Quionolone carboxylic acid derivatives as inhibitors of HIV‐1 integrase were investigated as a potential class of drugs for the treatment of acquired immunodeficiency syndrome (AIDS). Hologram quantitative structure‐activity relationships (HQSAR) and translocation comparative molecular field vector analysis (topomer CoMFA) were applied to a series of 48 quionolone carboxylic acid derivatives. The most effective HQSAR model was obtained using atoms and bonds as fragment distinctions: cross‐validation q2 = 0.796, standard error of prediction SDCV = 0.36, the non‐cross‐validated r2 = 0.967, non‐cross validated standard error SD = 0.17, the correlation coefficient of external validation Qext2 = 0.955, and the best hologram length HL = 180. topomer CoMFA models were built based on different fragment cutting models, with the most effective model of q2 = 0.775, SDCV = 0.37, r2 = 0.967, SD = 0.15, Qext2 = 0.915, and F = 163.255. These results show that the models generated form HQSAR and topomer CoMFA were able to effectively predict the inhibitory potency of this class of compounds. The molecular docking method was also used to study the interactions of these drugs by docking the ligands into the HIV‐1 integrase active site, which revealed the likely bioactive conformations. This study showed that there are extensive interactions between the quionolone carboxylic acid derivatives and THR80, VAL82, GLY27, ASP29, and ARG8 residues in the active site of HIV‐1 integrase. These results provide useful insights for the design of potent new inhibitors of HIV‐1 integrase.

中文翻译：

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喹诺酮羧酸衍生物作为 HIV-1 整合酶抑制剂：基于对接的 HQSAR 和拓扑异构体 CoMFA 分析

作为 HIV-1 整合酶抑制剂的喹诺酮羧酸衍生物被研究作为治疗获得性免疫缺陷综合征 (AIDS) 的一类潜在药物。全息定量构效关系 (HQSAR) 和易位比较分子场矢量分析 (topomer CoMFA) 应用于一系列 48 种喹诺酮羧酸衍生物。使用原子和键作为片段区分获得最有效的 HQSAR 模型：交叉验证 q2 = 0.796，预测标准误差 SDCV = 0.36，非交叉验证 r2 = 0.967，非交叉验证标准误差 SD = 0.17，外部验证相关系数Qext2 = 0.955，最佳全息图长度HL = 180。基于不同片段切割模型建立topomer CoMFA模型，最有效的模型为 q2 = 0.775、SDCV = 0.37、r2 = 0.967、SD = 0.15、Qext2 = 0.915 和 F = 163.255。这些结果表明，从 HQSAR 和拓扑异构体 CoMFA 生成的模型能够有效预测此类化合物的抑制效力。分子对接方法还用于通过将配体对接到 HIV-1 整合酶活性位点来研究这些药物的相互作用，这揭示了可能的生物活性构象。该研究表明，喹诺酮羧酸衍生物与 HIV-1 整合酶活性位点中的 THR80、VAL82、GLY27、ASP29 和 ARG8 残基之间存在广泛的相互作用。这些结果为设计有效的 HIV-1 整合酶抑制剂提供了有用的见解。这些结果表明，从 HQSAR 和拓扑异构体 CoMFA 生成的模型能够有效预测此类化合物的抑制效力。分子对接方法还用于通过将配体对接到 HIV-1 整合酶活性位点来研究这些药物的相互作用，这揭示了可能的生物活性构象。该研究表明，喹诺酮羧酸衍生物与 HIV-1 整合酶活性位点中的 THR80、VAL82、GLY27、ASP29 和 ARG8 残基之间存在广泛的相互作用。这些结果为设计有效的 HIV-1 整合酶抑制剂提供了有用的见解。这些结果表明，从 HQSAR 和拓扑异构体 CoMFA 生成的模型能够有效预测此类化合物的抑制效力。分子对接方法还用于通过将配体对接到 HIV-1 整合酶活性位点来研究这些药物的相互作用，这揭示了可能的生物活性构象。该研究表明，喹诺酮羧酸衍生物与 HIV-1 整合酶活性位点中的 THR80、VAL82、GLY27、ASP29 和 ARG8 残基之间存在广泛的相互作用。这些结果为设计有效的 HIV-1 整合酶抑制剂提供了有用的见解。分子对接方法还用于通过将配体对接到 HIV-1 整合酶活性位点来研究这些药物的相互作用，这揭示了可能的生物活性构象。该研究表明，喹诺酮羧酸衍生物与 HIV-1 整合酶活性位点中的 THR80、VAL82、GLY27、ASP29 和 ARG8 残基之间存在广泛的相互作用。这些结果为设计有效的 HIV-1 整合酶抑制剂提供了有用的见解。分子对接方法还用于通过将配体对接到 HIV-1 整合酶活性位点来研究这些药物的相互作用，这揭示了可能的生物活性构象。该研究表明，喹诺酮羧酸衍生物与 HIV-1 整合酶活性位点中的 THR80、VAL82、GLY27、ASP29 和 ARG8 残基之间存在广泛的相互作用。这些结果为设计有效的 HIV-1 整合酶抑制剂提供了有用的见解。