药用化学家可以依赖于生物学目标的知识（基于结构的药物设计，SBDD）或其已知配体（第二个结合配偶体），在基于配体的药物设计（LBDD）中，尽管这两种方法通常并行使用。目前，3D-QSAR技术比较分子场分析（COMFA）和比较分子相似性指数分析（COMSIA）代表了最成功的广泛使用的LBDD方法估计结合亲和力在特定化学系列的配体中并用于引导合成新的。 3D-QSAR通常可以给出更准确的预测配体结合亲和力比SBDD，虽然是仅限于其原始化学系列的配体培训。在3D-QSAR中，统计分析通常是偏最小二乘法（PLS）进行相关配体的分子结构到其生物学终点（通常是一种措施的结合亲和力或激动作用）。

1.5 分子的对接

计算工具在药物的设计过程中是必不可少的，尤其是为了利用那些越来越多的X射线和核磁共振蛋白配体结构的解决方案的优势。如今分子对接方法通常是被用来预测蛋白质与配体的相互作用[15]，而且还可以帮助选择那些有效的分子来作为大型数据库虚拟筛选的一部分。在过去10年里，计算能力的改进与进步，使分子对接的算法进一步得到了发展，从而能解决掉更为复杂的问题，比如蛋白质的灵活性。结合活性位点的水分子作用的相互作用，以及这结合位点的隐式或者显式的溶解，是在对接过程中需要解决的另一个相关问题。在虚拟筛选正确阶段的时候，使用正确对接算法是最为重要的。来!自~优尔论-文|网www.youerw.com

第2章 数据的来源、方法与结果分析 

2.1 数据的来源

   首先需要三维定量构效关系模式的建立，这个模式需要一系列的数据，然而可靠的数据是建立一个成功模式的基础，在一般情况下，数据的来源可以是分为以下三个地方：（1）可直接通过实验获得。换句话说，这是在实验室中测试药物的活性后合成了大量的新的药物，导出的每个分子药物的生物活性。 （2）从已经报道过的文献中收集的报道。理想情况下，其中所述可靠的实验数据必须在相同的实验环境的实验中测量，并且需要操作者的状态下具有相同的，并且其中被发现的标准样品是学术。 （3）从专口的数据库中收集即这种收集方法是最简单的，但标准的要求会相应的增加了许多。这里给出的数据建立了定量构效三维模型已经被文献报道，实验数据源检索文献是相同的实验室和研究人员参与经验是相同可以，这样的数据是有效的，它可用于在三维（3D-QSAR）来构建定量模型结构的活性。

    2.1.1 化合物的选取

本课题的数据来源于已经被报道的两篇相关文献，其是相同实验室和研究员得出来的。这两篇文献中总共有47个分子，由于其中有8个化合物的IC50值是大于10000nm的，还有5个化合物的结构式差别比较大，如果存在的话就没有所有分子的共同骨架，这样后续的工作就不能继续进行下去，所以将这13个分子都筛选出去，最后就只剩下34个分子了。然后从参考文献中选取这34份氨基吡啶类衍生物的PI3K抑制剂来用于构建3D-QSAR模型。

    2.1.2 氨基吡啶类衍生物的结构与IC50值

     根据两篇文献中的化合物的常见结构、各种取代基和每个化合物的IC 50值