化学势变化率对催眠药类化合物QSAR影响

为了改善定量构效关系研究中的相关性系数,更加精确地预测有关化合物的活性,我们引入化学势变化率作为量子化学反应性指数参与了QSAR计算。本文通过苯并二氮杂齛类化合物催眠性能的定量构效关系研究,发现引入了化学势变化率作为量子化学反应性指数后,QSAR相关性有所提高,大多数化合物的计算值与实验数据的误差减少。研究结果表明,在进行QSAR计算时,引入化学势变化率有助于提高苯并二氮杂齛类化合物催眠活性的预测能力。本研究基于这样一个假设:生物体内药物分子的化学势变化也将按比例地反映在生理反应或生物活性的变化中。为此,我们通过苯并二氮杂齛类化合物的定量构效关系研究进行了初步验证。     

3-吡啶基醚类化合物的分子全息QSAR研究

采用分子全息定量构效关系(HQSAR, hologram quantitative structure-activity relationship)方法, 研究了28个3-吡啶基醚类化合物对乙酰胆碱α4β2受体的亲和性与它们的分子结构之间的关系, 讨论了分子碎片大小、分子碎片亚结构类型以及分子全息长度对QSAR的影响, 得到了较好的HQSAR模型, 模型的交叉验证系数平方q²＝0.670, 非交叉相关系数平方r²＝0.965, 偏差S＝0.093. 利用HQSAR的颜色编码, 对化合物中不同基团对亲和活性的影响进行了讨论, 对新配体的合成具有一定的指导作用.     

含氟新农药的构效关系研究Ⅰ.经典QSAR分析

为了能更深入地认识含氟新化合物作为农药的生物活性和其结构间的关系,建立有意义的构效关系模型,我们用经典QSAR(定量构效关系)方法研究了三十三个含氟化合物的两种不同的生物活性与结构的关系,其对抗黄瓜疫病活性模型有很好的解释能力和预测能力,并根据这个模型设计了一些新的活性结构.而对抑制西瓜白绢病的活性数据的处理未能获得理想模型.通过这一工作确立了先应用聚类等定性分析方法,再用多元统计分析方法作更深入研究的QSAR研究模式.     

神经网络在ACE抑制肽QSAR中的应用研

通过对天然氨基酸的457种物化性质参数进行主成分分析后得到SVHEHS描述符,用该描述符分别对血管紧张素转化酶(ACE)抑制二肽、三肽、四肽进行表征,并建立了肽结构与活性的神经网络模型。ACE抑制二肽神经网络模型的相关系数、交叉验证相关系数、均方根误差和外部验证相关系数分别为0.946、0.951、0.249、0.852,三肽模型分别为0.973、0.945、0.135、0.813,四肽模型分别为0.915、0.879、0.250、0.814。由此表明SVHEHS描述符结合神经网络对ACE抑制肽的建模效果及模型预测能力均较理想,在此基础上进一步通过平均影响值(Mean impact value,MIV)法确定了显著影响各类肽活性的结构因素,从而为新的强活性ACE抑制肽的分子设计提供了理论基础。     

