基于分子参数的药物小肠吸收预测模型

选择100个化合物作为数据集,随机选取其中80个为训练集,其他分子为验证集,并为每个化合物分子计算了30个参数.通过采用五种不同多元线性回归分析方法对其训练模拟,建立了数学模型,并用验证集检验了所建模型的预测能力.结果发现向后筛选法为最优小肠吸收建模方法.由该法所建模型的统计结果良好(R2>0.80),应用于验证集时也表现出较强预测能力.该模型确定了对小肠吸收影响较大的分子参数,有助于指导进一步的新药筛选和开发.     

钙调蛋白抑制剂预测模型研究

选用30个结构多样的caM抑制剂分子作为数据集,采用多元线性回归(MLR)方法及主成分回归分析(PCA)方法对每个化合物的194个分子参数进行回归分析,分别建立了各自的最优预测模型.结果表明:多元线性回归分析方法所建模型与主成分回归所建模型相对比,发现逐步筛选法为最优建模方法?该方法所建模型统计结果良好(R2=0.952,SEE为0.289),应用于检验集时结果也比较令人满意(R2=0.941,SEP为0.295),模型表现出较强的可靠性和预测性.     

液氮洗模拟分析与优化

以设计和实际生产数据为基础,应用ASPEN PLUS化工模拟软件对某厂液氮洗装置进行了模拟分析,研究了该装置在设计和实际工况下脱除CO、Ar、CH4等气体杂质的能力,并对原料气变化后的工况进行了模拟和操怍弹性分析,提出了减少粗配氮、增加细配氮的优化操作方案,可为改善操作工况、降低冷箱负荷、提高冷量利用率提供理论指导。     

人工神经网络在低温甲醇洗系统优化中应用

采用正交试验法确定人工神经网络（ANN）训练样本集的输入参数,利用基于严格机理模型的低温甲醇洗模拟系统（RPS）进行模拟计算,得到样本的输出期望值后,对改进的BP网络进行训练。结果表明,ANN成功地模拟了低温甲醇洗系统,其模型可作为“黑箱”模型代替RPS的严格模型。运用复合形法基于ANN模型对低温甲醇洗系统的重要工艺条件进行优化,可节省计算时间、优化结果表明,装置的CO2产量提高,氨冷负荷降低;所描述的优化策略可用于解决大型实际复杂系统的操作条件优化问题。这一结果为工厂优化操作指明了方向。     

计算机辅助环己烷氧化反应扩产的研究

采用计算机辅助设计方法进行工业环己烷氧化反应器系统扩产的研究。在数学模拟和分析的基础上，最终提出扩产方案：当扩产３０％时，环己烷氧化反应器的体积可不增加，进料量增加３０％，贫氧空气中氧浓度增加１．１８％，温度维持在原设计值，采用的计算机辅助设计工业环己烷氧化反应器系统扩产研究的方法和步骤，可适用其他工业生产装置的扩产研究。     

海水五参数原位营养盐分析仪的研制

基于湿化学反应原理，将分光光度法与流动注射分析技术相结合，采用三通阀配合蠕动泵控制的环路设计，研制出体积小、稳定性高、试剂用量少、自动化程度高、可以实时在线测量海水中5项营养盐的原位营养盐分析仪。通过实验对仪器的线性范围、检出限、准确度和精密度等进行验证，得到亚硝酸盐、硝酸盐、铵盐、磷酸盐和硅酸盐的线性范围分别为5~250, 10~500, 10~500, 10~300, 10~1 000 μg/L，最低检出限分别为0.81, 3.01, 1.79, 2.54, 3.02 μg/L。在测量范围内亚硝酸盐、铵盐、硅酸盐的相对标准偏差小于3%，硝酸盐和磷酸盐的相对标准偏差小于5%。将研制的海水五参数原位营养盐分析仪与国标法进行现场比测，结果基本一致，能反映各项营养盐的含量及变化。该营养盐分析仪可以搭载到科考船、台站、浮标等平台上进行原位检测，也可以用于实验室测量。     

HCV复制抑制剂的定量构效关系的研究

选用60个结构多样的HCV复制抑制剂分子作为数据集,随机选择其中46个分子作为训练集,剩余14个分子作为验证集.采用多元线性回归(MLR)和主成分分析(PCA)方法对每个分子的646个理化和结构参数进行了线性回归分析,并分别建立各自的最优模型.结果表明MLR中的逐步和向前法所建模型最佳,模型结果为:训练集R2=0.827,验证集R2=0.850,模型能够直观地反映影响化合物活性的主要因素.该模型将有助于筛选和开发新的HCV复制抑制.     

