Accurate Prediction of Glucuronidation of Structurally Diverse Phenolics by Human UGT1A9 Using Combined Experimental and In Silico Approaches
摘要:
通过实验使用145种酚类化合物,并通过3D-QSAR方法分析,确定了人UGT1A9的催化选择性。UGT1A9是一种重要的膜结合酶,催化外源性物质的葡糖醛酸化反应。通过动力学分析确定了UGT1A9的催化效率。使用CoMFA和CoMSIA技术分析了定量结构活性关系。通过将葡糖醛酸化位点及其相邻的芳香环重叠,实现了底物结构的最大立体重叠。对于具有多个活性葡糖醛酸化位点的底物,每个位点被视为单独的底物。3D-QSAR分析产生了统计上可靠的模型,具有良好的预测能力(CoMFA:q2=0.548,r2=0.949,r pred 2=0.775;CoMSIA:q2=0.579,r2=0.876,r pred 2=0.700)。通过轮廓系数图阐明了底物中负责选择性差异的结构特征。将轮廓系数图叠加在UGT1A9的同源模型的催化口袋中,能够高度自信地识别UGT1A9的催化口袋。CoMFA/CoMSIA模型可以预测底物的选择性和UGT1A9的体外清除率。我们的发现还提供了理解UGT1A9功能和底物选择性的可能分子基础。