应用分子图形学、分子力学、量子化学及静电势研究农药分子结构与性能关系(ΧⅢ)──用比较分子力场方法研究4-肟醚基喹唑啉类化合物的结构与抗烟草花叶病毒活性的三维构效关系

应用比较分子力场分析 (Co MFA)方法研究 4 -肟醚基喹唑啉类化合物抗烟草花叶病毒活性的三维构效关系 (3 D-QSAR) ,引入分子的摩尔折射率 (MR)和偶极矩 (DIPOLE)分别作为 Co MFA的第三和第四个场 .在此基础上进行偏最小二乘 (PLS)分析 :交叉验证 (leave-one-out)结果为 r2cv=0 .4 43 ,非交叉验证 (novalidation)结果为 r2 =0 .93 2 ,说明所建立的模型有较好的可靠性 ,并且在三维等值线图的基础上得到了一个此类化合物的模拟作用模型 ,据此可生长出一系列先导分子     

两个基于MnⅢ席夫碱氰基桥联化合物的合成、结构和磁性

本文利用MnⅢ席夫碱配合物作为前驱体,与含有氰根桥联配体的构筑基块K3[CoⅢ(CN)6]或Na[N(CN)2]反应合成了2个新的化合物[MnⅢ6(Salen)6(H2O)6.CoⅢ(CN)6][CoⅢ(CN)6].6H2O(1)和[MnⅢ(5-Br)Salen.N(CN)2].H2O(2),其中Salen为二-邻苯甲醛乙二胺。利用红外光谱、元素分析和X-射线单晶衍射分析对其结构进行了表征并测试了其磁学性质。结构分析表明化合物1由1个七核阳离子簇[Mn6Co]3+和一个平衡阴离子[Co(CN)6]3-组成的离子对化合物。而化合物2则为由MnⅢ组成的一维中性链结构,[N(CN)2]-利用叠氮桥联方式和金属离子配位。磁性研究表明,化合物1中[Co(CN)6]3-几乎不传递磁耦合作用,所以是一个顺磁体,但MnⅢ自身的零场分裂导致低χMT在低温时随温度下降而减小,而2则表现出弱的链内反铁磁性耦合作用。对比化合物1和2的磁性得知共轭体系[N(CN)2]-比同样是五原子配体[Co(CN)6]3-传递较强磁耦合作用。     

取代喹啉类化合物抗菌活性的3D-QSAR研究及分子设计

通过比较分子力场分析方法(Co MFA)研究取代喹啉类化合物对金黄色葡萄球菌抑菌活性(p M)的三维定量结构-活性相关(3D-QSAR)。12个化合物建立了预测模型,7个化合物作为验证集(含模板分子)。训练集的Co MFA模型显示立体场、静电场对生物活性贡献依次为49.8%、50.2%。该模型的交叉验证相关系数R2cv=0.650,非交叉验证相关系数R2=0.918,对测试集中的7个化合物的生物活性进行了预测,显示出较强的稳定性和良好的预测能力。通过分析Co MFA三维等势图发现,在取代喹啉类化合物抑菌机理中,R4取代基的强吸电性起主要作用,其次是其他取代基的疏水性作用。应用上述规律进行分子设计,获得了3个在理论上具有较高抑菌活性的新的取代喹啉衍生物,期待实验的验证。     

二氢嘧啶并[4,5-d]嘧啶类衍生物作为集落刺激因子-1受体激酶抑制剂的分子对接和定量构效关系研究

集落刺激因子-1受体激酶(CSF-1R)属于Ⅲ型受体酪氨酸激酶家族成员,其在调控单核巨噬细胞系中发挥重要作用。CSF-1R及其配体异常表达与肿瘤发展过程密切相关。因此,CSF-1R信号传导可成为抗肿瘤治疗的有吸引力的靶标。本文用比较分子场分析法(Co MFA)和比较分子相似性指数分析法(Co MSIA)研究了54个二氢嘧啶并[4,5-d]嘧啶类CSF-1R激酶抑制剂的三维定量构效关系(3D-QSAR)。基于配体叠合,Co MFA和Co MSIA模型的交叉验证系数(q~2)分别为0. 725和0. 636,拟合验证系数(r~2)分别为0. 960和0. 958,结果表明这两种模型均具有较好的预测能力。所建模型的等势图能直观反映分子不同取代基对活性的影响,其中立体场和疏水场对活性的贡献较大。通过分子对接研究显示,氨基酸残基Cys666、Asp796在配体和受体结合过程中产生作用,分子对接的结合模式与3D-QSAR得到的结果一致。这些信息为进一步优化CSF-1R激酶抑制剂提供了理论基础。     

