5,6-二氢-(9H)-吡唑[3,4-c]-1,2,4-三唑[4,3-a]吡啶类抑制剂的HQSAR研究

应用分子全息定量构效关系(HQSAR)分析方法,以5,6-二氢-(9H)-吡唑[3,4-c]-1,2,4-三唑[4,3-a]吡啶类抑制剂为研究对象,建立了一组对磷酸二酯酶4有抑制活性的化合物HQSAR模型,分析化合物活性与分子结构之间的关系.探讨了分子全息长度、分子碎片大小以及碎片区分参数对模型质量的影响.最优模型的交叉验证相关系数q2=0.628,非交叉验证相关系数r2=0.930,标准偏差SE=0.277.该模型具有较好的预测能力,对该类化合物性质的预测及进一步合成工作有指导意义.     

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.     

5-羧基苯并咪唑类HCV NS5B聚合酶抑制剂的HQSAR研究及分子设计

利用分子全息技术研究了129个5-羧基苯并咪唑类HCV NS5B聚合酶抑制剂的结构与活性之间的关系.讨论了分子碎片大小、碎片区分参数及全息长度对模型质量的影响.利用偏最小二乘法(partial least square,PLS)建立了一组以99个化合物为训练集的最优模型,该模型的交叉验证相关系数q~2=0.820,非交叉验证相关系数r~2=0.963,标准偏差SEE=0.213;用最优模型对由30个化合物组成的测试集进行预测,得到其相关系数r_(pred)~2=0.98,表明了该模型具有良好的预测能力及拟合能力.利用色码图对模型中不同原子及不同结构的贡献进行了解释,在此基础上根据最优HQSAR模型设计了几种具有良好抗HCV活性的苯并咪唑类HCV NS5B聚合酶抑制剂分子,为新型HCV NS5B聚合酶抑制剂的设计和优化提供了参考.     

胶体泡沫(CGA)排液动力学研究

分别对三种表面活性剂, 十二烷基硫酸钠(SDS)、十六烷基三甲基溴化铵(HTAB)以及吐温80 (Tween 80)形成的胶体泡沫(CGA)的排液过程动力学进行了研究. 讨论了表面活性剂种类和浓度, 体系温度等对CGA排液过程的影响. 运用非线性最小二乘法拟合, 推出了表征CGA排液过程的动力学模型: V_t＝V_maxtⁿ/(Kⁿ＋tⁿ), 式中, V_t表示时间t时的排液量(mL), t表示排液时间(s), V_max表示CGA最大排液量(mL)的模型参数, K为模型参数, 表征CGA排液过程的半衰期t_1/2, n为排液曲线反曲特征指数. 通过该模型计算出了表征CGA排液过程的速率常数k_d和半衰期t_1/2等参数. 并通过lnk_d～T^－1的线性关系, 证明了该模型符合Arrhenius方程. 最后, 通过对CGA排液速率随时间的变化分析, 解析了CGA排液过程的“两段论”机理.     

具有除草活性的大环内酯类衍生物的定量构效关系

研究了一系列结构新颖的具有除草活性的大环内酯衍生物的定量构效关系(QSAR). 构建的比较分子力场分析(CoMFA)、比较分子近似指数分析(CoMSIA)和全息定量构效关系(HQSAR)分子模型的交叉验证系数r2cv均大于0.5, 非交叉验证系数r2都超过0.8, 表明获取的QSAR模型具有可信的预测能力. 对CoMFA、CoMSIA模型的三维(3D)等势图分析, 发现除了立体场和静电场外, 疏水场和氢键受体场也是影响大环内酯类化合物除草活性的重要因素. 构建的HQSAR模型的原子贡献图提示的结构改造信息与三维QSAR的结果基本一致. 利用CoMFA、CoMSIA模型提供的信息,对目前已合成的活性最高化合物B1-3进行分子结构改造, 预测结果发现部分化合物可能具有更好的除草活性.     

拓扑指数与烷烃色谱保留指数的定量相关研究

基于分子图论, 计算了64个链烷烃的一阶连接性指数(¹χ)和奇偶指数(OEI), 并对气相色谱保留指数进行定量结构-性质相关(QSPR)研究, 得到多元线性回归模型RI＝55.7631＋25.7317OEI＋111.4508¹χ (R²＝0.9960, RMS＝9.36, ARD＝1.02%). 交叉验证和预测结果表明, 所建立的QSPR模型具有良好的稳定性和预测能力. 与文献结果比较, 本文所用的参数少, 且计算简便.     