3C-like蛋白酶抑制剂的构效关系、分子对接和分子动力学

3C-like蛋白酶是中东呼吸综合征冠状病毒（MERS-CoV）等其它冠状病毒的繁殖过程中极为重要的蛋白酶。它已成为人类在抗冠状病毒领域中的研究热点。本文基于计算生物学方法对与MERS-CoV同属的蝙蝠冠状病毒HKU4（HKU4-CoV）的43个肽类3C-like蛋白酶抑制剂分子,建立三维定量构效关系（3D-QSAR）模型。在基于配体叠合的基础上,发现比较分子相似性指数分析法（CoMSIA）中的四个场组合（位阻场、静电场、氢键供体场与氢键受体场）为最优的模型（Q²=0.522,R_ncv²=0.996,R_pre²=0.904;Q²：交叉验证相关系数,R_ncv²：非交叉验证相关系数,R_pre²：验证集分子的预测值相关系数）,并借助该模型通过分子对接（docking）与分子动力学（MD）方法阐明了配受体结合作用。实验结果表明：（1）基于最优的CoMSIA模型基础上的三维等势图形象地说明了分子基团的位阻作用、静电作用、氢键供体与氢键受体作用对分子生物活性的影响;（2）分子对接研究结果显示了疏水性以及结晶水、氨基酸His166和Glu169在配体和受体结合过程中产生重要作用;（3）分子动力学模拟进一步验证了分子对接模型的可靠性,并发现了两个新的关键氨基酸Ser24与Gln192,它们与配体产生了两个较强的氢键。此外,根据这些结果,一些新的具有潜在抑制活性的肽类化合物作为3C-like蛋白酶抑制剂被获得。以上结果能够帮助深入了解3C-like蛋白酶与肽类抑制剂的作用机理,并且能够为今后的抗MERS-CoV药物设计提供有价值的参考。     

P2Y12受体拮抗剂定量构效关系的研究

P2Y12受体拮抗剂是一类重要的抗血小板药物,研究分子活性与其结构参数的关系,对于合成新的P2Y12受体拮抗剂具有一定指导作用.选用178个结构多样的P2Y12受体拮抗剂分子作为数据集,随机选取了143个P2Y12受体拮抗剂作为训练集,剩余分子作为检验集.采用多元线性回归(MLR)方法和主成分回归分析(PCA)方法对每个分子的636个分子参数进行线性回归分析.MLR所建模型的结果为:训练集R2=0.800,检验集R2=0.834;PCA模型结果为:训练集R2=0.545,检验集R2=0.665.相比之下MLR法所建模型具有良好的预测性和可靠性.通过模型分析,确定了影响分子活性的关键因素.以上模型对筛选和合成新型高效P2Y12受体拮抗剂提供了一定理论指导.     

紫杉烷二萜类化合物的定量构效关系研究

紫杉醇是从紫杉或红豆杉树中提取的一种天然抗癌原料药,具有独特的抗癌机理。由于紫杉醇的种种限制,开发具有更高抗癌活性的类紫杉醇药物具有广阔的前景。紫杉烷二萜是以紫杉醇为母体,通过对其结构的不断修饰得到的一些二代紫杉醇类化合物。本文选用30个结构多样的紫杉烷二帖类化合物作为数据集,随机选取其中24个作为训练集,其它分子作为检验集,采用多元线性回归法(MLR)及主成分回归分析法(PCA)对每个化合物的195个分子参数进行回归分析,分别建立了定量构效关系的最优预测模型;并用检验集检验了所建模型的预测能力。结果表明,多元线性回归法所建模型与主成分回归法所建模型相对比,发现逐步筛选法为最优建模方法。该方法所建模型统计结果良好(R=0.782,SEE=0.202),应用于检验集时结果也比较令人满意(R=0.764,SEP=0.114),模型表现出较强的可靠性和预测性。模型的建立和主要影响因素的确定有助于指导新型紫杉醇类似物药物的筛选和研发。