Imidazo-azepines 对 GLI 蛋白靶点的分子对接与分子动力学模拟结果

数据集获取

源站：https://doi.org/10.5281/zenodo.23537750

标准获取流程：

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     以源站「数据下载/使用文档」页面为准。

数据集大小约 950.4 MB。

数据说明

双环咪唑鎓盐已成为Hedgehog信号通路中GLI依赖性转录的有效细胞活性抑制剂。虽然6,7,8,9-四氢-5H-咪唑并[1,2-a]氮杂䓬鎓系列中的若干成员此前已被鉴定为Hedgehog通路抑制剂，但其可分离的3-羟基前体在很大程度上仍未被表征。在此，我们重建了由内酰胺衍生的脒类化合物出发的合成路线，报道了19个完全表征的3-羟基盐（系列7）和18个脱水咪唑并氮杂䓬鎓盐（系列8），并附有全面的分析数据。为评估靶点结合情况，我们针对GLI蛋白靶点（PDB：4KMD、5L7D）进行了广泛的分子对接（Vina、Boltz-2、ChemPLP），并确定化合物8ae、8bh和8cg为最有前景的候选物。尽管8cg对5L7D表现出最高的结合亲和力，但随后的4.70 ns分子动力学模拟揭示，由于缺乏定向的分子间氢键，其构象不稳定，这凸显了进一步结构优化的必要性。

体外生物学评价显示，3-羟基前体7bg（NSC 765178）在NCI-60肿瘤细胞面板中具有广泛的抗增殖活性，中位log10 GI50为-5.51。此外，7bg对U-251胶质瘤细胞表现出强效细胞毒性（IC50 = 9 µM），并在小鼠肉瘤-180模型中显示出显著的体内疗效，在终末肿瘤质量抑制方面优于环巴胺（47.54% vs. 33.61%）。总体而言，本研究整合了咪唑并氮杂䓬鎓衍生物的计算机模拟、合成及生物学特征，突出表明3-羟基前体是有前景的抗肿瘤药物，同时强调其确切作用机制尚需直接的实验验证。

数据加载示例（图像类）

from PIL import Image
import glob, os

files = (glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.png"), recursive=True)
       + glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.jpg"), recursive=True)
       + glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.tif"), recursive=True))
print("图像文件数:", len(files))
img = Image.open(files[0]); print("尺寸/模式:", img.size, img.mode)

# torchvision Dataset 方式:
# from torchvision import datasets
# ds = datasets.ImageFolder(path)  # 要求 子目录=类别

目录组织与标注格式以源站说明和下载后实际文件为准。