化学组学及其信息学探索研究和初步应用

提出诸如烷烯炔组、醇酚醚组、醛酮醌组、生物碱组、抗生素组、黄酮[醇]组、多寡肽组、萜组、合成药物组、天然药物组、环境激素组、代谢物质组、环境激素组等化学组学新颖概念,犹如基因组、蛋白质组、糖组等生物组学概念一样,对于化学研究与应用具有重要意义,通过大量物质组分子多样性结构表达和化学性能预测,阐述了化学组学方法与技术的广阔应用前景.     

支持向量机和线性判别分析用于禽流感病毒编码蛋白识别

以支持向量机(SVM)和线性判别分析(LDA)对200条禽流感病毒、100条B型流感和100条C型流感病毒蛋白共400条为训练集样本,从表征序列的200个整体与局部变量中以逐步(stepwise)方法选取24个变量作为LDA模型的输入建立线性识别模型,病毒蛋白总识别率达99.8%,留一法交互检验总识别率为99.4%.从原始200变量中经主成分分析得16个主成分作为SVM的输入,以径向基核函数(RBF)SVM建立非线性识别模型,病毒蛋白总识别率为99.8%,留一法交互检验总识别率为99.2%.以100条禽流感、50条B型流感和50条C型流感病毒编码蛋白质共200条为测试集样本,得LDA模型,对其总识别正确率为95.4%,SVM模型对其总识别正确率为96.5%.识别结果表明,两个模型都可较好识别禽流感病毒蛋白,并且SVM对禽流感病毒蛋白的识别结果优于LDA.     

膦类化合物核磁共振谱化学位移预测

采用离子性指数(INI)、立体效应参数(iε)对291个膦化合物中磷原子进行结构表征,并与其核磁共振磷谱(31P NMR)建立定量结构波谱关系(QSSR)模型。分别利用多元线性回归(MLR)、偏最小二乘回归(PLSR)、人工神经网络(ANN)建模,同时采用内部及外部双重验证的办法对所得模型稳定性能进行深入分析和检验,建模计算值、留一法(LOO)交互校验(CV)预测值和外部样本预测值的复相关系数Rcum、QLOO和Qext分别为0.9449,0.9408和0.9338(MLR);0.9421、0.9411和0.9338(PLSR);0.9741、0.9736和0.9471(ANN)。结果表明:INI、iε与31P NMR谱化学位移显著相关。     

生物质谱的研究及其应用

发展生物质谱是为解决生命科学中有关生物物质分析问题,主要借助软电离质谱技术对生物大分子如蛋白质、核酸和多糖等进行结构分析.生物质谱已成为质谱学中最活跃的研究领域,推动了质谱分析理论和技术的发展.笔者简要介绍了生物质谱的发展,重点讨论因"发明了对生物大分子的质谱分析法"而荣获2002年诺贝尔化学奖金一半的美国科学家约翰.芬恩教授(John B.Fenn)和日本科学家田中耕一工程师(Koichi Tanaka)分别研发的电喷雾电离质谱(ESI-MS)和基质辅助激光解吸电离质谱(MALDI-MS),特别阐述它们应用于蛋白质、核酸和糖结构分析及基因组学、蛋白质组学、糖组学等生物组学和化学组学中.     

将潜因多元建模技术与遗传虚拟筛选模式相结合：改善定量构效关系

提出了改进的定量构效关系（^mmQSAR）研究方法,即认为在知晓配基与受体相互作用模式前提下建立一种较可靠的定量构效关系模型,从而克服了传统做法中仅根据样本集分子自身信息来构建预测模型的某些弊端．将此思路应用于功能肽／蛋白质亲和活性考察,采用遗传算法（GA）筛选虚拟受体结合靶点及相互作用模式,结合偏最小二乘（PLS）潜因多元建模技术,通过交互检验均方根误差（RMScv）作适应度评价函数筛选变化位点和受体残基,完成种群进化以最优个体为最终确定模型,得到一种新颖QSAR方法（^mmQSAR）：基于功能肽／蛋白质作用模式的遗传虚拟筛选（暂称GVSPPC）．该法成功解决了诸多QSAR研究难题,即大多数情况下受体结构未知而难以了解的配基与之结合方式．分别使用生物功能寡肽和多肽体系对GVSPPC加以检验,其结果表明,GVSPPC得到了优于传统方法QSAR结果（Rcu^2〉0．75～0．91,Qcv^2〉0．71～0．86,ERMs为0．19～0．95）且深入阐明配基与受体间作用机理,物理意义较为明确;同时计算选中模式作用能并与样本活性建立PLS模型,以其交互检验均方根误差（ERMSCV）作评价函数完成种群进化．通过大规模迭代直到规定的终止条件或到达最大繁殖代数,以该过程最优个体作为最终确定QSAR模型．     

对催化不对称合成的重大贡献——2001年诺贝尔化学奖

本年度诺贝尔化学奖授予了美国化学家诺尔斯博士与日本化学家野依良治教授（合占1/2）和美国化学家沙普利斯教授（占1/2）,以表彰他们在发展催化手性/不对称合成的新方法技术及其应用于工业生产研究领域中的开创性贡献。在20世纪有机化学的发展中,最重要的突破之一是催化手性/不对称合成的研究成功。本文对催化手性/不对称合成的基本原理、应用与进展及3位杰出科学家的贡献做了简明扼要介绍。     

5-[{4-[2-(5,6,7,8-四氢-5,5,8,8-四甲基)萘氧-2-基]乙氧基}苄基]-2,4-噻唑烷二酮的合成

以2,5-二甲基-2,5-己二醇为原料,经氯化、傅一克反应、烷化、Knoevenagel缩合、还原反应制得5-【{4-[2-(5,6,7,8-四氢-5,5,8,8-四甲基)萘氧-2-基]乙氧基}苄基】-2,4．噻唑烷二酮,其结构经元素分析,IR和1H NMR证实。总收率6．3％。