基于电性距离矢量研究多氯联苯生物降解速率常数

通过多元线性回归和人工神经网络方法建立66种多氯联苯生物降解速率常数(K1)的定量构效关系(QSAR). 基于电性距离矢量(Mk),建立了lnK1的最佳三参数(M91、M25和M15)线性模型,其传统相关系数(R2)、交叉验证系数(Rcv2)分别为0.833、0.809。经R2、Rcv2、VIF、FIT、AIC检验,所建模型具有较强的稳定性和良好的预测能力. 将M91、M25、M15作为人工神经网络的输入层结点,采用3:10:1的网络结构,利用BP算法获得了一个令人满意的lnK1模型,训练集、验证集、测试集和总体的R2依次为0.991、0.995、0.997和 0.993。与多元线性回归模型相比,非线性lnK1-BP模型具有更好的预测能力。这两种回归方法相辅相成,线性回归方法为神经网络模型提供了具体的物理解释,而神经网络方法为线性模型提供了更准确的预测结果。     

手性有机酸保留指数的手性指数及原子类型电拓扑指数模型

基于手性碳原子的取代基次序规则,提出分子手性指数(wj),结合原子类型电拓扑指数(En)研究18种手性羟基酸和氨基酸的薄层色谱保留指数(RM)的定量关系(QSRR).经最佳变量子集回归建立最佳四元数学模型,传统的相关系数(R2)为0.969,留一法(LOO)的交互验证系数(Q2)为0.943,结果证明具有良好的稳健性及预测能力.根据进入该模型的4个结构参数(wj,E13,E16,E17)可知,影响手性有机酸保留指数的主要因素是分子的二维结构特征(如襒O,—OH,—NH2)和分子的手性特征.综上所述,新建wj及En对手性有机酸的保留指数表征具有合理性与有效性,为预测手性有机酸的保留指数提供一种有效方法.     

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.     

基于电负性的构象依赖手性指数及其应用

构象依赖手性指数衍生于分子的三维结构信息和原子的性质,无论分子中是否包含手性中心,它均能区分对映体,因而不依赖于手性中心,是通用的手性描述符.本研究采用σ和π的残余电负性之和作为原子的属性,生成构象依赖手性指数,并将该手性指数应用于一个包含80个手性仲醇的数据集和该仲醇与(R)-MTPA酯化反应产物的1H NMR化学位...     

苯甲酰胺衍生物对Hh信号通路抑制的理论研究

基于拓扑方法计算了16种嘧啶吗啉苯甲酰胺衍生物的电性距离矢量(Mt)。通过最佳变量子集回归建立其对Hedgehog信号通路抑制活性(IC50)与Mt的最佳三元数学模型(QSAR),其判定系数(R2)及逐一剔除法的交叉验证相关系数(Rcv2)分别为0.832、0.600。经Rcv2、VIF、FIT、AIC等检验,该模型具有良好的稳健性及预测能力。根据进入此模型的M66,M18,M2可知,影响嘧啶吗啉苯甲酰胺衍生物对Hedgehog信号通路抑制活性的主要因素是分子的二维结构特征CH3-、-CHf-、-NHg-、N-和HO-等结构碎片。     

酪氨酸蛋白磷酸酯酶1B抑制剂的分子对接和三维定量构效关系研究

用一种柔性分子对接方法(FlexX)将12个2-草酰胺苯甲酸类抑制剂和酪氨酸蛋白磷酸酯酶(PTP1B)活性口袋进行分子对接,对接程序预测的抑制剂和酶之间的相互作用能与抑制活性之间有很好的相关性(非线性相关系数R²达0.859),这说明对接结果可以比较准确地预测抑制剂和PTP1B之间的结合模式.然后,将33个同类抑制剂的骨架叠合在分子对接预测的结合构象上,用比较分子力场分析方法(CoMFA)对其进行三维定量活性构效关系研究,得到的CoMFA模型具有很好的统计相关性(交互验证回归系数q²为0.650),并可以准确地预测测试集6个化合物的活性(平均标准偏差为0.177).同时,由CoMFA模型得出的抑制剂改造信息与用FlexX预测的结合模式是一致的,进一步证明我们预测的结合模式是正确的.为研究这类抑制剂和PTP1B的结合模式及对抑制剂进行结构改造提供了信息.     