基于DFT理论的呋喃环双酰肼类似物的QSAR和3D-QSAR研究

蜕皮激素是一类重要的昆虫生长调节剂,因其结构复杂、极性基团较多,在实际应用上遇到很大困难.自从第一个与天然蜕皮激素结构不同,同样具有蜕皮激素活性的双酰肼类化合物RH5849被报道,大量的二苯基双酰肼类化合物被合成.现有的蜕皮激素类拮抗剂的QSAR和3D-QSAR研究主要集中在二苯基模型和叔丁基团上.因此,借助计算机辅助分子设计技术设计一类结构多样的酰肼类化合物是很有意义的研究.而且,现有二苯基双酰肼的QSAR研究主要采用半径验参数,我们以前的研究表明基于DFT方法选用的量化参数和合理的生物活性构象将得到更好的QSAR和3D-QSAR模型.因此,本研究中我们基于DFT方法选取量化参数,优化分子构象用于含呋喃环双酰肼类化合物(无叔丁基团)的QSAR和3D-QSAR研究.采用密度泛函方法(DFT)在B3LYP/6-31g(d,p)基组下对本课题组合成的27个含呋喃环的双酰肼类化合物进行电子结构特征及QSAR研究,得到如下所示的回归模型(1):2O6.62363.70651.28760.0162(0.0710)(0.6447)(0.3703)(0.0072)EX F aμ=+(1)n=27,q2=0.61,spress=0.43,r2=0.72,s=0.37,F=19.34方程(1)表明,靠近呋喃环的羰基氧原子的静电效应对化合物的杀虫活性有重要影响,氧原子上的加权亲电电子密度越大,化合物的杀虫活性值增大.之前的研究发现,化合物的电子极化率(α)不但与摩尔折射率相关,也与化合物的疏水性有很大的相关性.因此,方程(1)中α的系数表明化合物与受体结合时应具有适当的立体效应和疏水效应.为了验证QSAR模型的质量,基于化合物的活性分布和结构特点,我们把27个化合物随机分成训练集22个化合物和测试集5个化合物.采用和方程(1)中相同的参数,得到新的方程(2):2O6.59163.92171.28370.0187(0.0867)(0.8166)(0.4206)(0.0086)EX F aμ=++(2)n=22,q2=0.53,spress=0.50,r2=0.69,s=0.41,F=13.33采用方程(2)建立的回归模型预测测试集中的5个化合物的活性,它们的预测活性与实验活性接近,表明方程(2)有较好的预测能力,同时也表明采用相同参数的方程(1)模型也有较好的预测能力.基于DFT方法优化得到的分子构象和ESP拟合电荷也用于3D-QSAR研究中.CoMFA结果显示,模型的交叉验证系数q2为0.639,最佳主成分数为2,立体场和静电场的贡献分别为46.8%和53.2%,用于非交叉验证的相关系数r2为0.819.用此模型预测了测试集中5个化合物的预测活性,与它们的实验活性值吻合较好,表明获得的CoMFA模型是可靠的,模型中静电场的贡献为主,与我们前面QSAR研究中的结论是一致的.同样也得到了不同场组合的CoMSIA模型,基于不同场的相对贡献,选定EHA组合为最佳模型,其交叉验证系数q2为0.625,最佳主成分数为3,非交叉验证的相关系数为0.893.此模型同样预测了测试集中5个化合物的预测活性,与它们的实验活性值吻合较好.说明得到的CoMSIA模型也是合理、可靠的.此外,我们选取化合物中高活性化合物10和低活性化合物25,分别分析了CoMFA和CoMSIA场中影响它们活性的主要因素,对比发现:苯环上取代基的电负性越强,对活性越有利;苯甲酰基对位取代基的立体效应和亲水性越强,对提高活性越有利.本研究对优化、改造现有双酰肼类化合物提供理论依据,为进一步设计结构多样化的蜕皮激素类似物提供初步理论指导.     

支持向量机分类和回归用于肽的QSAR研究

使用支持向量机技术对两类肽化合物体系进行了分类和回归研究,并将其系统地与K最邻近法、多元线性回归、偏最小二乘、人工神经网络进行了比较。结果表明,对于小样本、非线性问题,支持向量机具有较强的稳定性能及泛化能力,在大多数情况下能够得到优于传统方法的建模效果。对于分类问题,支持向量机对训练集和测试集都达到了100%的分类正确率;对于回归问题,支持向量机虽对训练集样本拟合效果略低于人工神经网络,但对外部测试集却表现出较强的预测能力。     

硝基苯类化合物的FMO位电荷密度能S_(Ei)~(HO)与生物毒性的QSAR研究

应用简易的量化方法计算了20多种硝基苯衍生物中的64个芳环FMO位电荷密度 能S_(Ei)~(HO)，用回归法建立了一个新的生物毒性评价方程，-lg LC_(50)=0. 6191log K_(ow)+0.1881S_(Ei)~(HO)+4.0894，应用所得方程，预测有机物的生物 毒性，方程对大多数化合物拟和很好。结果表明，所研究的有机物生物毒性同S_ (Ei)~(HO)和log K_(ow)密切相关，同化合物与酶的活性点复合或反应是生物中毒 的主要因素。     

