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摘要:
本研究选择了5个TLR7激动剂作为训练集,使用Discovery Studio软件包构建了TLR7激动剂的药效团模型.最终获得的最优药效团模型Hypo2由一个氢键受体、一个氢键给体和两个疏水中心组成,对训练集和测试集具有较好的预测能力.此外,将Hypo2作为提问结构搜索由79个不同活性的TLR7激动剂(0.2-5000 nM)组成的化合物库,该模型能有效将数据库中高活性的TLR7激动剂识别为目标化合物.分子对接研究进一步验证了该药效团模型的合理性.本研究获得的TLR7激动剂药效团模型有助于发现新型TLR7激动剂.
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反向激动剂的特性和研究进展
反向激动剂
固有活性
二态模型
G 蛋白耦联受体
内容分析
关键词云
关键词热度
相关文献总数  
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文献信息
篇名 TLR7激动剂的三维药效团模型研究
来源期刊 中国药学(英文版) 学科 医学
关键词 Toll样受体7 激动剂 药效团模型 分子对接
年,卷(期) 2013,(2) 所属期刊栏目 研究论文
研究方向 页码范围 148-153
页数 6页 分类号 R916
字数 语种 英文
DOI 10.5246/jcps.2013.02.020
五维指标
传播情况
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引文网络
引文网络
二级参考文献  (0)
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2001(1)
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2009(1)
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研究主题发展历程
节点文献
Toll样受体7
激动剂
药效团模型
分子对接
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
中国药学(英文版)
月刊
1003-1057
11-2863/R
大16开
北京海淀区学院路38号
1992
eng
出版文献量(篇)
1601
总下载数(次)
1
总被引数(次)
6895
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
论文1v1指导