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在B3LYP/6-311G基组水平下,运用密度泛函理论(DFT)的量子化学方法,对20种重氮乙烷新烟碱类杀虫剂分子的电子结构特征进行了研究,获得了它们的前线轨道能(EHOMO、ENHOMO、ELUMO、ENLUMO等)、原子电荷(Qi)、摩尔熵(Sm)、偶极矩(μ)等量化参数与物理性质。经最佳变量子集回归研究发现,重氮乙烷新烟碱类杀虫剂分子对果蝇n AChRs、哺乳动物α4β2亚型的亲和力常数(p KD、p KA)分别与ELUMO、QW、QF、QN等参数具有良好的线性关系。逐一或逐四剔除交互验证以及VIF、tα/2检验,所建2个QSAR模型具有良好的稳健性及预测能力。根据2个QSAR模型推断了重氮乙烷新烟碱类分子可能的杀虫机理。进一步研究发现,在重氮乙烷新烟碱类分子的吡啶环上的合适部位,选用不含复键的吸电子能力较强的取代基团对其进行结构修饰,有利于提高修饰后分子的生物活性。基于分子17,设计出4种经结构修饰后对果蝇n AChRs亲和力显著提高的重氮乙烷新烟碱类分子(分别是分子27,28,30和31),希望能得到实验的证实。 相似文献
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基于分子电性距离矢量(M_t)表征21个芳胺喹唑啉衍生物的分子结构,并与其对人胃癌细胞的抗癌活性(pI)关联。通过最佳变量子集回归方法建立上述化合物抗胃癌活性的三参数(M_(15)、M_(18)、M_(82))定量构效关系模型。其交叉验证系数(R_(cv)~2)、非交叉验证系数(R~2)依次为0.386和0.737。通过R、R_(cv)~2、V_(IF)等检验,模型具有较好的相关性、稳健性和预测能力。结果显示,-CH_2-、-CH、-O-、-S-和-NH-等分子结构单元直接影响这些化合物的抗胃癌活性。将M_(15)、M_(18)、M_(82)作为人工神经网络的输入层结点,采用3∶3∶1的网络结构,利用BP算法获得了令人满意的pI模型,其R~2和标准偏差S_D分别为0.992和0.080,表明pI与三参数呈现优异的非线性关系。 相似文献
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基于比较分子力场分析(CoMFA)方法建立21种新型三唑并噻二唑衍生物对蛋白酪氨酸磷酸酯酶1B(PTP1B)的抑制活性(pM_P)的三维定量构效关系(3D-QSAR)。训练集中17个化合物用于建立预测模型,测试集5个化合物作为模型验证。已建立的CoMFA模型的交叉验证系数(R_(cv)~2)、非交叉验证系数(R~2)分别为0. 432、0. 975,说明所建模型具有较强的稳定性和良好的预测能力。该模型中立体场、静电场贡献率依次为59. 2%、40. 8%,表明影响抑制活性(pM_P)的主要因素是取代基的空间位阻及疏水性,其次是取代基的氢键及配位作用。基于此研究结果,设计了3个具有较高抑制活性的新化合物,有待医学实验验证。 相似文献
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基于Kier的分子连接性指数及邻接矩阵提出新型分子连接性指数(mGtv);引入手性指数(wj)并建立了手性连接性指数(mGtv):mGtv=mGtv×wj。mGtv适用于手性分子、非手性分子及内消旋异构体的结构差异表征。用多元统计回归研究18种手性羟酸和氨基酸的薄层色谱保留指数(RM)与mGtv的定量构效关系,经最佳变量子集回归建立其四元数学模型,传统的判定系数(R2)为0.973,逐一剔除法(leave-one-out,LOO)的交互验证系数(Q2)为0.950,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个手性连接性指数(0Cpv、2Cpv、Cchv、5Cpv)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和分子的手性特征以及柔韧性、折叠程度等三维结构因素。从上可见,新建手性连接性指数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了一种有效方法。 相似文献