吡唑啉酮类衍生物对c-Met抑制活性的特征结构研究

肝细胞生长因子(HGF)/酪氨酸蛋白激酶(c-Met)介导的细胞信号是导致肿瘤细胞产生和转移的主要途径之一。c-Met抑制剂能够阻断HGF/c-Met信号,抑制人类肿瘤的转移发生。本文选用77个结构多样的吡唑啉酮类衍生物作为c-Met抑制剂分子的数据集,随机选取其中16个分子作为检验集,其余作为训练集,采用多元线性回归(MLR)和主成分回归分析(PCA)法对每个分子的648个参数进行回归分析,分别建立定量构效关系的最优预测模型。结果表明,多元线性回归中的逐步筛选法是最佳的建模方法,其所建模型统计结果良好(R2=0.81,SEE=0.37),应用于检验集的结果也较理想(R2=0.83,SEP=0.42),模型可靠性和预测能力较强,能直观反映影响活性的主要因素。此模型的确立有助于指导新型高效c-Met抑制剂药物的筛选和开发。     

取代基物化参数及其在药物定量构效关系中的应用

把取代基电性、立体及疏水性物化参数组合建立一种新取代基描述方法, 对环尿素类和N,N-二甲基-2-溴苯乙胺类衍生物进行结构表征. 对训练样本集通过逐步回归筛选变量, 所建多元线性回归方程R2分别为0.853和0.960, 留一法交互检验Rcv2分别为0.723和0.901；用预测集样本作外部预测, 所得Qext2分别为0.7617和0.7653. 结果显示：环尿素类化合物结构中苯环邻位立体、间位疏水、对位疏水及立体因素对该类药物抗HIV活性产生阻抑作用； N,N-二甲基-2-溴苯乙胺类苯环上取代基立体因素及对位给电子效应有利于提高肾上腺素能阻断活性.     

分子电性距离矢量用于FCC汽油中硫化物的QSRR研究

采用拓扑结构描述符中的分子电性距离矢量(MEDV),对催化裂化(FCC)汽油中48种硫化物在PONA柱上的气相色谱保留指数值(RI)建立多元线性回归模型和神经网络BP模型,并进行模型对比。结果表明,MEDV能很好分辨FCC汽油中不同硫化物以及同种硫化物异构体,由此建立的定量结构–保留相关关系的多元线性回归(MLR)模型和神经网络BP模型都具有较好的稳定性和良好预测能力,而非线性BP模型优于MLR模型的预测能力。     

ACE抑制剂的QSAR研究与分子设计

从20种天然氨基酸的41个randic molecular profiles、44个eigenvalue based indices和47个walk and path counts非零描述符分别进行主成分分析,得出一种新的氨基酸描述符——SVREW.将其应用于血管紧张素转化酶抑制三肽结构表征,应用多元线性回归(MLR)及偏最小二乘(PLS)建立定量构效关系模型,同时采用内部与外部双重验证的方法验证模型的稳定性.所建模型复相关系数(Rcum2)、留一法(LOO)交互校验相关系数(Rcv2)和外部样本校验相关系数(Qext2)分别为MLR(0.994,0.974,0.991),P LS(0.949,0.886,0.898).然后利用此多元线性回归方程设计出一系列血管紧张素转化酶抑制三肽化合物并预测了其活性,并且应用分子对接验证所设计药物的合理性.经研究表明SVREW描述符应用于ACE三肽结构表征所建模型的稳定性与预测能力均较好,有望成为多肽定量构效关系研究中一种有效的结构表征方法,并对新药物的发现和研究提供指导.     

Quantitative Structure Activity Relationship Studies of Benzoxazinone Derivative Antithrombotic Drug Using New Three-dimensional Structure Descriptors

A novel three-dimensional holographic vector of atomic interaction field(3D-HoVAIF) was used to describe the chemical structures of 23 benzoxazinone derivatives as antithrombotic drugs.Here a quantitative structure activity relationship(QSAR) model was built by partial least-squares(PLS) regression.The estimation stability and prediction ability of the model were strictly analyzed by both internal and external validations.The correlation coefficients of established PLS model,leave-one-out(LOO) cross-validation,and predicted values versus experimental ones of external samples were R2=0.899,RCV2=0.854 and Qext2=0.868,respectively.These values indicated that the built PLS model had both favorable estimation stability and good prediction capabilities.Furthermore,the satisfactory results showed that 3D-HoVAIF could preferably express the information related to the biological activity of benzoxazinone derivatives.     

