• 文献检索
  • 文档翻译
  • 深度研究
  • 学术资讯
  • Suppr Zotero 插件Zotero 插件
  • 邀请有礼
  • 套餐&价格
  • 历史记录
应用&插件
Suppr Zotero 插件Zotero 插件浏览器插件Mac 客户端Windows 客户端微信小程序
定价
高级版会员购买积分包购买API积分包
服务
文献检索文档翻译深度研究API 文档MCP 服务
关于我们
关于 Suppr公司介绍联系我们用户协议隐私条款
关注我们

Suppr 超能文献

核心技术专利:CN118964589B侵权必究
粤ICP备2023148730 号-1Suppr @ 2026

文献检索

告别复杂PubMed语法,用中文像聊天一样搜索,搜遍4000万医学文献。AI智能推荐,让科研检索更轻松。

立即免费搜索

文件翻译

保留排版,准确专业,支持PDF/Word/PPT等文件格式,支持 12+语言互译。

免费翻译文档

深度研究

AI帮你快速写综述,25分钟生成高质量综述,智能提取关键信息,辅助科研写作。

立即免费体验

使用结构描述符对血脑穿透性的相关性研究。

Correlation of blood-brain penetration using structural descriptors.

作者信息

Katritzky Alan R, Kuanar Minati, Slavov Svetoslav, Dobchev Dimitar A, Fara Dan C, Karelson Mati, Acree William E, Solov'ev Vitaly P, Varnek Alexandre

机构信息

Center for Heterocyclic Compounds, Department of Chemistry, University of Florida, Gainesville, FL 32611, USA.

出版信息

Bioorg Med Chem. 2006 Jul 15;14(14):4888-917. doi: 10.1016/j.bmc.2006.03.012. Epub 2006 May 11.

DOI:10.1016/j.bmc.2006.03.012
PMID:16697202
Abstract

Experimental blood-brain partition coefficients (logBB) for a diverse set of 113 drug molecules are correlated with computed structural descriptors using CODESSA-PRO and ISIDA programs to give statistically significant QSAR models based respectively, on molecular and on fragment descriptors. The linear correlation CODESSA-PRO five-descriptor model has correlation coefficient R2=0.781 and standard deviation s2=0.123. The 'consensus model' of ISIDA gave R2=0.872 and s2=0.047. The developed models were successfully validated using the central nervous system activity data of an external test set of 40 drug molecules.

摘要

使用CODESSA - PRO和ISIDA程序,将113种不同药物分子的实验性血脑分配系数(logBB)与计算得到的结构描述符进行关联,以分别基于分子描述符和片段描述符给出具有统计学意义的定量构效关系(QSAR)模型。CODESSA - PRO的线性相关五描述符模型的相关系数R2 = 0.781,标准差s2 = 0.123。ISIDA的“共识模型”给出的R2 = 0.872,s2 = 0.047。使用40种药物分子的外部测试集的中枢神经系统活性数据成功验证了所开发的模型。

