原子电性作用矢量和杂化状态指数用于氨基酸核磁共振碳谱模拟

提出了用于表征分子局部化学微环境及原子所处杂化状态的结构描述子:原子电性作用矢量(AEIV)和原子杂化状态指数(AHSI),将其应用于20个天然氨基酸103个碳原子13C核磁共振模拟中,取得满意结果。模型计算值、留一法(LOO-CV)交互校验预测值和新颖的留一分子法(LMO)交互校验预测值的复相关系数分别为r=0.9948、0.9940和0.9924。进一步使用4个非天然氨基酸化学位移值来测试该模型的预测能力,预测复相关系数为r=0.9940。     

萜类化合物13C NMR化学位移的定量构谱相关研究

利用原子电性作用矢量(Atomic electro-negativity interaction vector,AEIV)和原子杂化状态指数(Atomic hybridization state index,AHSI)对萜类化合物中的C原子进行结构表征并与其核磁共振碳谱(13C NMR)建立了优良的定量构谱相关(QSSR)模型.其中29个单萜类化合物中的290个C原子建模的计算值经留一法(Leave-one-out,LOO)交互校验(Cross-validation,CV)预测值的复相关系数(R)分别为0.9900和0.9867,进一步使用倍半萜、二萜、三萜化合物分子中65个C原子的13C NMR化学位移值来检测该模型的稳定性,模型预测值和观测值间复相关系数(R)为0.9777,取得了令人满意的结果.     

丁烷衍生物类木脂素13C NMR化学位移预测

借助原子电性作用矢量(AEIV)和原子杂化状态指数(AHSI),对39种丁烷衍生物类木脂素共计854个等价C原子进行表征,并建立用于模拟该类分子13C NMR化学位移的多元线性回归方程.所得定量结构波谱关系(QSSR)模型及留一法交互检验相关系数分别为r=0.981和q=0.962.进一步用从马尾松松针中分离所得新木脂素中20个13C NMR化学位移对模型进行外部验证,预测结果与实验值较接近.表明所建模型有良好稳定性和泛化力,可对丁烷衍生物类木脂素13C NMR谱学数据准确模拟.     

碱基和核苷及其衍生物的13C核磁共振波谱模拟

应用原子电性作用矢量(VAEI)和原子杂化状态指数(AHSI)及γ效应校正表征碱基和核苷及其衍生物81种分子,以多元线性回归建立13C核磁共振定量结构波谱关系模型,得复相关系数r为0.970。经留一法和留组(分子)法交互检验表明,模型具有较好内部预测能力,r分别为0.969和0.969。将该模型用于三类嘧啶和嘌呤衍生物13C核磁共振波谱模拟,得r分别为0.969、0.921和0.884,所建模型外部预测能力较强。     

膦类化合物核磁共振谱化学位移预测

采用离子性指数(INI)、立体效应参数(iε)对291个膦化合物中磷原子进行结构表征,并与其核磁共振磷谱(31P NMR)建立定量结构波谱关系(QSSR)模型。分别利用多元线性回归(MLR)、偏最小二乘回归(PLSR)、人工神经网络(ANN)建模,同时采用内部及外部双重验证的办法对所得模型稳定性能进行深入分析和检验,建模计算值、留一法(LOO)交互校验(CV)预测值和外部样本预测值的复相关系数Rcum、QLOO和Qext分别为0.9449,0.9408和0.9338(MLR);0.9421、0.9411和0.9338(PLSR);0.9741、0.9736和0.9471(ANN)。结果表明:INI、iε与31P NMR谱化学位移显著相关。     

分子电性距离矢量用于三嗪类化合物的构效关系研究

采用分子电性距离矢量(Molecular Electronegativity Distance Vector,MEDV)表征了三嗪类化合物的分子结构,并运用多元线性回归(Multiple Linear Regression,MLR)建立了该类化合物结构与其发光菌和大型蚤毒性的定量结构-毒性相关(Quanti-tative Structure-Toxicity Relationship,QSTR)模型,同时采用留一法交互检验对所建模型进行了分析和验证,建模计算值的相关系数R分别为0.970和0.952,留一法交互检验预测值的相关系数RLOO分别为0.917和0.921,并进一步阐述了结构与毒性之间的关系。结果表明,三嗪环上π电子离域程度减小有利于毒性增加,侧链N上取代基数目增加,化合物毒性减小。为进一步预测该类化合物的毒性,进行药物筛选提供了有效的理论依据。     