含磷嘧啶类CDK9抑制剂的分子对接、3D-QSAR和分子动力学模拟

选取64个具有潜力的含磷嘧啶类细胞周期依赖性蛋白激酶(CDK9)小分子抑制剂,采用分子对接方法研究了该类小分子与CDK9的结合作用,结果表明,分子构象、氢键形成、疏水性和氨基酸残基Cys106在此类抑制剂与CDK9的结合过程中具有重要作用.在配体叠合的基础上,运用比较分子力场分析(Co MFA)、比较分子相似性指数分析(Co MSIA)和Topomer Co MFA(T-COMFA)研究了分子结构与抑制活性的关系,发现由训练集立体场、静电场和疏水场组合的Co MSIA模型为最优模型,其内部交叉验证相关系数(Q2=0.557)、非交叉验证相关系数(R2=0.959)和外部预测相关系数(r2=0.863)具有统计学意义,该模型的三维等值线图直观显示了化合物的活性与其三维结构的关系.根据这些结果设计了10个具有新结构的含磷嘧啶类化合物,分子对接和分子动力学模拟结果表明,新化合物和CDK9的结合模式与原化合物64相同,自由能分析从理论上证明了新化合物64d的CDK9抑制活性优于化合物64,并且显示含磷基团与残基Asp109的静电场能在化合物与CDK9作用过程中有重要作用.     

基于配体的组蛋白去乙酰化酶抑制剂的分子设计

本文采用Topomer Co MFA方法对39个组蛋白去乙酰化酶抑制剂进行了3D-QSAR研究,得到q~2=0. 877,r~2=0. 987的可靠模型。运用基于R基团搜索的Topomer Search技术对ZINC2015数据库进行了虚拟筛选,筛选出一批具有潜在活性的目标化合物,模型预测结果表明,筛选出的化合物活性比最初合成的化合物大幅度提高,其中筛选出的最高活性化合物S2-7(IC_(50)=0. 0235μmol·L~(-1))活性达到了最初合成的高活性化合物21(IC_(50)=0. 103μmol·L~(-1))的4倍。分子对接技术揭示了化合物结构和靶酶之间的联系,为更新型HDACIs的设计以及结构优化提供了重要信息和理论指导。     

新型一维[Co(phen)(μ3-md)]n的水热合成与结构

采用有机分子建筑块与金属离子制备具有微孔结构材料在催化、化学吸附、磁性和导电性等方面具有潜在的应用前景, 因而成为研究的热点[1～4]. 近来的研究表明, 多齿的有机配体是很好的建筑块, 其中多羧酸化合物和含多氮化合物均是很好的多齿配体. 多羧酸化合物如均苯四甲酸、间苯三甲酸、对苯二甲酸等, 多氮化合物如1,10-邻菲咯啉、 4,4′-联吡啶、 2,2′-联吡啶等[5～11]. 但对同样具有多齿特征的间苯二甲酸作为配体的化合物研究得很少. 本文采用水热合成法合成了[Co(phen)(μ3-md)]n(phen=1,10-phenanthroline, md=Benzene-1,3-dicarboxylate). 该聚合物呈一维双链结构, 通过间苯二甲酸连接3个Co(Ⅱ)形成双分子链, 间苯二甲酸和它连接的3个Co(Ⅱ)离子在同一平面上, 通过垂直于该平面的phen之间的π-π共轭作用形成二维结构.     