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根据核磁共振的峰数及Randic的碳原子支化度,提出了碳原子特征值.基于连接矩阵和碳原子特征值,建立新的连接指数 mY.其中的0阶连接性指数 0Y很容易计算,且对烷烃异构体有很强的区分能力.将157种气态链烷烃的标准熵与其 0Y相关联, R=0.9985, 属于优级模型.与Randic指数的 0χ及倪才华等提出的信息拓扑指数Ix、 IW比较, 0Y具有良好的性质相关性与结构选择性. 相似文献
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基于拓扑化学理论,原子类型电拓扑态指数(Mk)被用于表征18种三嗪噁二唑基吡唑衍生物的化学微环境。采用最佳变量子集回归方法,分别建立上述化合物对蛋白酪氨酸磷酸酯酶1B(PTP1B)、细胞分裂周期25磷酸酯酶B(Cdc25B)的抑酶活性(P_t、C_d)与Mk的定量构效关系(QSAR)模型。它们的最佳三元QSAR模型的判定系数(R~2)依次为0.896、0.828,逐一剔除法交叉验证相关系数(R_(cv)~2)依次为0.830、0.688。经R_(cv)~2、VIF、FT、AC等检验,该模型具有良好的稳健性及预测能力。经训练集验证,上述模型均具有良好的外部预测能力。模型显示,影响Pt、Cd的因素既有不同的结构基团(-CH_3、-O-、-NH_2和芳环中-N=),也有相同的因素(芳环中-C=)。 相似文献
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为了预测二元无机物的标准熵,基于分子图的连接矩阵和离子参数gi、qi,提出了一种新的连接性指数mQ, mG及其逆指数mQ’, mG’。 qi、gi定义为:qi=(1.1+Zi1.1) /(1.7+ni), gi=(1.4+Zi) /(0.9+ri+ri-1),其中Zi 、ni和 ri分别代表离子i的电荷数、最外层主量子数和半径。从0Q, 0Q’, 1G,和1G’,利用多元线性回归分析方法和人工神经网络方法,可以构建优良的QSPR模型。对371个二元无机物,其多元线性模型及神经网络模型的相关系数、标准偏差和平均绝对偏差分别是:0.9905, 8.29 J.K-1.mol-1, 6.48 J. K-1.mol-1, 0.9960, 5.37 J.K-1.mol-1 和 3.90 J.K-1.mol-1。留一法交叉验证表明,其多元线性模型具有良好的稳定性。两个模型对187个未进入模型的二元无机物的标准熵的预测值和实验值之间的相关系数、标准偏差和平均绝对偏差分别是:0.9897, 8.64 J. K-1.mol-1, 6.84 J. K-1.mol-1, 0.9957, 5.63 J.K-1.mol-1, 和 4.18 J.K-1.mol-1。研究表明,本文方法在预测二元无机物标准熵时比文献方法更有效,两种模型均能较精确的预测二元无机物的标准熵,且神经网络模型的预测结果更精确。 相似文献
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有机污染物的生物富集因子与拓扑指数的数学模型 总被引:2,自引:1,他引:1
依据价连接性指数(xi)、电性拓扑态指数(ej)及电性距离矢量(mk)构建239种有机污染物生物富集因子(FBC)的6参数QSFR(定量结构-生物富集因子相关性)模型, 不仅相关程度高, 而且所用自变量数少. 该模型的传统相关系数(R2)为0.821, LOO(levae-one-out)交互验证系数(Q2)为0.809, 证明具有良好的稳健性及预测能力. 根据进入该模型的6个参数可知, 影响有机污染物FBC的主要结构基团是: —C—、>C—、—O—、—X、—NH2以及分子的柔韧性、折叠程度等空间因素. 可以认为在生物富集过程中,“诱导契合机理”也发挥一定作用. 对自变量集进行正交变换, 既不影响模型的相关性, 又能降低其自相关性. 相似文献