三苯胺类染料敏化太阳能电池能量转化效率的全息定量构效关系研究

研究构建了三苯胺类化合物分子结构与相应染料敏化太阳能电池能量转化效率(PCE)之间的全息定量构效关系(HQSAR)模型。当fragment distinction、fragment size、hologram length和principal components分别为“C、DA”、“4-7”、“199”和“6”时,可以获得最优HQSAR模型。采用外部测试集验证和留一交叉验证对所建立模型进行检验,外部测试集验证中CCC和 Q2F3分别为0.933和0.892,留一交叉验证中其q2cv和r2分别为0.791和0.902,表明所建立模型具有较好的拟合效果和预测能力。通过所建立HQSAR模型的分子贡献图可知,环戊并二噻吩基团的存在有利于提高PCE值,长烷基链的存在可能降低PCE值。     

肿瘤血管阻断剂黄酮-8-乙酸类衍生物的三维定量关系研究

选择了肿瘤血管阻断剂黄酮-8-乙酸类衍生物, 采用比较分子力场分析(CoMFA)和比较分子相似性指数分析(CoMSIA)方法进行三维定量构效关系的研究. 33个化合物建立了预测模型, 6个化合物作为训练集进行模型验证. 其中CoMFA模型的交叉验证系数q²＝0.621, 最佳主成分数为4, 标准偏差s_press＝0.345, 非交叉相关系数r²＝0.945, 标准偏差s＝0.131, F＝120.455. CoMSIA模型的交叉验证系数q²＝0.700, 最佳主成分数为5, 标准偏差s_press＝0.312, 非交叉相关系数r²＝0.946, 标准偏差s＝0.133, F＝94.193. 计算结果表明, 构建的CoMFA和CoMSIA模型具有良好的预测能力, 可用于指导该类化合物的设计.     

新型三唑类抗真菌化合物的三维定量构效关系研究

采用比较分子力场分析法(CoMFA)和比较分子相似性指数分析法(CoMSIA), 系统研究了40个新型三唑类化合物抗真菌活性的三维定量构效关系. 在CoMFA研究中, 研究了两种药效构象对模型的影响, 并考察了网格点步长对统计结果的影响. 在CoMSIA研究中, 系统考察了各种分子场组合、网格点步长和衰减因子对模型统计结果的影响, 发现立体场、静电场、疏水场和氢键受体场的组合得到最佳模型. 所建立CoMFA和CoMSIA模型的交叉相关系数q²值分别为0.718和0.655, 并都具有较强的预测能力. CoMFA和CoMSIA模型的三维等值线图直观地解释了化合物的构效关系, 阐明了化合物结构中苯环上各位置取代基对抗真菌活性的影响, 为进一步结构优化提供了重要依据.     

通过氢键构筑的含3-硝基邻苯二甲酸的层状超分子化合物

合成了含大量氢键的层状超分子化合物[C₄H₁₂N₂](HL)₂ (I)和[YL(HL)(H₂O)₃]₂•2H₂O (II) (H₂L＝O₂NC₆H₃- (CO₂H)₂, 3-硝基邻苯二甲酸), 并通过元素分析、红外分析和单晶X衍射表征了组成与结构. 化合物I为双质子化哌嗪阳离子和3-硝基邻苯二甲酸氢根阴离子组成的加合物, 阴离子之间靠强烈的O—H…O氢键形成无限链状结构, 同时阴离子链通过N—H…O氢键与阳离子扩展成网状结构, 相邻的网状结构再由分子间弱作用力构筑成层状超分子. 化合物II则是在双核稀土配合物结构单元通过O—H…O氢键构成的网状结构基础上再进一步由层间弱作用力构筑成的层状超分子化合物. 化合物II的网格结构中, 菱形单元空隙里填充的两个结晶水通过氢键将结点上的双核单元更牢固地结合在一起. 化合物I为单斜晶系, P2₁/c空间群, a＝1.3176(3) nm, b＝1.1096(2) nm, c＝0.75950(15) nm, b＝97.14(3)°, V＝1.1017(4) nm³, Z＝4, μ＝0.129 mm^－1, D_c＝1.533 Mg/m³. 化合物II为三斜晶系, P-1空间群, a＝0.81262(16) nm, b＝0.86942(18) nm, c＝1.5011(3) nm, α＝99.84(3)°, β＝91.26(3)°, γ＝104.55(3)°, V＝1.0091(4) nm³, Z＝1, μ＝2.983 mm^－1, D_c＝1.910 Mg/m³.     