地下水中挥发性有机物结构与色谱保留关系研究

本文采用分子电性距离矢量( Molecular Electronegativity-distancevector,MEDV)对地下水中26个挥发性化合物进行了结构表征,并与其色谱保留时间建立定量结构-保留关系(QSRR)模型.得到的MLR模型复相关系数(R2)为0.901,留一法(LOO)交互校验(CV)预测值的复相关系数(R2cv)为0.806;PLSR模型复相关系数(R2)为0.882,留一法(LOO)交互校验(CV)预测值的复相关系数(R2cv)为0.750.结果表明分子电性距离矢量(MEDV)能较好地表征该体系化合物结构,所建模型具有良好的稳定性与预测能力.     

有机磷酸酯类化合物气相色谱定量结构保留关系研究

采用分子电性距离矢量(MEDV)表征有机磷酸酯类化合物的分子结构,运用多元线性回归建立定量结构-色谱保留关系(QSRR)模型,同时采用逐步回归结合统计检测对模型进行变量筛选,建立了35个有机磷酸酯类化合物在3种不同固定相(OV-101,DB-1701和DB-WX)上气相色谱保留指数(RI)与MEDV的定量相关模型.在3种固定相上的QSRR模型的建模计算值复相关系数(R)、留一法(leave-one-out)交互校验复相关系数(QCV)分别为0.998 0和0.995 1(OV-101);0.996 3和0.989 6(DB-1701);0.993 7和0.984 1(DB-WX),表明模型具有良好估计能力与稳定性.     

分子电性距离矢量用于稠环芳烃液相色谱保留值的QSPR研究

采用分子电性距离矢量(Molecular Electronegativity Distance Vector,MEDV)表征稠环芳烃类化合物的分子结构.分别运用多元线性回归(Multiple Linear Regres-sion,MLR)和偏最小二乘回归(PLS)建立了稠环芳烃类化合物结构与其液相色谱(LC)保留值的定量结构一性质关系(QSPR)模型,同时采用内部及外部双重验证的办法对所建模型稳定性能进行分析和验证,建模计算值、留一法交互检验预测值和外部样本预测值的复相关系数Rcum、RLOO、Qext分别为0.9970,0.9950,0.9925(MLR);0.9930,0.9790,0.9917(PLS).结果表明,MEDV能较好地表征该类分子结构信息,所建QSPR模型具有良好的稳定性和预测能力.为稠环芳烃类化合物分离、纯化、检测等方法的建立,提供有效的理论依据.     

无环醇~(13)C NMR化学位移与其结构参数的定量关系

用新颖的原子拓扑矢量Y_C、原子平衡电负性q_e、结构信息参数[N_H~i(i=α,β)]和γ校正参数对63个无环饱和脂肪醇的局部化学微环境进行了结构表征,并对化合物~(13)C NMR化学位移进行了QSSR研究.采用偏最小二乘回归得到模型的复相关系数R和标准偏差S分别为0.9915和2.4827;对353个碳原子~(13)C NMR化学位移的实验值与计算值的平均绝对误差仅为2.01×10~(-6).同时,采用留分法(Leave-molecule-out)和外检验方法测试模型的内部稳定性和外部预测能力.与文献结果比较,本研究所用参数少,且计算简便.     

