨基酸侧链表面积-电荷指数描述符（isotropic surface area -elec -tronic charge index ，ISA-ECI ）[5]，基于分子表面特征的描述符（Molecular Surfaces -WeightedHolistic Invariant Molecular ，MS-WHIM scores ）[6]，基于多元变量分析的t 值描述符（t-values ）[7]和分子全息电边矢量描述符（molecular holographicdistance vector ，MHDV ）[8]等。
其中，只有ISA-ECI 、MS-WHIM 描述符和t 值参数体现出氨基酸残基的三维结构性质[9]。
多肽药物的合成及构效关系分析
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多肽药物的合成及构效关系分析
多肽药物的合成及构效关系分析多肽药物是一类以氨基酸序列为基础的药物，具有广泛的临床应用前景。
多肽药物已经在多个疾病治疗中显示出了显著的疗效，例如克隆抗体等蛋白质生物药物。
然而，受限于其易降解、较短的半衰期和较高的制备成本等因素，多肽药物的研发和应用仍存在一定的挑战。
因此，寻求更有效的多肽药物的合成方法以及深入探究其构效关系具有重要的理论和实践意义。
多肽药物的合成涉及到多步化学反应和合成技术的综合运用。
合成多肽药物的方法主要包括固相合成法和液相合成法。
固相合成法是一种在固体支架上逐步加入氨基酸单体、活化剂和去保护剂等进行反应的方法，而液相合成法则是在溶液中进行反应合成多肽。
这两种合成方法各有优缺点，需要根据具体的研究目的和实际情况进行选择。
在实际应用中，研究人员往往结合不同的合成策略，灵活应用以提高合成效率和产物纯度。
除了合成方法的选择外，合成多肽药物还需要考虑到其构效关系。
多肽药物的生物活性与其分子结构密切相关，包括氨基酸序列、立体构型、空间结构等因素。
研究多肽药物的构效关系可以帮助我们更好地理解其作用机制，指导合理设计更有效的药物分子。
在构效关系分析中，除了定量结构活性关系（QSAR）等传统方法外，近年来还涌现出了许多新的分析技术，如蛋白质晶体学、核磁共振等，这些技术的运用为揭示多肽药物的构效关系提供了新的途径。
另外，多肽药物的改性和修饰也是实现多肽药物高效合成的重要手段。
通过化学修饰、聚肽技术、PEGylation等方法可以改善多肽药物的稳定性、生物活性和药代动力学特性，提高其临床应用的效果。
例如，聚肽技术可以将多个单体结合在一起形成更大的多肽分子，增强其生物活性和稳定性。
而PEGylation技术则是将聚乙二醇（PEG）基团引入多肽分子中，延长其血浆半衰期，减少免疫原性，提高药物的稳定性。
在多肽药物的研究和开发过程中，合成技术和构效关系分析的深入研究对于提高药物的疗效和安全性起着至关重要的作用。
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多肽定量构效关系与分子设计丁俊杰 丁晓琴3 赵立峰 陈冀胜(北京药物化学研究所 北京102205)摘 要 综述了多肽定量构效关系和计算机辅助多肽分子设计方法的最新进展,重点介绍了多肽定量构效关系研究中的化学结构定量描述符和建立数学模型的统计方法,并对模拟肽学和虚拟组合多肽库在多肽分子设计中的应用进行了简要的论述。
关键词 多肽定量构效关系 遗传算法 人工神经网络 模拟肽学 虚拟组合多肽库中图分类号:Q516;O641 文献标识码:A 文章编号:10052281X (2005)0120130207The Polypeptide Q SAR and Computer 2Aided Molecular DesignDing Junjie Ding Xiaoqin3 Zhao Lifeng Chen Jisheng(Beijing Institute of Pharmaceutial Chemistry ,Beijing 102205,China )Abstract The advances in polypeptide QS AR and com puter 2aided m olecular design are reviewed.The chemical structure descriptors and statistical method of mathematical m odeling in the polypeptide QS AR study are introduced in de 2tail.The application of peptidomimetics and virtual combinatorial peptide library in the com puter 2aided polypeptide de 2sign are brielfly described.K ey w ords polypeptide QS AR ;genetic alg orithm ;artificial neural netw orks ;peptidomimetics ;virtual combina 2torial peptide library 收稿:2003年11月,收修改稿:2004年7月 3通讯联系人 e 2mail :dingxq @ 多肽是维持生命过程中必不可少的物质,由于它们具有高活性、高选择性以及副作用小等特点,现已逐渐成为药物研究的热点之一。
