铂/L分子筛重整催化剂烷烃芳构化反应机理

铂/L分子筛新型重整催化剂具有碱性、单功能与独特的孔结构。与双功能催化剂对比,它对n-C_6～n-C_8直链烷烃有极高的芳构化活性和选择性,其芳构化机理可能与双功能催化剂不同。本文应用正己烷(n-C_8)、正庚烷(n-C_7)、正辛烷(n-C_8),2-甲基己烷(2MHx)、甲基环戊烷(MCP)等探针分子,在脉冲微反装置上考察了它们在Pt/BaL催化剂上的芳构化性能和产物分布。提出烷烃分子(≥C_6)主链的1,6位碳原子经与     

基于SVR和k-近邻群的组合预测在QSAR中的应用

为提高定量构效关系(QSAR)研究的预测精度,发展了一种新的基于支持向量机回归(SVR)非线性筛选分子结构描述符、基于k-近邻群的非线性组合预测方法.首先以均方误差(MSE)最小为原则,以留一法通过多轮末尾淘汰实施分子结构描述符的非线性SVR汰选并给出最优核函数和相应保留描述符;其次基于待测样本与训练样本保留描述符向量的欧氏距离,以不同k-近邻群子模型双重留一法预测值反映样本集的异质性;然后基于MSE最小,以留一法通过多轮末尾淘汰实施近邻群子模型的非线性SVR汰选并给出最优核函数和相应保留子模型;最后基于保留子模型以双重留一法实施组合预测.以取代苯胺和苯酚类化合物对大型溞的QSAR实例验证表明:新方法在所有参比模型中预测精度最高,且能更精细地反映描述符与化合物毒性间的非线性关系,具结构风险最小、非线性、适于小样本,能有效克服过拟合、维数灾和局极小,非线性筛选描述符和子模型,非线性组合预测,自动选择最优核函数及其相应参数,泛化推广能力优异、预测精度高等诸多优点,在QSAR研究中有广泛应用前景.     

氨·二甲胺·羧酸根合铂(Ⅱ)类配合物的合成、抗肿瘤活性和与DNA的键合水平

本工作设计合成了6种新型混胺羧酸根合铂(Ⅱ)类配合物[Pt((?)NH)(NH₃)X₂](a～f){其中，X=CH₃COO^-(乙酸根)，CH₃Cl COO^-(氯乙酸根)，CHCl₂COO^-(二氯乙酸根)，C₆H₅-COO^-(苯甲酸根)，p-CH₃-C₆H₄-COO^-(对甲基苯甲酸根)，p-CH₃O-C₆H₄-COO^-(对甲氧基苯甲酸根)}。通过元素分析、摩尔电导、差热分析、红外光谱、紫外光谱和 ¹H核磁共振谱对配合物进行了表征。通过MTT法研究了配合物的体外抗肿瘤活性，通过等离子体质谱研究了配合物与细胞DNA的键合量；体外抗肿瘤活性测试表明，配合物(a～f)对所测试的肿瘤细胞MCF-7、HCT-8和BGC-823没有表现出活性，但对EJ和HL-60两种肿瘤细胞表现出好的活性，而且配合物(d～f)对HL-60细胞的活性与顺铂相当。配合物(a～f)与HL-60细胞的DNA键合量与其作用浓度表现出一定的依赖性，从小到大的顺序为：cisplatin < c < b < a < f < e < d。     

雌激素β受体喹啉类配体的分子对接及3D-QSAR研究

对33个喹啉衍生物的雌激素β受体活性进行了分子对接以及比较分子力场分析(CoMFA)和比较分子相似性指数分析(CoMSIA). 对接结果显示氢键和疏水作用是配体与受体结合的主要因素,同时结果亦显示对接结合能与观测值pIC50具有极显著的线性相关性. 根据对接后各优势构象将33个样本进行叠合并进行CoMFA与CoMSIA研究,均得到了较优的结果,其中以选用立体场、静电场和疏水场建立的CoMSIA模型结果最优,其主成分数,r2,q2（LOO）和r2pred分别为2, 0.894, 0.708和0.802. 构效关系模型分析显示基团的空间位阻、电性及疏水作用是影响活性的主要因素     

顺式新烟碱类衍生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)对34个顺式新烟碱类衍生物的杀虫活性进行三维定量构效关系(3D-QSAR)研究.构建的CoMFA和CoMSIA模型的交叉验证系数rc2v分别为0.877和0.862,非交叉验证系数r2分别为0.970和0.961,表明建立的3D-QSAR模型具有较好的统计相关性和预测能力.一系列的研究结果指出:立体场、静电场和氢键受体场是描述顺式新烟碱类衍生物的化学结构与杀虫活性关系的重要参数;在咪唑啉环的3,4位不宜引入较大的取代基,提高咪唑啉环的电负性或增强硝基一个端氧的氢键受体特征有利于提高顺式新烟碱类衍生物的杀虫活性.     

