增加药学专业无机化学"药味"的思考与探索

无机化学是医学院校药学专业学生必修的专业基础课程。为了提高教学质量,增强学生的学习兴趣与专业素养,在药学专业无机化学教学中应强化与药学之间的紧密联系。文章结合教学实践,总结了增加药学专业无机化学"药味"的思考与探索。     

q~2引导构象选择CoMFA方法研究HIV－1RT抑制剂

对未知受体结构的药物设计其主导方法CoMFA来说，柔性目标分子的多种构象 造成了问题的复杂性。本文介绍交叉验证参数R~2(q~2)引导的构象选择CoMFA方法 ，选择化合物的最佳构象。将一组47个HIV－1 RT抑制剂进行有、无构象选择的 CoMFA分析来作评价。根据化合物的活性、毒性、选择性指数（毒性／活性比）等 实验数据得到的模型，其交叉验证参数q~2为0.7以上，非交叉验证的相应参数为0. 94以上，最后，还经过试验集化合物验证该模型的预测能力，置信度（1－α）＞ 0.99。     

苯并咪唑类缓蚀剂的3D-QSAR研究及分子设计

采用比较分子场分析法(CoMFA)和比较分子相似性指数分析法(CoMSIA), 对苯并咪唑衍生物抗盐酸腐蚀的缓蚀性能进行了三维定量构效关系研究, 并使用留一法交叉验证手段对3D-QSAR模型的稳定性及预测能力进行了分析. 结果表明, 立体场、静电场和氢键供体场(电子给体)是影响苯并咪唑缓蚀剂缓蚀性能的主要因素; 所构建的CoMFA模型(q2=0.541, R2=0.996)和CoMSIA模型(q2=0.581, R2=0.987)均具有较好的统计学稳定性和预测能力. 基于3D-QSAR等势图设计出了几种具有较好缓蚀性能的苯并咪唑化合物, 为油气田新型缓蚀剂的研发提供了一种新思路.     

苯并咪唑类缓蚀剂的HQSAR研究及分子设计

采用分子全息定量构效关系(HQSAR)方法, 构建苯并咪唑衍生物在酸性环境中的缓蚀性能与结构之间的定量构效关系模型, 研究不同碎片区分参数及碎片大小对模型质量的影响, 寻找最优HQSAR模型, 并对其稳定性及预测能力进行评价. 结果显示: 选取碎片区分参数为原子类型(A)、化学键类型(B)、连接性(C)、氢原子(H)、手性(Ch)、氢键给体和受体(D&;A), 碎片大小为1-3 建模时, 得到的HQSAR 模型(r²(非交叉验证系数)=0.996, q²(交叉验证系数)=0.960, SE_cv(交叉验证标准误差)=3.709)具有良好的统计学稳定性及预测能力. 根据最优HQSAR模型图设计出的38种苯并咪唑类化合物理论上均具有较好的缓蚀性能. 本研究为油气田新型高效缓蚀剂研发提供可靠的理论依据.