本征值方法在抗氧化剂定量构效关系研究中的应用

Antioxidants are of great interest because of their involvement in many important biological and industrial processes. It is meaningful to study their structure-antioxidant activity relationship (SAAR) and design novel, efficient and low-toxicity antioxidant. In this paper, Eigen Value Analysis (EVA), a 3-dimensional quantitative structure activity relationship (3-D QSAR) method, was employed to study antioxidant SAAR. Significant relational models were obtained with all the PLS cross-validate qcv^2 values being larger than 0.5, meaning that the models have sound predictive power. Compared with other QSAR methods, EVA possesses several advantages, especially that it does not need alignment. It should be believed that EVA will be an efficient approach to SAAR.     

本征型聚酰亚胺介电常数的定量构效关系模型构建与研究

综合运用量子化学方法及基团贡献法,采集了78种不同化学结构聚酰亚胺的结构参数.采用通径分析法从16种参数中筛选出了对介电常数具有显著影响的8种结构参数,在此基础上,构建了2种针对聚酰亚胺介电常数的定量构效关系模型,平均相对误差均在10％以内.研究认为影响聚酰亚胺薄膜介电常数的最重要因素为分子体积,从宏观角度来看即体系的...     

黄酮类化合物抗氧化活性的构效关系研究

自由基具有强烈的氧化能力,研究寻找自由基清除剂越来越引起人们的重视。本文对已有实验报道的10种黄酮的结构进行了几何优化,并进行了电子结构计算,以实验测定的黄酮类化合物清除对苯半醌自由基能力的高低,即清除率数据为因变量,以量化计算得到的电子结构指数为自变量,用相关分析和逐步回归方法加以讨论,从理论上对实验结果进行了较为圆满的解释,并得出了较为合理的定量构效关系(QSAR)方程,为设计高活性抗氧化性黄酮类化合物提供了理论参考。     

定量构效关系研究进展

本文综述了定量构效关系及化学模式识别的研究与进展。     

含氟新农药的构效关系研究Ⅱ.三维定量构效关系分析

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,建立有意义的药物-受体作用模型,寻找同类化合物的药效团,对合成的含氟化合物在经典QSAR方法研究的基础上,又进一步运用DISCO,CoMFA和Leapfrog方法研究了它们的三维构效关系.首先根据化学结构,将分子进行了分类,然后再分别进行CoMFA计算,根据第I类分子的CoMFA结果,我们进行了含氯化合物的全新设计.根据各类中较好的构效关系模型,我们进行了分子的改造,预测了它们的活性.     

酪氨酸激酶抑制剂的三维定量构效关系研究

利用柔性原子受体模型(FLARM)方法对一系列的异黄酮和喹诺酮衍生物表皮生长因子受体酪氨酸激酶抑制剂进行了三维定量构效关系研究，得到了合理的构效关系模型.FLARM方法的计算结果还给出了虚拟的受体模型，该模型说明了抑制剂与受体之间可能的相互作用.由该虚拟受体模型得到的受体-配体相互作用与Novartis药效团模型比较类似.     

抗癌性吲哚喹唑啉衍生物的定量构效关系

用量子化学密度泛函理论(DFT)、分子力学(MM＋)及回归分析方法,对一系列抗癌性吲哚喹唑啉衍生物进行了定量构效关系(QSAR)的研究.通过回归分析,筛选了影响抗癌活性的主要因素,建立了定量构效关系方程.结果表明,化合物的最低未占据分子轨道(LUMO)与最高占据分子轨道(HOMO)之间的能量差(ΔεL-H)、分子的疏水性(lgP)以及环D上的总电荷(ΣQD)和环D上R1取代基的第一个原子的净电荷(QFR1)是影响化合物抗癌活性的主要因素.所得模型对化合物抗癌活性有较好的预测效果. 同时, 与ΔεL-H密切相关的LUMO轨道能量及共轭平面面积对药物的DNA-结合及其活性起着十分重要的作用,可通过选取具有较强的拉电子性质同时又能与本系列化合物的骨架形成更大共轭体系的取代基R1,设计抗癌活性较高的化合物.     

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.     

镧系金属离子Ln3+定量构效关系的神经网络研究

以Ln³⁺离子的半径、电负性、4f电子排布周期因子q(本文自定义)以及基态L值等为参数,使用函数连接型神经网络(FLN)对Ln³⁺离子的EDTA等络合常数lgK、水化能ΔH、水解常数pK₁及氢氧化物溶解度pK_m分别进行非线性关联和预测,获得了非常好的结果.与对应的线性模型比较表明,神经网络关联效果是较理想的.     

二氢吡啶类化合物的三维定量构效关系

通过分子力学和量子化学计算,得出两种二氢吡啶衍生物的低能构象,再应用比较分子力场分析方法(CoMFA)和比较分子相似性指数分析方法(CoMSIA)分别对两种构象的43个二氢吡啶衍生物进行3D-QSAR研究. 计算结果表明,用两种方法建立的两种构象的构效关系模型均有较好的预测能力.通过分析CoMFA和CoMSIA的系数等势图,直观地了解二氢吡啶衍生物的结构对生物活性的影响,为进一步设计高活性的二氢吡啶衍生物提供一定的理论依据.     

