4,5,6-三取代嘧啶苯磺酰脲类化合物的生物活性、分子对接与3D-QSAR关系研究

用柔性分子对接方法(FlexX)将15个4,5,6-三取代嘧啶苯磺酰脲化合物以及3个不含5-位取代嘧啶苯磺酰脲化合物(分别为4,6-双取代嘧啶和4-取代嘧啶)和乙酰羟酸合成酶(AHAS)活性口袋进行了对接, 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一定的相关性, 相关系数为0.660. 然后采用比较分子相似性指数分析(CoMSIA)对27个新型4,5,6-三取代嘧啶苯磺酰脲类化合物的除草活性进行三维定量构效关系(3D-QSAR)研究. 建立了三维定量构效关系CoMSIA模型, 立体场、静电场和氢键的贡献分别为47.3%, 32.8%, 19.9%. 交叉验证系数q2值为0.520. 根据CoMSIA模型的立体场、静电场、氢键给体场三维等值线图不仅直观地解释了结构与活性的关系, 并且与用FlexX预测的结合模式相一致, 证明了我们预测的结合模式是可靠的, 为进一步设计高活性的标题化合物提供较好的理论指导.     

C(3)-酯基取代的1,5-苯并硫氮杂卓的合成、晶体结构及抑菌和构效关系的研究

设计、合成了三类C(3)酯基取代的1,5-苯并硫氮杂卓衍生物: 2,3/2,5-二氢和2,3,4,5-四氢-1,5-苯并硫氮杂卓-3-甲酸乙酯, 采用元素分析、IR、MS、1H NMR及X射线衍射法确定了标题化合物的分子结构．结构分析表明, 2,5-二氢-1,5-苯并硫氮杂卓-3-甲酸乙酯属单斜晶系, C2/c空间群, 晶胞参数为: a＝2.0319(4) nm, b＝1.4985(3) nm, c＝1.3659(3) nm, α＝90°, β＝120.49(3)°, γ＝90°, V＝3.5840(12) nm3, Z＝8, Dc＝1.397 g/cm3, μ＝0.351 mm－1, F(000)＝1560, R＝0.0478, Rw＝0.1304; 研究了2,3/2,5-二氢-1,5-苯并硫氮杂卓的合成反应条件, 发现该两种互变异构体分别是速度控制产物和平衡控制产物; 抑菌活性及抑真菌构效关系研究表明, 亚胺型的2,3-二氢-1,5-苯并硫氮杂卓具有明显的抑菌活性, 亚胺官能团是其抑真菌的药效团．     

咪唑啉衍生物缓蚀剂的定量构效关系及分子设计

采用量子化学密度泛函理论(DFT)及线性回归分析方法, 对十一烷基咪唑啉衍生物缓蚀剂抗H2S、CO2腐蚀性能进行了定量构效关系(QSAR)研究. 通过回归分析, 筛选出了影响缓蚀剂缓蚀性能的主要因素, 建立了QSAR模型, 并使用留一法交叉验证对模型的稳定性及预测能力进行了分析. 结果表明, 电子转移参数△N、咪唑环上非氢原子静电荷之和∑Qring及分子极化率α对咪唑啉类缓蚀剂的缓蚀性能有很大的贡献, 所得模型的拟合相关系数(R2)和交叉验证相关系数(q2)分别为0.924 和0.917, 模型对此类缓蚀剂抗H2S、CO2腐蚀性能具有较好的预测效果. 应用QSAR研究结果进行了分子设计, 在理论上提出了一些具有较高抗H2S、CO2腐蚀性能的新型咪唑啉衍生物, 为实验工作者合成新型缓蚀剂提供理论参考.     

乙酸乙酯萃取茶多酚的量效关系研究

以乙酸乙酯为萃取剂,茶多酚得率与纯度为考察指标,在研究茶汤浓度、单位体积茶汤的乙酸乙酯用量、摇匀时间、静置萃取时间、萃取温度、茶汤pH值、萃取次数等单因子对茶多酚萃取效果影响的基础上,通过正交试验与验证试验,优化筛选了乙酸乙酯萃取茶多酚的工艺参数.结果表明,当主要考虑茶多酚得率时,最佳萃取参数为茶汤质量分数为20%、茶汤与乙酸乙酯体积比为1 ∶ 1.2、茶汤pH为1、摇匀时间55 min、静置萃取时间80 min、26 ～28 ℃,萃取1、2、3次的茶多酚得率分别为53%、65%、82%,纯度分别为78%、71%、60%;当主要考虑茶多酚纯度时,最佳萃取参数为茶汤质量分数为25%、茶汤与乙酸乙酯体积比为1 ∶ 1.2、pH为1、摇匀时间55 min、静置萃取时间90 min、26 ～28 ℃,萃取1、2、3次的茶多酚得率依次为44%、69%、79%,纯度依次为80%、74%、69%.与当前乙酸乙酯萃取茶多酚工艺相比,该工艺具有较好的实用性、针对性和参考价值.     

Ⅰ型双删失下逆Rayleigh分布的统计分析

在Ⅰ型双删失样本下,用极大似然法得到了逆Rayleigh分布尺度参数估计的迭代公式.根据遗失信息原则计算出了Fisher信息矩阵,由极大似然估计的渐近正态性得到了参数的置信区间.取共轭先验分布,在平方损失函数下,求得了未知参数、可靠度函数的贝叶斯估计和参数的等尾置信区间.根据后验预测密度函数,得到了预测值的估计.通过Monte Carlo随机模拟,得到了多种估计值,并进行了比较,结果表明在小样本场合贝叶斯估计要优于极大似然估计.     

QSAR结合人工神经网络预测取代氯苯酚生物毒性

取代氯苯酚类化合物是有机化学工业中必不可少的重要原料,现已有邻氯苯酚等4种酚类化合物被美国环保局定为优先控制的有机污染物[1].对此,国内外有关专家对取代氯苯酚的生物毒性进行了广泛研究,但都没有得到有效的构效关系[2-3 ].因此,通过建立取代氯苯酚生物毒性与分子结构间的定量关系,对于预测其生物毒性有着实际的意义.     

V_n(R~+)中半线性生成子空间的基与维数

在交换的零和自由半环上,首先讨论了半线性空间V_n中向量组线性相关性的一些性质,并给出向量组中极大线性无关组所含向量个数相同的条件.其次通过对半环R~+,+,.,0,1上生成子空间基的讨论,给出了向量组的极大线性无关组含相同向量个数的条件.最后对R~+,+,.,0,1上生成子空间的维数进行详细讨论并给出相应的结果.     

一类推广的q-Bernstein-Schurer-Kantorovich算子的逼近性质

基于q-整数的概念构造一类修正的Stancu型q-Bernstein-Schurer-Kantorovic算子,文中研究该算子的一些逼近性质,验证该算子的收敛性,并且利用光滑模和Lipschitz型极大函数的估计其收敛速度,同时,利用Korovkin型统计逼近定理研究Stancu型Bernstein-Schurer-Kantorovic算子的统计逼近性质.     

黄酮类化合物抗氧化活性的神经网络模型

采用量子化学的算法,计算了18个黄酮类化合物的13个结构参数,并采用逐步回归分析,筛选出3个电性结构参数,即A环的总电荷、B环的总电荷、双键氧上的电荷。使用Matlab7.0软件中的神经网络工具箱建立黄酮类化合物抗氧化活性的神经网络模型。交互验证法预报结果表明,预报误差平方和(PRESS)为0.0192,交叉验证系数(R)2为0.875,该神经网络模型预报结果可靠,神经网络可作为化合物活性研究的有效计算机辅助手段。