Quantitative structure-activity relationships for a series of selective estrogen receptor-beta modulators

The estrogen receptor-beta subtype (ERβ) is an attractive drug target for the development of novel therapeutic agents for hormone replacement therapy. Hologram quantitative structure-activity relationships (HQSAR) were conducted on a series of 6-phenylnaphthalene and 2-phenylquinoline derivatives, employing values of ERβ binding affinity. A training set of 65 compounds served to derive the models. The best statistical HQSAR model (q ²?=?0.73 and r ²?=?0.91) was generated using atoms, bonds, connections and donor and acceptor as fragment distinction parameters, and fragment size default (4–7) with hologram length of 199. The model was used to predict the binding affinity of an external test set of 16 compounds, and the predicted values were in good agreement with the experimental results. The final HQSAR model and the information obtained from 2D contribution maps should be useful for the design of novel ERβ modulators having improved affinity.     

人类A3腺苷受体拮抗剂1,2,4-三唑并[1,5-α]喹喔啉衍生物的QSAR研究

采用遗传算法构建了27种人类腺苷受体拮抗剂1,2,4-三唑并[1,5-α]喹喔啉衍生物与受体之间的亲和性的QSAR模型. 为得到理想模型, 计算了拓扑学、热力学、空间、电子拓扑状态和量子化学描述符. 结合这些参数得到最终模型: pK_i＝13.407－0.027*F_C－8^E－0.033*F_C－8^N＋0.845*Atype_C_28－19.493*Shadow_XYfrac.计算得到的统计学指标为: LOF＝0.291, r²＝0.766, r_adj²＝0.723, F-test＝17.974, PRESS＝3.469, CV-r²＝0.791. 通过对模型进行分析, 得到如下结论: 降低C-8位亲电、亲核原子的前线电子密度的权重和分子在XY平面的投影分数, 增加疏水性原子类型描述符Atpye_C_28的值, 都对增加化合物分子与受体的亲和性有利. 利用此模型合理的设计了两个新的化合物, 并预测具有较高的结合活性. 该研究为喹喔啉衍生物作为人类A₃腺苷受体拮抗剂的结构改造提供理论指导, 并为进一步研究受体与配体亲和性机理奠定理论基础.     

1,2-萘醌类化合物抑制PTP1B的三维定量构效关系研究

蛋白酪氨酸磷酸酶1B (protein tyrosine phosphatase 1B, PTP-1B)是近年来发现的治疗II型糖尿病的新靶点, 1,2-萘醌类化合物对PTP-1B有较好的抑制活性, 具有良好的药用前景. 为了设计出本类化合物抑制效果更好的分子构型, 用比较分子力场分析(CoMFA)和比较分子相似性指数分析(CoMSIA)对该类化合物进行了三维定量构效关系(3D-QSAR)的研究, 并建立了相关的预测模型. 其中, CoMFA模型的交叉验证相关系数(q²)为0.555, 非交叉验证相关系数(r²)为0.991, 标准偏差(SEE)为0.049, F值为564.910. CoMSIA模型的q²为0.558, r²为0.991, SEE为0.050, F值为542.773. 计算结果表明, 获得的CoMFA和CoMSIA模型具有良好的预测能力, 可以应用于指导该类化合物的设计.     

3D CoMFA,CoMSIA, topomer CoMFA and HQSAR studies on aromatic acid esters for carbonic anhydrase inhibitory activity

Molecular modelling studies [comparative molecular field analysis (CoMFA), comparative molecular similarity indices analysis (CoMSIA), topomer CoMFA and hologram quantitative structure–activity relationship (HQSAR)] have been performed on the series of 28 molecules belonging to the series of aromatic acid ester derivatives for their carbonic anhydrase inhibitory activity. The model exhibited good correlation coefficient (r²) and cross‐validated correlation coefficient (q²) for CoMFA, CoMSIA and HQSAR methods. On the basis of the findings from all these studies, a structure–activity relationship was established. Copyright © 2013 John Wiley & Sons, Ltd.     

Quantitative structure-activity relationships for a series of selective estrogen receptor-beta modulators

The estrogen receptor-beta subtype (ERbeta) is an attractive drug target for the development of novel therapeutic agents for hormone replacement therapy. Hologram quantitative structure-activity relationships (HQSAR) were conducted on a series of 6-phenylnaphthalene and 2-phenylquinoline derivatives, employing values of ERbeta binding affinity. A training set of 65 compounds served to derive the models. The best statistical HQSAR model (q(2) = 0.73 and r(2) = 0.91) was generated using atoms, bonds, connections and donor and acceptor as fragment distinction parameters, and fragment size default (4-7) with hologram length of 199. The model was used to predict the binding affinity of an external test set of 16 compounds, and the predicted values were in good agreement with the experimental results. The final HQSAR model and the information obtained from 2D contribution maps should be useful for the design of novel ERbeta modulators having improved affinity.     

