甾族化合物~(13)CNMR谱化学位移定量构谱关系的研究

利用原子电性距离矢量(Atomic Electro-negativity Distance Vector,AEDV)和原子杂化状态指数(Atomic Hybridization State Index,AHSI)对203个甾族化合物中4434个碳原子进行结构表征并与其核磁共振碳谱(13CNMR)建立多元线性定量结构波谱相关(QSSR)模型,同时运用逐步回归结合统计检测对模型变量进行筛选,最后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(leave-one-out,LOO)交互校验(cross-validation,CV)预测值和外部样本预测值的复相关系数(R)分别为0.9574、0.9571和0.9537.其结果表明,AEDV,AHSI与13CNMR谱化学位移显著相关.     

AEIV结合AHSI用于饱和脂肪酮类物质的13C NMR谱模拟

应用一种反映分子局部微环境描述子--原子电性相互作用矢量（vector of atomic electronegative interaction,AEIV）和原子杂化状态指数（Atomic Hybridation State Index, AHSI）对饱和脂肪酮类化合物的55种分子中的153个¹³C NMR谱建模模拟,应用多元线性回归方法得到定量结构波谱关系(QSSR)模型的复相关系数R_MM=0.997, 标准偏差为SD_MM=7.155. 采用留一法交互检验的结果是R_CV=0.993,SD_CV=10.195. 并随机抽出三部分分子进行检验,得到的相关系数分别是R_MM1=0.996,R_MM2=0.996,R_MM3=0.999. 研究结果表明使用AEIV和AHSI所建模型预测能力是相当稳定的.     

原小檗属类生物碱13C核磁共振化学位移的模拟

将表征分子局部化学微环境的原子电性作用矢量(AEIV)和原子所处状态的原子杂化状态指数(AHSI)用于原小檗属类生物碱¹³C核磁共振(NMR)波谱模拟中,所得5参数回归模型的r, q, RMSEE和RMSCV分别为0.982 9, 0.982 1, 7.732 9和7.884 3. 采用留分法(LMO)和交叉测试(cross test, CT)相结合的方式对模型稳定性和预测能力的检验结果较为满意,LMO及CT对样本原子化学位移预测值与实验值的相关系数rpred分别为0.982 9, 0.986 5和0.982 1. 进一步采用该模型对¹³C NMR未知的4个小檗碱类化合物共计58个等价共振碳原子进行预测,所得结果与谱学模拟软件gNMR计算值较为接近.     

氨基酸合成方法研究—(XI)N-取代亚氨酸酯与芳醛缩合产物—去氢氨基酸衍生物的构型及其NMR研究

通过~1H NMR、NOE差谱和门控去偶~(13)C NMR等的研究确定了新合成的五对α-去氢氨基酸衍生物的构型,并利用部分弛豫、APT~(13)C NMR二维碳氢相关谱及~(13)C-~(19)F偶合常数等对NMR谱线进行了归属.     

吡虫啉生产过程中吗啉精馏副产物的核磁共振分析

采用核磁共振(NMR)技术对吡虫啉生产过程中吗啉精馏后的副产物进行了定性定量分析.二维扩散排序谱(2D DOSY)表明该产物由两种化合物组成.对样品的核磁共振氢谱(1H NMR)、二维扩散排序谱(2D DOSY)、碳谱(13C NMR)、DEPT、氢-氢相关谱(1H-1H COSY)、碳氢相关谱(HSQC)与碳氢远程相关谱(HMBC)进行了解析,对其所有的NMR谱信号进行了归属,确定样品所含的两种主要组份为双吗啉和烯胺.最后采用定量13C NMR技术得到了该精馏副产物中双吗啉和烯胺组成的摩尔比例为1∶4.     