Quantitative Structure Activity Relationship Studies of Benzoxazinone Derivative Antithrombotic Drug Using New Three-dimensional Structure Descriptors

A novel three-dimensional holographic vector of atomic interaction field(3D-HoVAIF) was used to describe the chemical structures of 23 benzoxazinone derivatives as antithrombotic drugs.Here a quantitative structure activity relationship(QSAR) model was built by partial least-squares(PLS) regression.The estimation stability and prediction ability of the model were strictly analyzed by both internal and external validations.The correlation coefficients of established PLS model,leave-one-out(LOO) cross-validation,and predicted values versus experimental ones of external samples were R2=0.899,RCV2=0.854 and Qext2=0.868,respectively.These values indicated that the built PLS model had both favorable estimation stability and good prediction capabilities.Furthermore,the satisfactory results showed that 3D-HoVAIF could preferably express the information related to the biological activity of benzoxazinone derivatives.     

Studies on the Relationship Between the Structure and Anticonvulsant Activity of Cinnamamides and Their Analogs

On the basis of systematic modification of the structure of componds of antiepilepsirine type, more than 200 cinnamamides were synthesized and tested by animal assay (maximal electroshock seizure, MES). Pharmacological evaluation showed that the configuration and the substituents on the phenyl ring and the nitrogen of amides, and substituents on the double bond displayed an important effect on the anticonvulsant activity.For studying the effect of the modification of structure to anticonvulsant activity, Hansch approach was employed to study the QSAR among 38 cinnamamides, and Hopfinger' s MSA was employed to study the MSA-QSAR among 26 cinnamamides.     

支持向量机用于多氯代萘毒性的定量构效研究

用偏最小二乘法(PLS)和留一交叉验证从90多个量子化学参数中筛选出极化率、分子量、部分原子上的净电荷、静电势等作为描述符,应用支持向量机(SVM)对20个多氯代萘同系物的三组毒性数据分别建立了定量构效关系模型.所得模型的交叉验证相关系数的平方分别为0.805、0.890、0.936.并将偏最小二乘法建模所得结果与之进行比较,结果表明,SVM预报能力优于PLS.     

抗氧化剂活性的电子顺磁共振（EPR）研究

抗氧化剂在化工、食品以及生命科学等领域具有重要的作用,近年来更是由于其在解决与人类健康相关问题方面所起到的重要作用而受到广泛重视。本综述较为详细地介绍了利用电子顺磁共振（EPR）技术测定抗氧化剂活性的原理和方法,系统总结了近年来在天然抗氧化剂以及合成抗氧化剂化学活性方面的EPR研究最新进展,特别是定量测定表征抗氧化活性...     

色谱保留值参数与灰色模型参数的关系

用数学方法对灰色ＧＭ（１,１）模型与色谱中表述ｋ′和φ关系的Ａ,Ｂ值间的参数关系进行了推导,得出了两者间的函数关系式,从而预测了化合物的出峰位置以及各种混合组分分离分析的可能性,并对实验数据进行了检验,提出了一个获得适当的修正关系式的方法。结果表明：灰色ＧＭ（１,１）模型完全适合于对色谱参数值问题的研究。     

化合物色谱保留参数与其三维结构关系的研究

利用比较分子场分析(CoMFA)方法,建立了烷基取代苯、氯代苯、多环芳烃和二硝基取代芳烃等4类结构相近的化合物在甲醇／水体系中反相C18柱上的保留参数a,c值与其三维结构之间关系的定量模型。前3类化合物所得到的3个模型的交叉验证相关系数q2均大于0.5,其中针对烷基取代苯、氯代苯所建立的两个模型的非交叉验证相关系数r2大于0.995,表明模型具有较好的预测能力。该研究结果对进一步开展化合物液相色谱保留参数与其三维结构关系的研究提供了思路和方法。     

Synthesis of Hydroxystilbene Derivatives and their Antioxidant Activity by DPPH Method

IntroductionThe increasing interest in the research on antioxi-dants is attributed to the availability of vastevidence re-garding the importance of reactive oxygen/nitrogen spe-cies(ROS/RON) in the processes of aging and patho-genesis. It has been suggest…     

阿魏酸丙三酯的分子内协同抗氧化作用研究

设计并合成了一个包含3个阿魏酸抗氧化功能基团的新型抗氧化剂分子--阿魏酸丙三酯, 并以阿魏酸单体分子作对照从自由基清除效果与动力学反应活化能两个角度对比分析了阿魏酸丙三酯与DPPH^·反应间的协同抗氧化作用.     

辨识药物定量构效关系的模糊神经网络方法研究

提出一种基于遗传算法的新型模糊神经网络方法,用于计算Benzodiazepines(BZs)类药物的定量构效关系.这类模糊神经网络综合了神经网络、遗传算法与模糊逻辑的各自优势,具有优良的定量构效关系辨识能力,其学习速度较快,不易陷入局部最小区域;网络知识以模糊语言变量的形式加以表达,不仅易于理解,而且能有效地利用已有的专家经验.一旦通过学习获得规律后,不仅能很好地预测化合物的活性,还能对后续的药物分子设计提供有益的理论指导.