用定量结构性质关系预测表面活性剂的浊点

用结构、电子、空间和热力学等性质为描述符，建立了宏观性质非离子表面活性剂浊点与微观结构之间的定量结构性质关系. 这些描述符包括辛醇/水分配系数lgP、分子表面积A、相对分子质量Mr、偶极矩μ-y和μ-z.通过49个非离子表面活性剂浊点的实验数值与五个性质之间的关系式，成功地预测了其他非离子表面活性剂的浊点.     

Quantitative structure–ion intensity relationship strategy to the prediction of absolute levels without authentic standards

The lack of authentic standards represents a major bottleneck in the quantitative analysis of complex samples. Here we propose a quantitative structure and ionization intensity relationship (QSIIR) approach to predict the absolute levels of compounds in complex matrixes. An absolute quantitative method for simultaneous quantification of 25 organic acids was firstly developed and validated. Napierian logarithm (LN) of the relative slope rate derived from the calibration curves was applied as an indicator of the relative ionization intensity factor (RIIF) and serves as the dependent variable for building a QSIIR model via a multiple linear regression (MLR) approach. Five independent variables representing for hydrogen bond acidity, HOMO energy, the number of hydrogen bond donating group, the ratio of organic phase, and the polar solvent accessible surface area were found as the dominant contributors to the RIIF of organic acids. This QSIIR model was validated to be accurate and robust, with the correlation coefficients (R²), R² adjusted, and R² prediction at 0.945, 0.925, and 0.89, respectively. The deviation of accuracy between the predicted and experimental value in analyzing a real complex sample was less than 20% in most cases (15/18). Furthermore, the high adaptability of this model was validated one year later in another LC/MS system. The QSIIR approach is expected to provide better understanding of quantitative structure and ionization efficiency relationship of analogous compounds, and also to be useful in predicting the absolute levels of analogous analytes in complex mixtures.     

基于范数指数定量构效关系预测β-环糊精络合常数

环糊精在药剂学领域中是一类重要的包结化合物, 其中络合物稳定常数(logK)是一个关键评价参数. 本研究基于扩展距离矩阵提出了一组范数指数, 利用多种计算方法构建了系列定量构效关系模型, 并对233种化合物与β-环糊精的logK进行了计算预测. 计算结果表明基于扩展距离矩阵范数建立的系列定量构效关系模型均能较好预测logK; 其中利用最小二乘-支撑向量机方法建立的模型预测效果最好, 其预测结果的相关性系数R和留一、留十交叉验证相关性系数(Q_LOO,Q_LTO)分别为0.9587、0.8775和0.8732. 与文献方法对比结果表明, 本工作的预测结果在准确性和稳定性上有着显著的改善, 且能分辨同分异构体. 本课题组前期研究成果和本项工作表明基于范数指数构建的定量构效关系不仅适用于计算化合物的基础物理化学性质, 还能应用到化学反应过程相关常数的准确预测.     

甲基烷烃结构与色谱保留指数相关性的拓扑指数法研究

计算了207个甲基烷烃的127个拓扑指数变量,把变量选择方法GAPLS方法引入到定量结构与气相色谱保留关系研究中,对127个拓扑指数变量进行选择,得到了含7个变量的化合物的定量结构与色谱保留指数关系(QSRR)模型,其复相关系数的平方为0.99998,标准偏差为2.88。交互验证的复相关系数为0.99997,交互验证的预测标准偏差为2.95,表明该模型具有良好的稳定性和可靠性。对获得的7个变量进行了合理的结构解释,表明甲基烷烃色谱保留指数完全能用拓扑指数来精确表征。     

低阶煤热萃取物与瘦煤共炭化焦炭的微观结构及显微强度研究

以众唯瘦煤作为主炼焦煤,大同长焰煤萃取物作为添加剂,进行共炭化处理制备坩埚焦。利用偏光显微镜法定量研究焦炭光学显微组分,获得焦炭的各向异性指数(DRAS);采用XRD及分峰拟合的方法研究了焦炭的微晶粒径(L_c)、芳香缩合度(I_a)、石墨化度(g);利用Raman光谱结合分峰拟合的方法研究了焦炭中理想石墨微晶含量(I_g)。对所得焦炭的光学显微组分进行定量分析发现:大同长焰煤热解萃取产物的添加对共炭化焦炭的光学显微组分有显著的影响,利用偏光显微镜法计算出焦炭的DRAS与XRD和Raman计算的焦炭微晶参数呈现很好一致性。并且,焦炭的显微强度与其微观结构关联性极大。     