3-取代硫基-5-(2-羟基苯基)-4H-1,2,4-三唑类化合物抑菌活性的定量构效关系和结构修饰的理论研究

用DFT-B3LYP 方法, 在基组6-31G 水平, 对24 种3-取代硫基-5-(2-羟基苯基)-4H-1,2,4-三唑类化合物分子进行几何优化, 并计算了E_HOMO, E_LUMO, E_NHOMO, E_NLUMO, Q_C1～Q_C8, Q_N1～Q_N3, Q_O, Q_S和ΔE₁, ΔE₂, ΣQ 等量子化学描述符(q_c). 通过最佳变量子集回归建立13 种上述化合物对大肠杆菌、白色念珠菌、金黄色葡萄球菌等抑菌活性(A_J: A_e, A_m 和A_s) 的QSAR 模型. 对于大肠杆菌的A_e 模型的相关系数(R²)和逐一剔除法交叉验证系数R_cv² 依次为0.930 和0.871, 相应白色念珠菌A_m 模型为0.926 和0.869, A_s 模型为0.781 和0.572. 通过R_adj², F, R_cv², VIF, AIC, FIT 等检验, 上述模型具有令人满意的稳健性和预测能力. 结果显示ΔE₁ 和ΣQ 直接影响这些化合物的生物活性: ΣQ 增大, 其抑菌活性增强; ΔE₁ 越高, A_J 下降. 据此提出三唑类化合物分子可能的抑菌机理. 由此发现, 在三唑类化合物分子的R 中合适部位选用吸电子能力较强的取代基团进行结构修饰, 有利于提高被修饰后分子的抑菌活性. 根据对R 进行结构修饰(共提出11 种化合物), 得出4 种抑菌活性均超出100%的三唑类化合物(质量分数为0.01%), 希望将来得到生物实验的证实.     

Development of non-peptide ACE inhibitors as novel and potent cardiovascular therapeutics: An in silico modelling approach

Angiotensin-converting enzyme (ACE) inhibitors have been acknowledged as first-line agents for the treatment of hypertension and a variety of cardiovascular disorders. In this context, quantitative structure–activity relationship (QSAR) models for a series of non-peptide compounds as ACE inhibitors are developed based on Simplified Molecular Input-Line Entry System (SMILES) notation and local graph invariants. Three random splits into the training and test sets are used. The Monte Carlo method is applied for model development. Molecular docking studies are used for the final assessment of the developed QSAR model and the design of novel inhibitors. The statistical quality of the developed model is good. Molecular fragments responsible for the increase/decrease of the studied activity are calculated. The computer-aided design of new compounds, as potential ACE inhibitors, is presented. The predictive potential of the applied approach is tested, and the robustness of the model is proven using different methods. The results obtained from molecular docking studies are in excellent correlation with the results from QSAR studies. The presented study may be useful in the search for novel cardiovascular therapeutics based on ACE inhibition.     

手性胺醇稀土配合物的合成、荧光性质及其催化芳香酮的不对称氢化反应

合成了三种新的含C₂-对称轴的手性胺醇(PhOHCHCH₂)₂NCH₂C₆H₄R (R＝OCH₃, L₁; R＝CH₃, L₂; R＝Cl, L₃), 将其与无水氯化稀土LnCl₃•4THF (Ln＝La, Sm, Gd)反应生成了九个新的胺醇类稀土配合物LLnCl•2THF (L＝L₁, L₂, L₃; Ln＝La, Sm, Gd). 用元素分析、热重分析、红外和紫外光谱等手段对它们进行了表征. 荧光光谱显示一些配合物具有荧光性能. 原位催化芳香酮的不对称氢化反应表明: L₁/SmCl₃•4THF体系催化苯乙酮不对称氢化反应的转化率达71%, 相应的对映体过量值达32%.     

氟喹诺酮三唑酮衍生物抗增殖活性的CoMFA模型

应用比较分子力场分析法(CoMFA)研究了18种氟喹诺酮三唑啉酮衍生物对人白血病HL60细胞的体外抗增殖活性(pH)。建立的模型在高相关系数值(R2=0.969)和交叉验证系数值(R2cv=0.473)方面显示出良好的相关和预测能力。空间场和静电场对pH的贡献分别为58.5%和41.5%。基于CoMFA等高线图,揭示了该系列化合物抗增殖活性的一些关键结构因素,如疏水作用、空穴契合、库仑力及氢键等。这些结果为理解其作用机制、设计具有高抗增殖活性的新型氟喹诺酮三唑啉酮类化合物以及预测其活性提供了有益的理论参考。     

手性固定相Chirex 3001对安息香和联萘酚及其类似物的分子识别

利用分子力学方法, 建立了苯基甘氨酸型手性固定相Chirex 3001的简化模型, 并探讨了手性固定相Chirex 3001与安息香和联萘酚及其类似物的识别机制. 模拟结果表明, 固定相主体与手性客体分子识别作用的推动力主要来自于它们之间的π-π堆积、氢键和范德华等作用. 主体与(S)-构型的客体1～3结合能力强于(R)-构型的客体, 而对于客体4～6, 则是与(R)-构型的结合强于(S)-构型, 这与高效液相色谱拆分实验结果相符. 客体1～3对映体在Chirex 3001柱上的分离因子分别为1.02, 1.04和1.11, (R)-构型先被洗脱; 客体4～6对映体的分离因子分别为1.23, 1.26和1.09, (S)-构型先被洗脱.