7,10-位取代喜树碱衍生物的QSAR研究

利用密度泛函理论(DFT)在杂化泛函B3LYP和基组6-311G(d,p)水平下对7,10-位双取代喜树碱衍生物(CPTs)进行了构型优化,计算出分子的电子结构描述符,利用Chemoffice 8.0软件计算出几个相关的物化描述符;采用逐步多元回归法对该组化合物的抗癌活性与分子描述符之间建立了定量结构-活性关系(QSAR)模型。所建最佳三参数QSAR模型的复相关系数R=0.951;用留一法(leave-one-out,LOO)进行交互检验,得到交互检验系数RCV2=0.778。结果表明,所得QSAR模型具有良好的预测能力,而且影响药物活性的主要因素有化合物分子的结构、最高占据和最低空分子轨道能量差及13-位碳原子的净电荷。     

5,7,8位取代的喹诺酮类化合物定量构效关系的量子化学研究

５，７，８位取代的喹诺酮类化合物定量构效关系的量子化学研究俞庆森，朱龙观，林瑞森，蔡国强（浙江大学化学系杭州３１００２７）关键词：氟喹喏酮类，定量构效关系，ＣＮＤＯ／２氟喹诺酮类是一类重要的抗感染化疗药物￣［１］，近十年对其研究进展神速￣［２］，结构...     

硝基芳烃对梨形四膜虫毒性的QSAR研究

用30种硝基芳烃化合物DFT-B3LYP/6-311G**全优化计算结构参数: 最高占有和最低未占分子轨道能级(E_HOMO和E_LUMO)、次最高占有和次最低未占分子轨道能级(E_NHOMO和E_NLUMO)、前线轨道能级差(ΔE＝E_LUMO－E_HOMO)、分子的总能量(E_T)、硝基和硝基碳上净电荷(Q_NO2和Q_C-NO2)、与卤素相连碳原子上的净电荷(Q_C-X)、分子偶极矩(μ)和分子体积(V), 结合文献中的疏水性参数(log K_ow), 按取代基类型和数目分类进行其对梨形四膜虫急性毒性(－log IC₅₀)的定量构效关系(QSARs)研究. 结果表明, 前线轨道能级对硝基芳烃毒性作用有重要贡献, 硝基芳烃对梨形四膜虫的毒性作用主要以与生物分子发生电子转移等化学反应为主, 单硝基芳烃的毒性作用还与疏水性有关. 卤素的存在增加了硝基芳烃化合物的毒性, 卤素易被亲核取代. 对30种标题物作多元线性回归, 所得模型(－log IC₅₀＝18.037＋10.446Q_NO2－41.323ΔE－20.471E_NLUMO＋24.989E_NHOMO, n＝30, R＝0.962, SE＝0.185, F＝78.640, Sig.＝0.000)具有较高毒性预测作用.     

HEPT类逆转录酶抑制剂的三维定量构效关系

利用比较分子力场分析(CoMFA)方法对32个HEPT类HIV-1逆转录酶抑制剂(RTIs)的三维定量构效关系(3D-QSAR)进行了分析,建立了HIV-1逆转录酶抑制剂的3种3D-QSAR模型,发现影响其生物活性的主要因素为立体场因素,这与HIV-1RT的非底物结合部位(NNBS)的疏水性环境相吻合.进一步分析表明,适当长度的1-位侧链对保持化合物的抗病毒活性致关重要;增大5-位取代基的体积可增强生物活性;在1-位苄氧甲基的对位引入大体积基团有利于提高活性.同时考察立体场、静电场与生物活性的关系,表明,CoMFA模型为最佳预测模型,其交叉验证系数R_CV²=0.870,传统相关系数R²=0.986,标准偏差SE=0.146,F=294.546.用此模型预测了检验组3个HEPT类化合物的-lgEC₅₀,R_pred²=0.850,表明模型具有很好的预测能力,可为HEPT类HIV-1逆转录酶抑制剂的结构优化提供理论指导.     

新型黄烷酮类衍生物的合成、杀菌活性及定量构效关系研究

设计合成了14个含不同性质取代基的黄烷酮类化合物,并采用核磁共振氢波谱、质谱和元素分析对所有化合物的结构进行了表征.在系统测定化合物对水稻稻瘟病抑制活性的IC₅₀值的基础上,采用Hansch-Fujita方法和CoMFA方法对其定量结构活性关系进行了系统研究,结果发现,化合物的疏水性质、极化效应以及最高空轨道能级对杀菌活性有重要影响,化合物的疏水参数越小,分子越容易极化,则化合物的杀菌活性越高.此外,最高空轨道能级越低,化合物越容易接受电子,其杀菌活性也相应提高.通过考察∑π、clgP以及lgK与化合物杀菌活性的相关性,发现lgK能较好地反映该类化合物的疏水效应.三维定量构效关系研究表明,B环2,3,4位上含有较大体积的取代基,而6位含较小体积的取代基,有利于提高其杀菌活性.     