基于磁珠-适配体的高效液相色谱-串联质谱法检测食品中的黄曲霉毒素B1

本文构建了特异性识别黄曲霉毒素B₁(AFB₁)的磁珠-适配体,并与高效液相色谱-串联质谱联用(LC-MS/MS),建立食品中AFB₁的定量检测方法。 利用碳二亚胺盐酸盐(EDC)活化法,将羧基磁珠进行活化。 活化后的羧基磁珠与5'端氨基修饰的适配体进行孵育结合,通过酰胺反应将适配体共价连接在羧基磁珠表面,固定在磁珠表面的适配体作为捕捉探针将样品提取液中的AFB₁分离,通过LC-MS/MS对AFB₁进行定性和定量分析。 检测结果表明:AFB₁在浓度0.25～25 ng/mL呈良好的线性关系,相关系数R²=0.999,定量检出限为0.25 ng/mL,回收率达到80.3%～92.5%,相对标准偏差(RSD)低于8%。 该方法操作简单、快速便捷、可痕量地检测AFB₁,所制备的磁珠-适配体可重复利用,为定量检测AFB₁提供了另一种技术支持。     

质谱快速分析猪肉中痕量沙丁胺醇及克伦特罗

采用内部萃取电喷雾电离质谱( iEESI-MS)技术,在无需样品预处理的前提下,采用标准加入法直接对猪肉组织中沙丁胺醇与克伦特罗进行定性和定量分析。结果表明,本实验对猪肉组织中沙丁胺醇与克伦特罗具有较高的灵敏度,单个样品单一指标的检测时间少于30 s。在0.01~1000μg/kg浓度范围内,信号强度对数(Y)与浓度对数(X)具有较好的线性关系,定量限分别为6.2和9.8 ng/kg。本方法分析速度快、样本耗量少、灵敏度高,适用于猪肉中痕量沙丁胺醇与克伦特罗等“瘦肉精”的快速检测。     

硅胶基质固定相离子对反相液相色谱法测定强离解化合物的正辛醇/水分配系数

反相液相色谱(RPLC)是测定正辛醇/水分配系数(log P)的有效方法,但由于缺少同类型模型化合物,RPLC在测定强离解化合物的log P时遇到挑战。该文在硅胶基质C18色谱柱上,采用离子抑制反相液相色谱(IS-RPLC)和离子对反相液相色谱(IP-RPLC)分别对中性化合物、酚酸、羧酸、磺酸及部分两性化合物的保留行为进行了系统研究。在IS-RPLC模式下,利用中性化合物、弱离解的酚酸和苯羧酸作为模型化合物,建立了表观正辛醇/水分配系数(log D)与纯水相保留因子对数值(log k_w)的定量结构-保留行为关系(QSRR)模型,测定了19种离解化合物的log D值,作为后续IP-RPLC的模型化合物及验证化合物。在IP-RPLC模式下,将中性、弱离解和强离解化合物作为混合模型组,以溶质静电荷n_e、氢键酸碱性参数A和B为桥梁,建立了线性良好的log D-log k_w-IP模型,采用3种不同类型的离解化合物进行了外部验证实验,预测值误差低于10%,证实了模型的可靠性。在此基础上,预测了8种强离解化合物的log D_7.0值(pH 7.0条件下的log D值)。研究表明,利用结构相关参数沟通不同类型的模型化合物,是实现IP-RPLC测定强离解化合物log D值的一种行之有效的方法。与聚乙烯醇基质色谱柱相比,通用型的硅胶基质色谱柱上尽管存在着更多的次级作用,但可以为强离解化合物log D的测定提供更灵活的选择。     

A QICAR Model for Metal Ion Toxicity Established via PLS Method

The partial least squares(PLS) method was employed to establish a quantitative ion characteristics-activity relationship(QICAR) model for metal ion toxicity(EC₅₀ of 15 metal ions). The ion characteristics included AN(the atomic number), ΔIP(the change in ionization potential, eV), X_m(the electronegativity, eV), AW(the atomic weight), X_m²r(the covalent index), ΔE₀(the absolute difference between electrochemical potential of the ion and that of its first stable reduced state, eV),|lgK_OH|(the absolute value of the lg of the first hydrolysis constant), AR(the atomic radius, nm), AR/AW(the ratio between atomic radius and atomic weight) and σ_p(the softness index) selected based on relative correlation analysis. The simulated and tested(with the other four metals) efficiency coefficients of the model are 0.88 and 0.96, respectively. The information revealed from the QICAR model indicates that the value of the metal ion toxicity was positively correlated with variables AN, ΔIP, X_m, AW and X_m²r; negatively correlated with variables ΔE₀, |lgK_OH|, AR/AW, AR and σ_p, and ion characteristics ΔE₀, X_m, σ_p and X_m²r were found to contribute more to the toxicity of metal ions via the accurate analysis method provided by PLS. The model could be used to predict the toxicity of the target metals and preliminary to assess combined pollution and environmental risk for heavy metals in the environments.     