脂肪族醚类化合物核磁共振碳谱模拟

利用原子电性作用矢量(atomic electronegativity interaction vector, AEIV)对脂肪族醚类化合物中碳原子局部化学微环境进行表征, 并结合γ-效应参数与其核磁共振碳谱(¹³C NMR)建立定量构谱相关(QSSR)模型,建模计算值和留一法(leave-one-out, LOO)交互校验(cross-validation, CV)预测值的复相关系数(R)分别为0.995 7和0.994 2. 进一步使用外部样本对所得模型稳定性能进行检验,其外部校验相关系数(Q_ext)为0.996 3,结果表明： AEIV、γ-效应参数与¹³C NMR谱化学位移显著相关.     

硼替佐米的波谱学数据解析

对抗肿瘤药硼替佐米的紫外吸收光谱(UV)、红外吸收光谱(IR)、电喷雾离子源-质谱(ESI-MS)、核磁共振(NMR)波谱(包括~1H NMR、~(13)C NMR、DEPT、~1H-~1H COSY、~1H-~(13)C HSQC和~1H-~(13)C HMBC)数据进行了解析,对其~1H和~(13)C NMR谱峰进行了全归属,通过多种谱学技术确证了硼替佐米的结构.     

雷酚内酯的波谱学数据与结构确证

对雷酚内酯对照品的紫外吸收光谱(UV)、红外吸收光谱(IR)、质谱(MS)、核磁共振(NMR)谱(包括~1H NMR、~(13)C NMR、DEPT、~1H-~1H COSY、NOE、~1H-~(13)C HSQC和~1H-~(13)C HMBC谱图)进行了分析,对其~1H和~(13)C NMR谱峰进行了全归属,纠正了文献[5]的归属错误,确证了雷酚内酯对照品的化学结构.     

4,4,5,5-四甲基-1,3,2-二氧硼戊环的11B NMR及1H-11B HMQC研究

以4,4,5,5-四甲基-1,3,2-二氧硼戌环分子为研究对象,对碳硼烷类化合物的核磁共振(NMR)检测方法进行了研究.除了采用常规的核磁共振碳谱(~(13)C NMR)、氢谱(~1H NMR)及其二维相关谱外,引入核磁共振硼谱(~(11)B NMR)与二维异核多量子相关谱(~1H-~(11)B HMQC),对含硼类化合物结构进行了测定,该方法对于准确解析硼烷类化合物的结构具有较好的参考意义.     

阿托伐他汀内酯的波谱学数据与结构确证

对阿托伐他汀内酯的紫外吸收光谱(UV)、红外吸收光谱(IR)、质谱(MS)、核磁共振氢谱(1H NMR)、氢-氢相关谱(1H-1H COSY)、核磁共振碳谱(13C NMR)、DEPT谱、异核单量子相关谱(HSQC)、异核多键相关谱(HMBC)报道并进行了解析,对其所有的NMR谱信号进行了归属,同时讨论了质谱的主要碎片离子的可能的裂解方式和红外特征吸收峰所对应的官能团的振动形式.通过多种波谱技术确证了阿托伐他汀钙内酯的结构.     

吖啶酮生物碱的核磁共振碳谱模拟研究

采用表征分子内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)，对42个吖啶酮生物碱分子792个共振碳原子进行结构表征，以多元线性回归技术建立¹³C核磁共振化学位移定量结构波谱关系模型，所得回归模型的复相关系数为R=0.957，标准偏差为SD=12.247. 采用留一法交互检验的结果为R_cv=0.956，标准偏差SD_cv=12.331. 对外部样本集预测结果表明，AEIV和AHSI具有表征能力强、物化意义明确等优点，所建模型具有良好的稳定性和估计能力.     

