基于分子指纹对黄酮类化合物及其抗DPPH自由基活性的QSAR分析

应用定量构效关系（Quantitative structure activity relationship, QSAR）研究阐明黄酮类化合物（Flavonoid compounds, FCs）的子结构指纹（Substructure fingerprint）与1,1-二苯基-2-三硝基苯肼（1,1-Diphenyl-2-picrylhydrazyl, DPPH）自由基清除能力之间的关系,从而指导高效抗氧化物质的设计和发现。在PubMed数据库中收集77个具有明确抗氧化活性的黄酮类化合物,而在ChEMBL数据库中收集86个无抗DPPH活性的黄酮类化合物。这163个黄酮类化合物的子结构指纹由PubChem系统生成,然后通过卡方检验筛选出与黄酮类化合物的抗氧化活性显著相关的分子指纹,最后通过判别分析建立预测QSAR模型,并采用回代法和交叉验证法对已建立的模型进行准确性和稳健性的验证。结果表明,黄酮类化合物抗DPPH自由基活性与ESSSR环的计数、简单相邻原子的类型和简单的SMARTS模式等因素有关。此外,所建立的QSAR模型能较好地预测黄酮类化合物的DPPH自由基清除活性,可用于评价候选抗氧化剂的潜力。     

近红外光谱结合随机森林算法：一种快速有效的附子产地溯源策略

可靠的原产地认证方法对于保护指定产地的高价值中药材（例如道地药材、地理标志产品等）至关重要。附子作为著名的传统中药和川产道地药材，疗效显著，临床应用广泛，在国内外市场需求量很大。不同产地的附子疗效和价格有所不同，大众很难通过传统经验进行准确鉴别，基于植物代谢组学模式下的质谱检测技术，测试样本制备过程繁琐冗长、操作复杂、检测时间长，且重现性偏低。近红外光谱作为一种成熟、快速、无损的检测技术，被机器学习集成后为中药材在线质量监管和控制带来新途径。基于近红外光谱技术结合随机森林算法建立了一种不同产地附子无损鉴别模型。在四川、陕西和云南等主要栽培区域共采集了255份附子样本，采用傅里叶变换近红外光谱获得所有样本的漫反射光谱信息。采用单一和组合光谱预处理方式以消除光谱中的多种干扰，并筛选出最佳预处理方式，以此为输入指标建立随机森林模型。采用灵敏度、特异度和平衡精度等指标评价了模型的综合性能。结果表明：Savitzky-Golay平滑+多元散射校正为最佳预处理方式；仅采用全波长数据，RF模型对3组省级的样本的预测准确率超过了90%，预处理后预测准确率达98.39%；对于市/县一级样本，RF模型同样具有优秀的判别能力，准确率大于75%。模型对道地产区周边栽培区域的样本，识别率达100%。过滤出前100个特征波数，重新优化模型，模型对各市/县级区域的识别精度超过85%，尤其是对一些产自高原样本的识别能力得到了明显提升。研究中采用了环境友好型溯源策略，分析速度更快，样品损失更少，精度更高，为不同产地附子快速、高效的鉴别提供了新模式，为后续附子及其相关炮制品的鉴别和溯源提供了参考。     

课程教学改革和创新的结晶——介绍《工程化学基础》教材

1999年 6月 ,“面向 2 1世纪课程教材”《工程化学基础》由高等教育出版社出版。它是工科普通化学课程教学改革和创新的结晶。　　工科普通化学课程体系、内容和教学方法上存在的问题比较典型 ,所以在每次改革浪潮中都首当其冲 ,原因是 :在体系上 ,它以化学学科体系的完整性为衡量标准 ;在内容上 ,存在三多三少的问题 :考虑化学的共性多 ,工科的特点少 ;考虑化学的理论多 ,工程实际应用少 ;考虑化学系统内部内容的衔接多 ,新知识和边缘学科交叉知识少。事实上 ,2 0世纪以来 ,我国工科普通化学课程教学从体系、内容和教学方法都是沿着一条多…