基于QSAR对偶氮染料光响应性及降解路径研究

采用密度泛函理论方法计算偶氮染料类化合物的量子化学参数,研究该类化合物结构与光响应活性的定量构效关系(QSAR),应用多元回归方法建立的方程具有显著统计学意义,并结合紫外光谱结果进行降解过程预测.结果表明:光催化体系中会最先造成偶氮染料的N=N键与萘环的断开,然后再生成其他副产物,副产物再经过电子转移、开环等一系列反应...     

Solubility prediction of anthracene in mixed solvents using a minimum number of experimental data

Numerical methods to predict the solubility of anthracene in mixed solvents have been proposed. A minimum number of 3 solubility data points in sub-binary solvents has been employed to calculate the solvent-solute interaction terms of a well established colsolvency model, i.e. the combined nearly ideal binary solvent/Redlich-Kister model. The calculated interaction terms were used to predict the solubility in binary and ternary solvent systems. The predicted solubilities have been compared with experimental solubility data and the absolute percentage mean deviation (APMD) has been computed as a criterion of prediction capability. The overall APMD for 25 anthracene data sets in binary solvents is 0.40%. In order to provide a predictive method, which is based fully on theoretical calculations, the quantitative relationships between sub-binary interaction terms and physicochemical properties of the solvents have been presented. The overall APMD value for 41 binary data sets is 9.19%. The estimated binary interaction terms using a minimum number of data points and the quantitative relationships have then been used to predict anthracene solubility data in 30 ternary solvent systems. The produced APMD values are 3.72 and 15.79%, respectively. To provide an accurate correlation for solubility in ternary solvent systems, an extension to the combined nearly ideal multicomponenet solvent/Redlich-Kister (CNIMS/R-K) model was proposed and the corresponding overall AMPD is 0.38%.     

对氨基苯甲酸酯同系物与细胞色素P450代谢中间体络合物形成速率的定量构效关系

对氨基苯甲酸酯同系物与细胞色素Ｐ４５０代谢中间体络合物形成速率的定量构效关系傅旭春,刘志强,蒋惠娣（浙江医科大学药学系,杭州,３１０００６）关键词细胞色素Ｐ４５０,对氨基苯甲酸酯,代谢中间体络合物,定量构效关系,分子连接性细胞色素Ｐ４５０是混合功能氧...     

SMILES as an alternative to the graph in QSAR modelling of bee toxicity

Simplified Molecular Input Line Entry System (SMILES) nomenclature has been used as elucidating the molecular structure in construction of the quantitative structure-activity relationships (QSAR) for predicting bee toxicity. On the basis of the symbols used in the SMILES notation numerical parameters have been obtained, which are simple and fast to calculate. The method has been used to develop a QSAR model to predict toxicity of pesticides on bees. Results on a heterogeneous set of pesticides are good. Statistical characteristics of this model are: n=85, R2=0.68, s=0.82, F=180 (training set); n=20, R2=0.72, s=0.68, F=46 (test set).     

多氯联苯的定量结构－性质(活性)关系

多氯联苯(PCBs)是一类重要的持久性环境污染物.首先对所有209个PCB分子进行了HF/6-31G*水平上的结构优化, 在优化结构上获得了分子的表面静电势分布, 并在此基础上对其统计导出的参数进行了计算．其后, 运用多元线性回归方法对PCBs的水溶性、正辛醇/水分配系数、正辛醇/空气分配系数、土壤吸附性、水溶液活度系数、298 K超冷流体蒸汽压、总分子表面积、色谱保留指数、升华焓、蒸发焓、熔融焓、PCB结合芳烃受体活性数据、生物降解度以及生物降解速率参数等理化性质和生物活性与分子的结构参数进行了关联．结果表明:分子静电势参数结合分子表面积和常规的量子化学参数可以很好地用于表达多氯联苯分子理化性质和生物活性与其分子结构间的定量关系．     

