Molecular Virtual Screening Studies of Herbicidal Sulfonylurea Analogues Using Molecular Docking and Topomer CoMFA Research


Цитировать

Полный текст

Открытый доступ Открытый доступ
Доступ закрыт Доступ предоставлен
Доступ закрыт Только для подписчиков

Аннотация

A three-dimensional quantitative structure-activity relationship (3D-QSAR) model of 45 sulfonylurea herbicidals is established using the Topomer comparative molecular field analysis (Topomer CoMFA). The results show that correlation coefficient (q2), non-cross-validation correlation coefficient (r2), and external validation (Qext2) are 0.884, 0.908, and 0.857 respectively. The biological evaluation demonstrates that the obtained model has the excellent external predictive ability and good estimation stability. The methodology of the fragment-based drug design is also applied to design new sulfonylurea herbicides using the Topomer Search technology. Compound 11 with the highest activity is chosen as the template molecule. By adding three substitutional groups selected from the ZINC database to the template molecule, 36 new compounds with an activity more than that of the template molecule are obtained. The template molecular and designed compounds are used to explore the binding relationship of the ligands with the receptor protein in molecular docking. The result shows that hydrogen bonding interactions form between the ligands and amino acid residues.

Об авторах

J. Tong

College of Chemistry and Chemical Engineering

Автор, ответственный за переписку.
Email: jianbotong@aliyun.com
Китай, Xi’an, Shaanxi

G. Jiang

College of Chemistry and Chemical Engineering

Email: jianbotong@aliyun.com
Китай, Xi’an, Shaanxi

L. Li

College of Chemistry and Chemical Engineering

Email: jianbotong@aliyun.com
Китай, Xi’an, Shaanxi

Y. Li

College of Chemistry and Chemical Engineering

Email: jianbotong@aliyun.com
Китай, Xi’an, Shaanxi

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML

© Pleiades Publishing, Ltd., 2019

Согласие на обработку персональных данных

 

Используя сайт https://journals.rcsi.science, я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных») даю согласие на обработку персональных данных на этом сайте (текст Согласия) и на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика» (текст Согласия).