基于 QSAR 模型和分子对接验证的新型 CXCR7 抑制剂预测
生物大分子
2025-05-20 v1
摘要
CXCR7 作为一类 G 蛋白偶联的趋化因子受体，近期已成为癌症进展中的关键参与者，尤其在驱动血管生成和转移方面发挥重要作用。尽管其重要性显而易见，但目前鲜有有效的靶向该受体的抑制剂。本研究旨在通过开发 QSAR 模型预测潜在的 CXCR7 抑制剂，并通过分子对接进行验证。我们采用 Extra Trees 分类器进行 QSAR 模型构建，运用物理化学描述子和分子指纹组合，对化合物进行活性或失活分类，准确率达到 0.85。该模型能够高效筛选大型数据集，识别出数个有前景的 CXCR7 抑制剂。预测的抑制剂经分子对接进一步验证，结果显示其与 CXCR7 受体具有强烈的结合亲和力，最佳对接得分为 -12.24 ± 0.49 kcal/mol。2D 和 3D 对接结构的可视化结果确认了抑制剂与 CXCR7 受体之间的相互作用，进一步强化了其潜在疗效。
引用
@article{arxiv.2505.12055,
title = {Prediction of Novel CXCR7 Inhibitors Using QSAR Modeling and Validation via Molecular Docking},
author = {Belaguppa Manjunath Ashwin Desai and Merla Sudha and Suvarna Ghosh and Pronama Biswas},
journal= {arXiv preprint arXiv:2505.12055},
year = {2025}
}
备注
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