对肽类药物的研究开发及先导化合物的发现,至今仍是一件耗资巨大但效率很低的工作。
造成这种状况的一个主要原因就是缺乏深入的理论指导和先进的分子设计方法,因此迫切需要新的理论方法和多肽分子设计技术的出现。
近年来,以各种理论计算方法和分子模拟技术为基础的计算机辅助分子设计,在各种肽类化合物的研究开发中得到了广泛的应用。
利用计算机分子图形学、分子动力学和量子化学等进行构象分析,寻找多肽及类似物的药效团,进行二维和三维的定量构效关系(QS AR )研究,及应用各种分子设计方法,设计有较高活性的肽类和非肽模拟物,已成为国际上十分活跃的研究领域。
一、多肽的定量构效关系研究在多肽类似物的研究和开发中,定量构效关系是一个重要的理论计算方法和常用手段。
所谓多肽的QS AR ,就是用数学模式来表达多肽类似物的化学结构信息与特定的生物活性强度间的相互关系。
多肽的QS AR 研究方法同其它药物的QS AR 研究方法一样,基本上可分为以下5个步骤[1]:(1)选择和设计一系列多肽类似物;(2)类似物的化学结构的定量描述;(3)合成设计化合物并进行生物活性的测定;(4)建立数学模型,确定化学结构与生物活性之间的函数关系;(5)新类似物的活性预测以及新的高活性类似物的设计。
近年来,多肽的QS AR 研究主要集中在如下两个方面:多肽的化学结构定量描述符的研究和建立QS AR 数学模型的统计方法。
第17卷第1期2005年1月化 学 进 展PROG RESS I N CHE MISTRYVol.17No.1 Jan.,2005 1.多肽的化学结构描述符在多肽的定量构效关系研究中,因为肽的复杂性和高柔性,使其以整个多肽分子为基础的参数很难确定。
因此在多肽的各种QS AR模型中,普遍采用氨基酸的结构描述参数去定量描述多肽的化学结构和氨基酸残基,这是多肽QS AR分析中的一个关键问题。
其基本思路是以多肽的最基本的结构信息———氨基酸序列为基础,对一系列多肽类似物中变化的氨基酸残基进行定量描述,并把氨基酸序列转换成结构描述符矩阵的一个向量。
最初应用此方法的是K idera等人[2],他们对文献报道的描述氨基酸性质的188个参数进行主成分分析,得出10个正交因子,对天然氨基酸的结构进行了定量描述。
随后,Hellerg等人[1]提出了20个天然氨基酸的描述符Z2scales,两年后,他们又提出了扩展的Z2scales[3],成功地实现了对35个非天然氨基酸的定量描述。
此外,C occhi等人[4]用主成分分析法对用理论计算得到的内部能量进行分析,也获得了类似的结果,得到氨基酸结构描述符t2scales。
随后不久,C ollantes等人[5]计算出了2个3D氨基酸侧链描述符IS A(is otropic surface area)、ECI(electronic charge index);Z aliani等人[6]提出的天然氨基酸的3D 结构描述符MS2WHI M scores,它们均来自于天然和非天然氨基酸的优化的三维结构。
最近,又出现一种通过理论计算得出的疏水参数SFE D(s olvation free energy density)模型作为氨基酸的结构描述参数,来定量描述多肽的化学结构[7]。
在多肽的QS AR研究中,应用较多的氨基酸结构描述符为Z2scales、IS A2 ECI和MS2WHI M scores。
(1)Z2scalesZ2scales是用主成分分析法,从描述20个天然氨基酸的29种物化参数中,提取分别与氨基酸的亲水性、立体形状大小和电性有关的3个参数Z1、Z2、Z3(见表1)。
这3个Z值概括了用29个传统的物化参数描述的氨基酸的主要性质。
其中,Z1主要和氨基酸的亲水性有关;Z2同氨基酸的立体形状大小有关,也受1H NMR和一些疏水性P亲水性参数的影响; Z3同氨基酸的电性参数有关,主要包含氨基酸的Pka、PI和1H NMR的有关参数信息。
对一系列多肽类化合物,每个变化的氨基酸残基分别用3个Z值进行定量描述,从而实现氨基酸残基的多位置多变量的定量结构描述。
但是,Z2 scales氨基酸结构描述符并没有明确考虑到多肽类似物的构象信息,因此用Z2scales描述符来建立多肽的QS AR模型时,多肽类似物应是如下三种情况之一:(1)在多肽类似物中构象变化不是很大;(2)在用Z2scales进行定量结构描述时,已包含了一部分多肽分子的构象信息;(3)建立QS AR模型的多肽类似物都采用了低能构象。