基于药效团模型的DHODH抑制剂构效关系研究

利用药效团模型研究二氢乳清酸脱氢酶(Dihydroorotate dehydrogenase,DHODH)抑制剂的构效关系,为DHODH抑制剂的虚拟筛选提供新的方法.以31个具有DHODH抑制活性的化合物为训练集化合物,半数抑制浓度(IC50)范围为7~63000 nmol/L,利用Catalyst/HypoGen算法构建DHODH抑制剂药效团模型,通过对训练集化合物多个构象进行叠合,提取药效团特征及三维空间限制构建药效团模型.利用基于CatScramble的交叉验证方法及评价模型对已知活性化合物的活性预测能力,确定较优药效团模型.模型包含1个氢键受体、3个疏水中心,表征了受体配体相互作用时可能发生的氢键相互作用、疏水相互作用和π-π相互作用,4个药效特征在三维空间的排列概括了DHODH抑制剂产生活性的结构特点.所得较优模型对训练集化合物及测试集化合物的计算活性值与实验活性值的相关系数分别为0.8405和0.8788.利用药效团模型对来源于微生物的系列化合物进行虚拟筛选,筛选出59个预测活性较好的化合物,可作为进一步药物研发的候选化合物.     

α-氰基丙烯酸酯及其衍生物的合成与农药生物活性研究进展

丙烯酸酯是一类具有良好生物活性的化合物, 由于它作用机制新颖、环境友好, 故其分子设计和合成及生物活性成为目前农药创制的热点之一, 按其在农药应用方面的不同活性作用进行分类, 综述了丙烯酸酯及其类似物的合成、生物活性与除草活性方面构效关系的研究进展.     

4种黄酮小分子对DPPH自由基的清除作用及构效关系研究

通过紫外可见光谱测定了4种黄酮小分子芦丁、牡荆素、山奈素、金丝桃苷对DPPH自由基的清除率、稳定性及半抑制浓度(IC50),并以常用的天然抗氧化剂抗坏血酸作为对照,考察了其抗氧化效果,探讨了黄酮类化合物的抗氧化性与结构的关系。结果表明：不同的抗氧化剂清除DPPH自由基达到平衡的时间不同,芦丁所需时间最长。4种黄酮小分子及抗坏血酸均对DPPH自由基有清除效果,并存在一定的量效关系。对DPPH自由基的清除能力从大到小依次为金丝桃苷、抗坏血酸、芦丁、山奈素、牡荆素。结构分析表明,B环邻二酚羟基是黄酮类化合物抗氧化所必需的基团,其羟甲基化及A环羟基糖苷化不利于黄酮类化合物的抗氧化活性。而C环3-OH的糖苷化对抗氧化活性有利,且单糖苷优于双糖苷。     

烷基芳基磺酸钠对烷烃的乳化性能

采用分水时间法考察了结构明确的高纯度烷基芳基磺酸钠在烷烃中的乳化现象。 以液态石蜡为油相,讨论了乳化剂浓度对乳状液稳定性的影响,确定了最适宜的乳化剂浓度,并研究了烷基链长度、芳基结构和芳基在烷基链位置对形成的乳状液稳定性的影响关系,考察了不同油相对乳状液稳定性的影响。 结果表明,最适宜的乳化剂质量分数为0.1%;当固定芳基结构时,随着烷基链上碳数的增加,乳状液稳定性线性增强;当固定烷基链碳数时,随着芳基上碳原子的增加,乳状液稳定性增强;随着芳基位置向烷基链中间位置移动,乳状液稳定性增强;随着油相分子量的增加,能形成稳定乳状液所需的乳化剂的分子量随之递增。     

取代喹啉类化合物抗菌活性的定量构效关系及分子设计

采用密度泛函理论(DFT)和逐步回归分析法对15种新合成的取代喹啉类化合物进行了定量构效关系(QSAR)研究. 在B3LYP/6-31G(d,p)水平上计算了取代喹啉的量子化学参数, 通过逐步多元回归分析筛选出影响抗菌活性的主要因素, 建立了定量构效关系方程, 并用留一法交叉分析了模型的稳定性及预测能力. 结果表明, C5的亲核电子密度fNC5及C9-N1的键级BC9-N1是影响喹啉类化合物抗金黄色葡萄球菌活性的主要因素, 所得模型对该类化合物抗菌活性有较好的预测效果. 同时基于QSAR研究结果设计了4个活性较高的新喹啉衍生物.