苯基吡咯类杀菌剂的设计合成及三维-定量构效关系(3D-QSAR)研究

为寻找新型吡咯类农药,基于杀菌剂氟咯菌腈设计合成了21个苯基吡咯类化合物,在吡咯环上引入甲基基团,其目的是探究N位取代基对该类化合物活性的影响.通过1H NMR、FTIR、单晶X射线衍射、高分辨质谱、元素分析和熔点测定等对目标化合物结构进行了表征与确认,并通过挥发法培养得到16个目标化合物的单晶结构.5种病原菌抑菌活性测试结果显示:在10mg/L浓度条件下,4-(2-氯苯基)-1H-吡咯-3-腈(4b),4-(2-溴苯基)-1H-吡咯-3-腈(4c),4-(2-(三氟甲基)苯基)-1H-吡咯-3-腈(4d), 4-(2-氯-3-氟苯基)-1H-吡咯-3-腈(4g), 4-(2,3-二氯苯基)-1H-吡咯-3-腈(4h)对4种病菌表现出较好甚至高于阳性对照的抑菌效果,其中化合物4g在1 mg/L浓度条件下对3种病菌的抑制效果仍达到80%以上,而氮位甲基取代的目标化合物对水稻纹枯病菌表现出专一的抑菌活性.为了开发出更有效的抗水稻纹枯病菌化合物,采用比较分子力场分析(Co MFA)方法对20个化合物的水稻纹枯病菌活性进行初步的三维-定量构效关系(3D-QSAR)研究,建立了一个有效的Co MFA模型(q~2=0.503, r2=0.974),展现了良好的预测能力,为后续该系列化合物的进一步优化提供了理论支持.     

趋化因子CCR2的同源模建,分子对接和3D-QSAR研究

趋化因子CCR2参与炎症反应、免疫移植排斥和肿瘤的发生,已成为新的研究热点。本文以CCR5的晶体结构为模板,同源模建CCR2的结构,并用CCR2小分子抑制剂与其进行分子对接以得到小分子的最优构象。在对接叠合的基础上建立了QSAR模型,采用比较分子场分析(Co MFA)以及比较分子相似性分析(Co MSIA)研究得到Co MFA和Co MSIA模型最佳评价参数分别为q2=0.743,r2=0.968和q2=0.68,r2=0.978。3D-QSAR模型的等势图分析表明,改造配体R3基团可提高化合物活性。所建模型稳定性好、预测性强,对基于CCR2的小分子抑制剂的设计、优化和改造提供了参考。     

嘧啶（氧）苯甲酸类除草剂的3D—QSAR研究

利用比较分子场分析 (Co MFA)方法 ,对 2 0种嘧啶 (氧 )苯甲酸类化合物进行了三维定量构效关系(3 D-QSAR)研究。得到了具有较强预测能力的 QSAR模型。并对此模型进行了验证 ,在此基础上 ,设计了具有更高活性的化合物。     

原子三角法在定量结构/活性相关分析中的应用

分子相似度;回归分析;人工神经网络;原子三角法在定量结构/活性相关分析中的应用     

分子三维投影法在苯酚类化合物构效关系研究中的应用

对苯酚类化合物进行三维投影得到了5个形状参数,将其与3个Am指数及8个量子化学参数相结合.由最佳变量子集回归法对变量进行了压缩与选择,运用多元回归分析和人工神经网络法分别构造了预测数学模型,得到了满意的结果.     

原子对空间距离法及其应用

采用原子对空间距离法表征化合物的三维结构信息. 提出了计算端点的频数的方法, 与段的频数相比, 该方法能更好地描述原子对频数. 以不同段的距离, 分别采用上述两种频数计算得到化合物的相似度矩阵, 然后把相似度衍生为新的变量. 运用多元回归分析和人工神经网络分别构造了预测数学模型, 并对所得到的预测结果进行了比较. 这两种频数均较好地预测了HEPT类化合物的活性.     

Optimisation of chromatographic separations by use of a chromatographic response function, empirical modelling and multivariate analysis

Summary The chiral separation of the drug substance R,S-oxybutynin chloride on a reversed phase HPLC system has been optimised by use of empirical modelling and multivariate analysis. The separation was characterised by a new chromatographic response function developed to modulate both quality of separation and retention time. The study includes a comparison between three different multivariate techniques (multi-layer feed-for-ward neural networks, multiple linear regression and partial least squares regression) of their capabilities to model the new chromatographic response function and predict its value for new experiments. It was indicated that the most accurate models were achieved with neural networks, although partial least squares regression could also be used to solve the problem since it gives the major directions for the optimal settings of the variables.     