(2)IS A2ECIC ollantes等人[5]应用分子模拟软件搭建氨基酸的初始结构,而后进行构象分析、能量优化和量子化学计算等得出氨基酸的IS A、ECI值,20种天然氨基酸的IS A、ECI值见表1。
IS A近似地表示侧链基团的疏水性,从表1中的IS A值可见,它又与氨基酸分子的体积有关。
ECI表示的是氨基酸侧链基团的极性,即氨基酸侧链每个原子i的电荷数q的绝对值之和,ECI=Σ|qi|,ECI值能显示出侧链和受体之间的偶极作用。
在一系列多肽类似物中,每一个氨基酸的结构信息都能根据氨基酸的序列用IS A和ECI 值进行定量描述。
氨基酸结构描述符IS A2ECI的优点是描述符个数少、来源简单,且它们的计算值均是来自氨基酸的三维结构,这样易于对多肽的QS AR模型进行解释分析。
IS A2ECI与Z2scales结构描述符相比,有更大的自由度,更易于扩展到非天然的氨基酸和肽的拟似物。
如Elizabeth等人已成功地应用IS A2ECI描述符,对含有非天然氨基酸的多肽催产素拮抗剂进行了QS AR的分析。
(3)MS2WHI M scoresZ aliani等人[6]在计算机上模建20种天然氨基酸分子,并进行能量优化和量化计算等,得出各分子的AM1电荷和C onnolly表面的分子静电势,计算出36个氨基酸结构描述参数。
再对20种天然氨基酸形成的20行、36列的MS2WHIS描述符矩阵进行主成分分析,从中提取出前3个主要成分,得到了MS2 WHI M scores氨基酸结构描述符(见表1)。
第一个指数与静电势有关,能体现出氨基酸残基电荷的正负性和侧链的芳香族P脂肪族的结构信息;第二个指数受负静电势的影响,并能把酸性氨基酸Asp和G lu 同其它氨基酸区分开;第三个指数多数是负值,但Arg和Lys为正值,主要是和它们的正电性和线性的侧链有关。
由于原始的WHI M的定义[8]及MS2WHI M[9,10]是以化学计量学统计工具为基础的,因此采用MS2 WHI M结构描述符建立的QS AR模型,物理意义不明确。
但是,用此结构描述符建立的多肽QS AR模・131・第1期丁俊杰等 多肽定量构效关系与分子设计型有很好的预测能力,而且MS2WHI M scores结构描述符可进一步描述非天然氨基酸,以此来解决含非天然氨基酸多肽的定量描述问题。
另外,此方法还可以应用到其他许多方面,如用于提高重叠算法的类似矩阵,以及作为肽的指纹参数对旋转异构体进行选择等。
表1 20种天然氨基酸的Z2scales、ISA2ECI、MS2WHIM Scores结构描述符T able1 Structural descriptors Z2scales,ISA2ECI andMS2WHIM scores for natural amino acidsamino acidZ2scales IS A2ECI MS2WHIM scores Z1Z2Z3IS A ECI1st2nd3rdAla A0.07-1.730.0962.930.05-0.730.20-0.62 val V-2.69-2.53-1.29120.910.07-1.000.79-0.58 Leu L-4.19-1.03-0.98154.350.10-0.740.72-0.16 Ile I-4.44-1.68-1.03149.770.09-0.910.83-0.25 Pro P-1.220.88 2.23122.350.16-0.430.73-0.60 Phe F-4.92 1.300.45189.420.140.760.85-0.34 T rp W-4.75 3.650.85179.16 1.08 1.000.98-0.47 M et M-2.49-0.27-0.41132.220.34-0.70 1.00-0.32 Lys K 2.84 1.41-3.14102.780.53-0.510.08 0.60 Arg R 2.88 2.52-3.4452.98 1.69-0.220.27 1.00 H is H 2.41 1.74 1.1187.380.560.840.67-0.78 G ly G 2.23-5.360.3019.930.02-0.31-0.28-0.75Ser S 1.96-1.630.5719.750.56-0.800.61-1.00 Thr T0.92-2.09-1.4059.440.65-0.580.85-0.89 Cys C0.71-0.97 4.1378.510.15-0.660.26-0.27 T yr Y-1.39 2.320.01132.160.720.970.66-0.16 Asn N 3.22 1.450.8417.87 1.310.140.20-0.66 G ln Q 2.180.53-1.1419.53 1.360.30 1.00-0.30 Asp D 3.64 1.13 2.3618.46 1.250.11-1.00-0.96 G lu E 3.080.39-0.0730.19 1.310.24-0.39-0.04 近来,在多肽的QS AR分析中,也出现了不用氨基酸残基描述符来定量描述多肽化学结构的例子。