QSAR Modelling of Thymidylate Synthase Inhibitors in a Series of Quinazoline Derivatives


Цитировать

Полный текст

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

Аннотация

Thymidylate synthase (ThS) is a target for antimetabolite antitumor drugs. Such drugs have been used in the clinic although they cause several severe side effects and accumulate in tissues. Therefore, new less toxic ThS inhibitors must be sought and created. The GUSAR 2013 program was used to study the quantitative structure – activity relationship (QSAR) of a series of antifolate ThS inhibitors in the IC50 range 0.52 – 24,800.00 nM. Statistically significant QSAR models were constructed using MNA- and QNA-descriptors and self-consistent regression. They typically predicted highly accurately the structures of the training and test sets (\( {\mathrm{R}}_{\mathrm{train}}^2 \): 0.855 – 0.922; \( {\mathrm{R}}_{\mathrm{train}}^3 \): 0.810 – 0.895;\( {\mathrm{R}}_{\mathrm{test}1}^2 \): 0.734 – 0.790; \( {\mathrm{R}}_{\mathrm{test}2}^2 \): 0.800 – 0.835).

Об авторах

V. Khairullina

Department of Chemistry, Bashkir State University

Автор, ответственный за переписку.
Email: Veronika1979@yandex.ru
Россия, 32 Zaki Validi St., Ufa, Bashkortostan, 450076

A. Gerchikov

Department of Chemistry, Bashkir State University

Email: Veronika1979@yandex.ru
Россия, 32 Zaki Validi St., Ufa, Bashkortostan, 450076

A. Lagunin

N. I. Pirogov Russian National Research Medical University; V. N. Orekhovich Institute of Biomedical Chemistry, Russian Academy of Medical Sciences

Email: Veronika1979@yandex.ru
Россия, 1 Ostrovityanova St., Moscow, 117997; 10/8 Pogodinskaya St., Moscow, 119121

F. Zarudii

Bashkir State Medical University

Email: Veronika1979@yandex.ru
Россия, 3 Lenina St., Ufa, Bashkortostan, 450077

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML

© Springer Science+Business Media, LLC, part of Springer Nature, 2018

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).