芳香醚类化合物13C NMR化学位移模拟

构建了基于分子三维结构计算的原子电负性距离矢量（atomic electronegative space distance vector,AESDV）,用以描述各芳香醚类化合物分子中不同等价碳原子的化学微环境,并结合原子自身杂化状态指数（AHSI）,建立了13C核磁共振定量结构波谱关系的多元线性回归模型,复相关系数（R）为0.964,标准误差（SD）为8.673．经留一法交互检验的复相关系数（RCV）为0.948,标准误差（SDCV）为10.362．随机抽出样本进行外部检验,得到测试集的复相关系数（Rtest1及 Rtest2）分别为0.979和0.939,标准误差（SDtest1及 SDtest2）分别为6.400和10.162．研究结果表明,使用该方法所建模型具有良好的预测能力和稳定性．     

糖的原子电距矢量表达及其核磁共振碳谱模拟

提出以原子电性距离矢量(VAED),描述上百种糖分子中数百个不同等价碳原子的化学环境;并结合γ效应校正,建立核磁共振碳谱(¹³C NMR)化学位移(CS)的五参数线性模型.用于糖分子中四类不同的等价碳原子化学位移的估计,复相关系数R和均方根误差RMS及标准偏差SD和F-统计量F分别为:伯碳n=62,R=0.991 0,RMS=1.960 2(SD=1.9762,F=5 0 2.32 94,EV=0.980 5);仲碳n=79,R=0.9886,RMS=2.5 40 5(SD=2.5 5 67,F=5 1 5.60 4 6,EV=0.975 7);叔碳n=30 2,R=0.95 1 4,RMS=3.6884(SD=3.694 5,F=4 68.82 76,EV=0.90 35)及季碳n=1 4,R=0.5 772,RMS=8.862 6(SD=9.1 972,F=0.5 82 8,EV=-0.0 837).经交互校验,伯仲叔碳的化学位移模型稳定性较好.并综合几种处理方法,找到一种较好的建模方法,将它用于几个外部样本的定量预测,结果良好.     

取代基效应对脂肪醇13C NMR化学位移的影响

用原子电负性、静电作用、极化度作为基本参数，并结合表征原子空间连接方式的立体效应参数，对醇分子中不同环境碳原子的化学位移进行关联, 将120个模型化合物(91个脂肪一元醇, 29个二元醇)中747个碳原子相关参数值和化学位移值带入模型中得到如下估算方程:  δ_C=42.947 9 + 63.064 0Q_i-3.628 6F+5.121 3Σα_x-6.584 8Q_iΣα_x -4.842 7N^α_H-0.585 5N^γ_H-4.104 6N^γ_OH (R=0.998 1 R²=0.996 1 S=1.14 F=27 125.2 n=747)  方程中各参数物理意义比较明确. 通过用“留一法”(LOO)检验(R_cv=0.998 0，R²_cv = 0.996 0，S_cv=1.16)及对样本外5个化合物69个碳原子化学位移的预测值和实验值比较, 结果表明模型方程具有很好的稳定性和预测精度, 该模型的提出为以后计算更加复杂化合物的¹³C NMR化学位移奠定了良好的基础.     

三（2─甲基─2─苯基丙基）锡苯氧乙酸酯化合物的~（13）CNMR研究

测定了１５种三（２─甲基─２─苯基同基）锡苯氧乙酸酯化合物的１３ＣＮＭＲ谱，利用模型化合物对比及化学位移计算比较等方法．对全部谱线进行了归属．讨论了化合物１３ＣＮＭＲ谱与结构的关系．求得对苯环碳的取代基化学位移参数（ＳＣＳ）：Ｃｉｐｓｏ＝３０．０，Ｃｏｒｔｈｏ＝－１３．８，Ｃｍｅｔａ＝０．８，Ｃｐａｒａ＝－７．５．     

金银花的13C NMR指纹图谱研究

利用PFT-NMR 核磁共振波谱仪测定了金银花特征提取物的¹³C NMR图谱,对金银花提取物的¹³C NMR指纹图谱进行了解析,与其有效成分绿原酸进行了比较,获得了金银花提取物的特征峰,并比较了不同金银花的优劣. 结果表明不同金银花提取物(M1, M2, Z1, Z2)的¹³C NMR指纹图谱都显示出绿原酸的特征共振峰,并具有很好的重现性和高度的特征性,可以成为金银花真伪鉴别的依据;优质(M1, Z1)与劣质(劣质M1,劣质Z1)金银花¹³C NMR图谱的差异进一步说明¹³C NMR指纹图谱可作为鉴别金银花质量的依据.