Predicting toxicity of benzene derivatives by molecular hologram derived quantitative structure–activity relationships (QSARS)

Holographic quantitative structure–activity relationship (HQSAR) is an emerging QSAR technique with the combined application of molecular hologram, which encodes the frequency of occurrence of various molecular fragment types, and the subsequent partial least squares (PLS) regression analysis. Based on molecular hologram, alignment-free QSAR models could be rapidly and easily developed with highly statistical significance and predictive ability. In this paper, the toxicity data for a series of 83 benzene derivatives to the autotrophic Chlorella vulgaris (IGC⁵⁰, negative logarithmic form of 6-h 50% population growth inhibition concentration in mmol/l) were subjected to HQSAR analysis and this resulted in a model with a high predictive ability. The robustness and predictive ability of the model were validated by “leave-one-out” (LOO) cross-validation procedure and an external testing set. The influence of fragment distinction parameters and fragment size on the quality of the HQSAR model have been also discussed.     

[1-芳基甲羰基-2-(1,2,4-三唑-1-基)]乙基-N,N-二烷基二硫代氨基甲酸酯衍生物的合成、结构表征及生物活性研究

以芳香基三唑类杀菌剂三唑酮为先导物设计并合成了5个含N,N-二烷基二硫代氨基甲酸酯的芳香三唑类化合物, 通过元素分析、红外光谱、核磁共振氢谱和质谱对其结构进行了表征. 用X射线单晶衍射测定了[α-(4-甲氧基苯甲酰基)-2-(1,2,4-三唑-1-基)]乙基-N,N-二甲基二硫代氨基甲酸酯的晶体结构, 晶体属于三斜晶系, 空间群, 晶胞参数为: a＝0.73482(15) nm, b＝1.1051(2) nm, c＝1.1209(2) nm, α＝90.32(3)°, β＝101.97(3)°, γ＝105.13(3)°, V＝0.8578(3) nm³, Z＝2, D_c＝1.357 g/cm³, F(000)＝368, µ＝0.324 mm^－1. 生物测试结果显示这5种有机化合物都具有杀菌性和植物生长调节活性     

N-取代苯甲酰基-N'-取代芳基硫脲的合成、晶体结构及生物活性

为了寻找新的高活性农药, 利用工业易得的三氟羧草醚及其中间体为起始原料, 设计合成了9个未见报道的N-取代苯甲酰基-N'-取代芳基硫脲化合物, 结构经IR, ¹H NMR, 元素分析确认. X射线衍射测定了化合物4b的晶体结构, 结果表明: 其分子属于三斜晶系, 空间群P-1, a＝0.51588(19) nm, b＝1.0766(4) nm, c＝2.0596(8) nm, α＝81.113(6)°, β＝89.702(6)°, γ＝78.131(6)°, V＝1.1056(7) nm³, D_c＝1.445 Mg/m³, Z＝2, F(000)＝492, μ＝0.319 mm^－1. 初步生物活性测试结果表明, 部分化合物具有较好的除草活性.     

N-[2-(4-甲基)嘧啶基]-N′-2-硝基苯磺酰脲的合成、晶体结构、生物活性及其与酵母AHAS的分子对接

合成了磺酰脲化合物N-[2-(4-甲基)嘧啶基]-N′-2-硝基苯磺酰脲, 用元素分析、红外、核磁共振氢谱对产物进行了表征, 培养并测定了其晶体结构. 晶体属三斜晶系, 空间群, 晶胞参数a＝0.54159(1) nm, b＝1.1533(3) nm, c＝1.1857(4) nm, α＝83.907(6)°, β＝81.048(5)°, γ＝77.637(4)°, V＝0.7126(4) nm³, D_c＝1.572 g/cm³, Z＝2, F(000)＝348, R＝0.0659, wR＝0.1217. 在晶体结构中, 杂环上的一个N原子与脲桥上邻近的N原子上的H构成分子内氢键. 测定了对酵母AHAS的离体抑制活性, 其抑制常数K_i为(2.48±0.35)×10^－7 mol/L. 用分子对接方法, 将目标化合物晶体结构对接到靶酶酵母AHAS的活性位点, 发现对接完毕目标化合物的构象与复合物晶体中的磺酰脲分子构象接近, 并得到了合理的生物活性预测值. 该研究为进一步理解磺酰脲类的分子结构、药物活性并设计新的分子提供了帮助和指导.