2.2 Hypogen药效团模型构建

    将图1中编号为奇数的eEF2K抑制剂小分子作为训练集(共28个)，编号为偶数的作为测试集(共27个)。利用Insight Ⅱ软件中“3D QSAR pharmacphore generation”模块以训练集分子为基础构建具有活性预测能力的Hypogen药效团模型，拟合活性以半数抑制浓度(IC50)的负对数(pIC50)表示。设置“Minimum interfeature distance”为“1.5”、“Conformation generation”为“Best”、“Energy threshold”为“10”，其余参数为默认值，表征各分子的构象空间，保留能量值<10 kcal/mol的分子构象[17]，构建Hypogen药效团模型。所建模型通过测试集分子进行验证，以筛选出可靠性及预测能力较好(即预测值与真实值拟合度较好，真实值来源于文献[11-12])的药效团模型，模型验证利用Insight Ⅱ软件中的“Ligand profiler”程序进行，“Conformation generation”设为“Best”、“Energy threshold”设为“10”、“Maximum omitted features”设为“-1”以允许小分子与Hypogen药效团特征元素部分匹配 ......