Chi(1) rotamer populations and angles of mobile surface side chains are accurately predicted by a torsion angle database potential of mean force

The equilibrium angles and distributions of chi(1) rotamers for mobile surface side chains of the small, 63-residue, B1 domain of protein L have been calculated from the static crystal structure by rigid body/torsion angle simulated annealing using a torsion angle database potential of mean force and compared to those deduced by Monte Carlo analysis of side chain residual dipolar couplings measured in solution. Good agreement between theory and experiment is observed, indicating that for side chains undergoing rotamer averaging that is fast on the chemical shift time scale, the equilibrium angles and distribution of chi(1) rotamers are largely determined by the backbone phi/psi torsion angles.     

小波潜变量回归和广义回归神经网络同时测定三组分混合物

本文采用小波潜变量回归（WLVR）方法，同时测定重叠的光谱信号。结合小波阈值法和主组分分析（PCA）改进除噪质量。八个误差判据用于推断因子数目。潜变量由小波处理过的信号投影到正交基矢量而获得。广义回归神经网络（GRNN）被应用于多组分同时测定。依据算法原理编制了三个程序（PWMRA、PWLVR和PGRNN）执行有关计算。三个方法（WLVR、LVR（潜变量回归）和GRNN）同时测定三组分混合物，获得满意的结果。     

Fluorometric determination of mixtures of quinolones by means of partial least squares and neural networks.

Multivariate calibration methods (partial least squares calibration, back propagation multilayer perceptrons networks, radial basis functions and generalized regression neural networks) were applied to the simultaneous fluorometric quantification of levofloxacin, garenoxacin and grepafloxacin, without previous separation steps. A data matrix was obtained by registering the emission spectra of mixtures of the three quinolones in urine (with concentrations ranging over 0.00-0.40 microg mL-1 for each quinolone) with a 283 nm excitation at pH 4.0. The generalized regression neural network model proved to be the most adequate model for simultaneous quantification of the three quinolones in urine samples.     

Simultaneous determination of composition of human urinary calculi by use of artificial neural networks

A new chemometric method, which uses artificial neural networks (ANN), is presented for determination of the composition of urinary calculi. The selected constituents were whewellite, weddellite, and uric acid from which approximately 40% of the urinary calculi obtained from Macedonia patients are composed. The results for the synthetic mixtures were better then those obtained by partial least squares (PLS) regression or by the principal component regression (PCR), because neural networks have better prediction capacity. The generalization abilities of the optimized neural networks were checked using the standard addition method on carefully selected real natural samples.     

DNAB→Z构象转换的扭转角变化特征

选择鸟嘌呤脱氧单核苷酸（Ｇ）作为模型,在一定范围内改变确定ＤＮＡ分子构象的８ 个扭转角,对Ｂ→Ｚ转换过程中的不同构象进行量子化学计算。通过能量分析,可将转换中扭转角的作用分为三类：从Ｂ型到Ｚ型,随扭转角γ的变化,势能曲线呈现两个能垒,与８ 个扭转角同时变化一致,说明γ是最重要的。α角和δ角的变化使能量升高对Ｚ构象的形成有显著影响,而β、ε、χ、ν０、ν４ 的变化使能量基本保持不变对新构象的生成影响不大。     

Nondestructive determination of compound amoxicillin powder by NIR spectroscopy with the aid of chemometrics

Near-infrared (NIR) spectroscopy, in combination with chemometrics, enables nondestructive analysis of solid samples without time-consuming sample preparation methods. A new method for the nondestructive determination of compound amoxicillin powder drug via NIR spectroscopy combined with an improved neural network model based on principal component analysis (PCA) and radial basis function (RBF) neural networks is investigated. The PCA technique is applied to extraction relevant features from lots of spectra data in order to reduce the input variables of the RBF neural networks. Various optimum principal component analysis-radial basis function (PCA-RBF) network models based on conventional spectra and preprocessing spectra (standard normal variate (SNV) and multiplicative scatter correction (MSC)) have been established and compared. Principal component regression (PCR) and partial least squares (PLS) multivariate calibrations are also used, which are compared with PCA-RBF neural networks. Experiment results show that the proposed PCA-RBF method is more efficient than PCR and PLS multivariate calibrations. And the PCA-RBF approach with SNV preprocessing spectra is found to provide the best performance.