一种新三维描述子用于Nevirapine类抗艾滋病药物定量构效关系的研究

运用三维全息原子场作用矢量(3D-HoVAIF)对33个Nevirapine类抗艾滋病药物进行了定量构效关系(QSAR)研究。采用偏最小二乘回归(PLSR)建立定量构效关系模型,同时采用内部及外部双重验证的方法对所得模型稳定性能进行深入分析和检验,所建模型的复相关系数(Rcum2)、留一法(LOO)交互校验(CV)复相关系数(Qcum2)和外部样本校验复相关系数(Qext2)分别为0·835、0·530和0·518。结果表明,3D-HoVAIF能较好表征Nevirapine类抗艾滋病药物分子结构信息,且所建模型具有较好稳定性能和预测能力。     

Structural Characterization and Toxicity Prediction of Some Organic Compounds

A new molecular structural characterization(MSC)method called molecular vertexes correlative index(MVCI)was constructed in this paper.The index was used to describe the structures of 45 compounds and a quantitative structure-activity relationship(QSAR)model of toxicity(–lgEC50)was obtained through multiple linear regression(MLR)and stepwise multiple regression(SMR).The correlation coefficient(R)of the model was 0.912,and the standard deviation(SD)of the model was 0.525.The estimation stability and prediction ability of the model were strictly analyzed by both internal and external validations.The Leave-One-Out(LOO)Cross-Validation(CV)correlation coefficient(RCV)was 0.816 and the standard deviation(SDCV)was 0.739,respectively.For the external validation,the correlation coefficient(Rtest)was 0.905 and the standard deviation(SDtest)was 0.520,respectively.The results showed that the index was superior in molecular structural representation.The stability and predictability of the model were good.     

2D-QSARs of 1-Alkoxymethyl-5-alkyl-6-naphthylmethyl Uracils as HEPT Analogues with Anti-HIV-1 Activity

The two-dimensional Quantitative Structure-Activity Relationship （2D-QSAR） models have been developed to estimate and predict the inhibitory activities of a series of HEPT analogues against HIV-1 by using quantum chemical parameters and physicochemical parameters. The best model of three parameters yields r = 0.908, r^2A = 0.800 and s = 0.467 based on stepwise multiple regression （SMR） method. The stability of the model has been verified by t-test, and the results show that the model has perfect robustness. The predictive power of QSAR models has been tested by Leave-One-Out （LOO） and Leave-Group（regularly random set）-Out（LGO） procedure Cross-Validation methodology. The r^2cv of 0.755 and r^2pred of 0.759 were obtained, respectively.     

烯烃气相色谱保留指数的QSRR研究

通过对184个烯烃类化合物在不同固定相不同柱温下的617个样本的气相色谱保留指数值(RI)与其部分参数:拓扑指数(mQ)、偶极矩(DPL)、固定液极性值(CP)及柱温(T)建立定量-色谱保留相关(QSRR)模型.分别利用多元线性回归(MLR)、偏最小二乘回归(PLSR)、人工神经网络(ANN)建模,同时采用内部及外部双重验证的办法对所得模型稳定性能进行深入分析和检验,建模计算值、留一法(LOO)交互检验(CV)预测值和外部样本的复相关系数Rcum,QLOO和Rext分别为0.999 2,0.998 4和0.999 2(MLR);0.999 0,0.998 0和0.999 1(PLSR);0.999 4,0.998 7和0.999 2(ANN).结果表明:所建定量结构保留关系(QSRR)模型具有良好的稳定性和预测能力,较好地揭示了烯烃类化合物在不同固定相不同柱温上气相色谱保留指数的变化规律.     

Structural Characterization and Acute Toxicity Prediction of Substituted Aromatic Compounds by Using Molecular Vertexes Correlative Index

A molecular structural characterization (MSC) method called molecular vertexes correlative index (MVCI) was used to describe the structures of 30 substituted aromatic compounds. Through multiple linear regression (MLR) and stepwise multiple regression (SMR), a quantitative structure-toxicity relationship (QSTR) model with 4 variables was obtained. The correlation coefficient (R) of the model was 0.9467. Through partial least-squares regression (PLS), another QSTR model with 5 principal components was obtained. The correlation coefficient (R) of the model was 0.9518. Both models were evaluated by performing the cross-validation with the leave-one-out (LOO) procedure and the Cross-Validation (CV) correlation coefficients (RCV) were 0.9208 and 0.9214, respectively. The results suggested good stability and predictability of the models, and the molecular vertexes correlative index could successfully describe the structures of the substituted aromatic compounds.