苯甲酰胺类化合物的结构/活性的定量构效关系研究

用分子连接性指数及比较分子力场分析分别研究了苯甲酰胺类化合物的结构与抗炎活性的关系，结果表明，三维空间上立体效应是描述该类化合物的抗炎活性和进行结构与性能关系研究的最重要的结构参数。     

基于分子对接的6-萘甲基取代HEPT类HIV-1逆转录酶抑制剂构效关系研究

采用分子对接方法得到了一系列6-萘甲基取代HEPT类逆转录酶抑制剂分子与HIV-1逆转录酶复合物模型,从中抽取出抑制剂分子的活性构象,进一步应用CoMFA和CoMSIA方法建立了具有较好预测能力的3D-QSAR模型,深入探讨了这些化合物的定量构效关系,为进一步的药物设计奠定了良好的基础.另外,以化合物13及其相应的β异构体24为代表,结合量子化学从头算分子轨道理论方法考察了它们的前线轨道,为阐明α和β系列化合物的活性差异提供了理论依据.     

三维全息原子场作用矢量用于HEPT类抗艾滋病药物的QSAR研究

采用本实验室新近提出的三维全息原子场作用矢量表征34个1-[(2-羟乙氧)甲基]-6-苯硫基胸腺嘧啶(HEPT)类抗艾滋病药物结构并与其活性建立定量构效关系模型. 采用逐步回归对变量进行筛选后, 运用多元线性回归(multiple linear regression, MLR)建模的复相关系数(R2cum)、交互校验的复相关系数(Q2cum)和模型的标准偏差(SD)分别为R2cum=0.928、Q2cum=0.883与SD=0.43, 均优于Hancsh报道的值(R2cum=0.911、Q2cum=0.863与SD=0.45). 模型具有良好的稳定性和预测能力, 表明三维全息原子场作用矢量能较好表征该类分子结构信息, 值得进一步推广应用.     

2D-QSARs of 1-Alkoxymethyl-5-alkyl- 6-naphthylmethyl Uracils as HEPT Analogues with Anti-HIV-1 Activity

The two-dimensional Quantitative Structure-Activity Relationship （2D-QSAR） models have been developed to estimate and predict the inhibitory activities of a series of HEPT analogues against HIV-1 by using quantum chemical parameters and physicochemical parameters. The best model of three parameters yields r = 0.908, r^2A = 0.800 and s = 0.467 based on stepwise multiple regression （SMR） method. The stability of the model has been verified by t-test, and the results show that the model has perfect robustness. The predictive power of QSAR models has been tested by Leave-One-Out （LOO） and Leave-Group（regularly random set）-Out（LGO） procedure Cross-Validation methodology. The r^2cv of 0.755 and r^2pred of 0.759 were obtained, respectively.     

卤代苯和苯酚衍生物的位电荷密度能和1og Kow与-lg LC50的QSAR研究

以简易的量子化学方法计算了二十多种卤代苯和苯酚衍生物的FMO位电荷密度能,并进行定量结构-活性相关(quantiktive struvyitr biodegradability)研究,获得满意的结果.最后从生物酶促反应本质、污染物-生物酶的轨道控制反应角度对QSAR提出新的解释.     

分子三维投影法在苯酚类化合物构效关系研究中的应用

对苯酚类化合物进行三维投影得到了5个形状参数,将其与3个Am指数及8个量子化学参数相结合.由最佳变量子集回归法对变量进行了压缩与选择,运用多元回归分析和人工神经网络法分别构造了预测数学模型,得到了满意的结果.     

嘧啶硫代水杨酸衍生物的多元回归分析及神经网络法研究

通过量子化学方法计算了 1 4个新型嘧啶硫代水杨酸衍生物的量化参数 ,运用分子力学进行完全构象优化进而计算了分子几何形状等参数。对这些化合物抑制乙酰乳酸合成酶 (ALS)活性进行了QSAR分析 ,结果表明 ,空间因素及静电效应是影响构效关系的主要因素 ,神经网络法得到较优预测结果。