非甾体抗炎药是通过抑制环氧合酶，阻断花生四烯酸转化为前列腺素，从而起到抗炎、止痛、和解热的作用。二十世纪90年代初发现COX存在两种不同结构亚型：COX-1和COX-2。功能型COX-1主要存在于正常细胞中，催化产生维持正常生理功能的前列腺素；诱导型的COX-2主要存在于炎症组织细胞中，可被多种因子诱导，引起炎症反应。药物对COX-2的抑制作用越强则取得的疗效越好，对COX-1的抑制产生毒副作用。因此，寻找具有选择性的COX-2抑制剂成为当前研制抗炎药物的热点。本文应用CoMFA、EVA、ETSI和从头算等四种分子描述子方法，研究与建立COX-2选择性抑制剂的定量结构-活性相关。 1.应用基于叠合的比较分子场分析方法(CoMFA)建立了299个COX-2选择性抑制剂的QSAR模型；为了比较，又分别对108个咪唑与35个环戊烯及其衍生物类COX-2选择性抑制剂建立QSAR模型，模型的相关系数均大于0.9，模型具有较好的估计与预测能力。 2.首次把基于振动频率的EVA分子描述子用于COX-2抑制剂的QSAR研究，在建立299个COX-2选择性抑制剂的QSAR模型的基础上，分别对108个咪唑与35个环戊烯及其衍生物类COX-2选择性抑制剂建立QSAR模型，模型的相关系数均达到0.97。为估计与预测COX-2选择性抑制剂的生物活性及设计新的药物分子提供了一种新的免叠合的三维方法。 3.应用原子类型电拓扑指数分子描述子方法对COX-2选择性抑制剂的活性进行QSAR研究，以VSMP方法进行变量优化选择，建立了COX-2选择性抑制剂的生物活性与原子类型电拓扑指数描述子之间的QSAR模型。 4.将从头算量子化学描述子引入COX-2抑制剂的QSAR研究中，得到了一系列COX-2抑制剂的量子化学参数，并以VSMP方法选择与优化模型变量，建立了咪唑与环戊烯及其衍生物两大类化合物的QSAR模型。