相似文献

1
Correlation of blood-brain penetration using structural descriptors.使用结构描述符对血脑穿透性的相关性研究。
Bioorg Med Chem. 2006 Jul 15;14(14):4888-917. doi: 10.1016/j.bmc.2006.03.012. Epub 2006 May 11.
2
QSAR modeling of blood:air and tissue:air partition coefficients using theoretical descriptors.利用理论描述符对血液:空气和组织:空气分配系数进行定量构效关系建模。
Bioorg Med Chem. 2005 Dec 1;13(23):6450-63. doi: 10.1016/j.bmc.2005.06.066. Epub 2005 Oct 3.
3
Predictive model of blood-brain barrier penetration of organic compounds.有机化合物血脑屏障穿透的预测模型。
Acta Pharmacol Sin. 2005 Apr;26(4):500-12. doi: 10.1111/j.1745-7254.2005.00068.x.
4
Prediction of blood-brain partitioning: a model based on ab initio calculated quantum chemical descriptors.血脑分配的预测:基于从头算量子化学描述符的模型
J Mol Graph Model. 2008 Jun;26(8):1223-36. doi: 10.1016/j.jmgm.2007.11.004. Epub 2007 Nov 21.
5
Constructing optimum blood brain barrier QSAR models using a combination of 4D-molecular similarity measures and cluster analysis.使用4D分子相似性度量和聚类分析相结合的方法构建最佳血脑屏障定量构效关系模型。
J Chem Inf Comput Sci. 2004 Nov-Dec;44(6):2083-98. doi: 10.1021/ci0498057.
6
Investigating the utility of momentum-space descriptors for predicting blood-brain barrier penetration.研究动量空间描述符在预测血脑屏障穿透方面的效用。
J Mol Graph Model. 2007 Oct;26(3):607-12. doi: 10.1016/j.jmgm.2007.01.002. Epub 2007 Jan 14.
7
Insights for predicting blood-brain barrier penetration of CNS targeted molecules using QSPR approaches.利用 QSPR 方法预测 CNS 靶向分子的血脑屏障穿透性的见解。
J Chem Inf Model. 2010 Jun 28;50(6):1123-33. doi: 10.1021/ci900384c.
8
A simple predictive model for blood-brain barrier penetration.一种用于血脑屏障穿透的简单预测模型。
Pharmazie. 2005 May;60(5):354-8.
9
Prediction of blood-brain partitioning and human serum albumin binding based on COSMO-RS sigma-moments.基于COSMO-RS西格玛矩预测血脑分配和人血清白蛋白结合情况。
J Chem Inf Model. 2007 Jan-Feb;47(1):228-33. doi: 10.1021/ci600385w.
10
QSAR modeling of anti-invasive activity of organic compounds using structural descriptors.利用结构描述符对有机化合物抗侵袭活性进行定量构效关系建模。
Bioorg Med Chem. 2006 Oct 15;14(20):6933-9. doi: 10.1016/j.bmc.2006.06.036.

引用本文的文献

1
Towards Deep Neural Network Models for the Prediction of the Blood-Brain Barrier Permeability for Diverse Organic Compounds.面向用于预测多种有机化合物的血脑屏障渗透性的深度神经网络模型。
Molecules. 2020 Dec 13;25(24):5901. doi: 10.3390/molecules25245901.
2
ADME properties evaluation in drug discovery: in silico prediction of blood-brain partitioning.药物发现中的 ADME 性质评估:血脑分配的计算预测。
Mol Divers. 2018 Nov;22(4):979-990. doi: 10.1007/s11030-018-9866-8. Epub 2018 Aug 6.
3
A reliable computational workflow for the selection of optimal screening libraries.
一种用于选择最佳筛选文库的可靠计算工作流程。
J Cheminform. 2015 Dec 11;7:61. doi: 10.1186/s13321-015-0108-0. eCollection 2015.
4
A Genetic Algorithm Based Support Vector Machine Model for Blood-Brain Barrier Penetration Prediction.一种基于遗传算法的支持向量机血脑屏障穿透预测模型。
Biomed Res Int. 2015;2015:292683. doi: 10.1155/2015/292683. Epub 2015 Oct 4.
5
A method to predict blood-brain barrier permeability of drug-like compounds using molecular dynamics simulations.一种使用分子动力学模拟预测类药物化合物血脑屏障通透性的方法。
Biophys J. 2014 Aug 5;107(3):630-641. doi: 10.1016/j.bpj.2014.06.024.
6
Computational prediction of blood-brain barrier permeability using decision tree induction.使用决策树归纳法进行血脑屏障通透性的计算预测。
Molecules. 2012 Aug 31;17(9):10429-45. doi: 10.3390/molecules170910429.
7
Mixed learning algorithms and features ensemble in hepatotoxicity prediction.混合学习算法与特征集成在肝毒性预测中的应用。
J Comput Aided Mol Des. 2011 Sep;25(9):855-71. doi: 10.1007/s10822-011-9468-3. Epub 2011 Sep 6.
8
Topological polar surface area: a useful descriptor in 2D-QSAR.拓扑极性表面积:二维定量构效关系中的一个有用描述符。
Curr Med Chem. 2009;16(1):21-41. doi: 10.2174/092986709787002817.
9
QSAR modeling of the blood-brain barrier permeability for diverse organic compounds.多种有机化合物血脑屏障通透性的定量构效关系建模
Pharm Res. 2008 Aug;25(8):1902-14. doi: 10.1007/s11095-008-9609-0. Epub 2008 Jun 14.