题目：咪唑并吡啶类ATX抑制剂的3D-QSAR模型研究

学生姓名：　学号：　　1410700405　　　专业：制药工程

任务起至日期：  2017 年 12 月 19 日至  2018 年 6 月 3 日  共 18 周

一、 课题的任务内容：

研究表明ATX蛋白与人类癌症、纤维化疾病和炎症等疾病有关，其靶向抑制剂是药物化学研究的热点。了解ATX抑制剂的研究状况，筛选有活性的分子。在此，我们需要熟练掌握计算机辅助药物设计软件：Sybyl，并用此软件导入咪唑并吡啶类ATX抑制剂，进行结构和能量优化，选择相应的training和test集合，从而构建符合要求的3D-QSAR模型。这为进一步设计并合成新型ATX抑制剂提供了理论依据，具有重要的意义。

二、原始条件及数据：

34个咪唑并吡啶类ATX抑制剂结构与其对应的IC50值。

三、设计的技术要求（论文的研究要求）：

熟练掌握计算机辅助药物设计软件：Sybyl，并用此软件导入咪唑并吡啶类ATX抑制剂，进行结构和能量优化，选择相应的training和test集合，从而构建符合要求的3D-QSAR模型。

四、毕业设计（论文）应完成的具体工作：

构建ATX抑制剂的3D-QSAR模型。

软硬件名称、内容及主要的技术指标（可按以下类型选择）：

计算机软件 SYBYL、Origin、Discovery Studio

图      纸 无

电  路  板 无

机 电 装 置 无

新材料制剂 无

结 构 模 型 无

其      他 无

五、查阅文献要求及主要的参考文献：

在导师指导下阅读相关英文文献5－8篇，中文文献2－4篇，并能较系统地总结；

能将一篇大于5000字的英文文献翻译成中文。

Castagna D., Duffy E. L., Semaan D., Young, L.C., Pritchard J.M., MacDonald S. J. F., Budd D.C., Jamieson C., Watson A.J.B.; Identification of a novel class of autotaxin inhibitors through cross-screening[J]. Med.Chem.Comm. 2015,6, 1149−1155.

Ashek A., Lee C., Park H., Cho S.J.; 3D-QSAR studies of dioxins and dioxin-like compounds using CoMFA and CoMSIA[J]. Chemosphere, 2006, 65(3): 521-529.

Nakai Y., Ikeda H., Nakamura K.; Specific increase in serum autotaxin activity in patients with pancreatic cancer[J]. Clin. Biochem. 2011,44(8-9): 576-581.

六、进度安排：（设计或论文各阶段的要求，时间安排）：

第1-3周，熟悉课题，完成开题报告。 第4-15周，安装并熟练掌握计算机辅助药物设计软件：Sybyl，并用此软件导入咪唑并吡啶类ATX抑制剂，进行结构和能量优化，选择相应的training和test集合，从而构建符合要求的3D-QSAR模型。 第16-18周，整理数据，完成毕业论文。