硫醇和硫醚的沸点与分子结构之间关系的拓扑化学研究

根据分子拓扑学原理, 用染色因子标识原子性质的差异, 发展了一种适用于含原子分子体系结构性能关系研究的新方法。据此探讨了硫醇和硫醚的沸点与分子结构之间的关系, 提出一个既能合理表征结构性能关系, 又能预测沸点的定量关系式。     

基于反相高效液相色谱法构建 QSRR 模型测定萘类及蒽醌类化合物的正辛醇-水分配系数

正辛醇-水分配系数(Kow )是评价药物毒性、活性及跨膜转运等的重要参数,但直接测定法实验过程复杂。本研究采用反相高效液相色谱(RP-HPLC)法,以甲醇-水为流动相,以29种已知 Kow的酸性和中性苯系物及萘类、醌类衍生物为模型化合物,以保留时间两点校正法( DP-RTC)校正保留时间,并由 Snyder-Soczewinski方程得100%水相保留因子(kw ),建立了表观正辛醇-水分配系数 Kow＂与 kw 的定量关系(Quantita-tive structure-retention relationship, QSRR)模型,并对模型进行了内、外部验证。结果表明,不同 pH 下的 QSRR模型线性相关性 R2=0.974~0.976,内部验证( R2cv =0.970~0.973)和外部验证结果(6种验证化合物,1.4%≤相对误差(RE)≤7.9%)令人满意,与考虑了分子结构参数后建立的线性溶剂化能模型(LSER)相比无差异。将建立的 QSRR 模型应用于11种萘类和蒽醌类化合物的 Kow测定,并与软件计算值、摇瓶法实验值比较,结果表明,本方法准确性更高,且简单快捷,可用于快速准确预测复杂混合物体系中组分的 Kow。     

高效液相色谱法构建定量结构-保留关系预测中药肝肾毒性组分的正辛醇-水分配系数值

构建了定量结构-保留关系(QSRR)测定马兜铃酸A、马兜铃酸B、马兜铃内酰胺及白黎芦醇的正辛醇-水分配系数(K_(ow))。采用反相高效液相色谱(RP-HPLC)法,以甲醇-水为流动相,以16种已知K_(ow)值的酸性和中性苯系物为模型化合物,以保留时间两点校正法(DP-RTC)校正保留时间,并由Snyder-Soczewinski方程得100%水相保留因子k_w,建立了表观正辛醇-水分配系数K_(ow)″与k_w的定量关系(QSRR模型),并对模型进行了内、外部验证。结果显示,不同pH下的QSRR模型线性相关性良好(相关系数R~2为0.980~0.987),内部验证(交叉验证相关系数R_(cv)~2为0.982~0.988)和外部验证结果(6种验证化合物的相对误差RE为0.6%~10.9%)令人满意。将建立的QSRR模型应用于中药中4种潜在肝肾毒性化合物的K_(ow)测定,并与软件计算值、摇瓶法(SFM)实验值比较,结果显示该方法准确性更高,且简单快捷。该文提出的采用中性及酸性苯系物建立QSRR模型,通过对结构与性质相似的中药材组分进行RP-HPLC分析,得到各待测组分的保留时间即可获得其K_(ow)值的简便策略,解决了中药组分复杂且难以分离、无法通过SFM测定其K_(ow)值的问题,为通过定量-构效关系(QSAR)模型实现快速预测中药组分的肝肾毒性提供了可靠的K_(ow)数据。     

有机污染物在碳纳米管吸附的定量结构-性质关系

对一系列共59个芳香性分子进行了HF/6-31G*水平上的结构优化,并在优化结构上进行了分子静电势及其导出参数的计算,应用多元线性回归方法建立了碳纳米管吸附有机污染物的平衡常数与分子结构间的定量关系.结果表明,分子表面静电势参数(Vmin、σ2+和ΣV+ind)结合分子表面积(S)和最低空轨道能级(εLUMO)可以很好地用于构建碳纳米管吸附的定量结构-性质关系(QSPR)模型.模型中引入的参数均具有明确的物理意义,其合理性可以从污染物与碳纳米管或水分子间相互作用的角度进行解释.模型的稳定性和预测能力经"留一法"和Monte Carlo交叉验证法进行了确证.本文亦采用支持向量机(SVM)、最小二乘支持向量机(LSSVM)和高斯过程(GP)等三种方法建立了上述参数与碳纳米管吸附性质的非线性模型.SVM和LSSVM模型表现出强的拟合能力,但预测能力明显不如其他模型.GP模型无论是拟合能力还是预测能力都是最佳,但并没有明显地优于线性模型,说明对本文研究体系而言,其分子结构与性质间的关系主要以线性形式存在.