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采用密度泛函方法在B3LYP/6-31+G**水平上研究了2',3'-二脱氧-2',3'-二去氢鸟嘌呤核苷分子(D4G)的构象. 分别研究在气相中的孤立分子和一水合物异构体的相对稳定性和异构体之间的相互转变过程, 分析了水分子的参与对D4G异构体的相对稳定性和几何结构参数以及自然电荷的影响. 结果表明, 孤立的D4G分子在气相中存在8种稳定构象, 其中构象d4g-2是所有构象中最稳定的, 气相中D4G主要以d4g-2存在. 气相中各构象的相对稳定性为: d4g-2>d4g-1>d4g-5>d4g-3>d4g-6>d4g-4>d4g-8>d4g-7. 计算得到的各构象键长和键角数据与实验值接近. 一个水分子的加入对D4G分子的构型参数有所影响, 基本不改变D4G分子各构象的稳定性顺序, 但构象转变的能垒有所提高. 氢键在分子构象中发挥了重要作用. 相似文献
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为了提高空间域彩色图像零水印算法的水印嵌入和检测精度以及抵抗旋转几何变换的能力,提出了一种基于Radon变换和四元数实矩阵表示的抗旋转攻击空间域零水印算法。首先将原始彩色图像使用四元数实矩阵来表征,并计算实数字矩阵的Radon变换不变矩;然后利用少量低阶Radon变换不变矩来设计和构建零水印信息;在水印检测前,通过Radon变换几何校正算法对可能遭受旋转攻击的待检测图像进行旋转角度的校正,然后进行水印的提取。实验结果表明,该方法可以获得良好的图像视觉效果,对于旋转几何攻击具有很强的鲁棒性,同时对滤波、JPEG压缩和剪切攻击也具有一定的鲁棒性。 相似文献
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HEC1(癌症高表达蛋白)是纺锤体检查点控制、着丝粒功能、细胞存活的关键的有丝分裂调节器,与原发性乳腺癌的不良预后有关.筛选具有高亲和力的HEC1新型抑制剂对探索乳腺癌的靶向治疗具有重要意义.本文从结构多样性的化合物库中筛选HEC1抑制剂.通过对分子描述符的特征筛选,采用支持向量机(SVM)和随机森林(RF)方法分别对HEC1抑制剂和非抑制剂建立了分类模型.经对比, RF模型显示了更好的预测精度.我们采用RF模型对HEC1抑制剂进行了虚拟筛选,从“in-house”实体库筛选得到2个潜在的HEC1抑制剂分子.随后对筛出的化合物进行了体外活性实验,发现对乳腺癌细胞株MDA-MB-468和MDA-MB-231均有一定程度的抗肿瘤活性.研究结果表明,机器学习方法对于设计和虚拟筛选HEC1抑制剂有良好的效果. 相似文献
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以2,4-二羟基苯甲醛和丙二酸二乙酯为起始原料,经Knoevenagel反应得到7-羟基-香豆素-3-羧酸乙酯(2);再经曼尼希反应、酯水解、酸化,得到7-羟基-8-氨甲基-香豆素-3羧酸(4a~4e);利用其羧基与不同碳数的二溴烷烃反应得到相应的溴代酯(5a~5i),再与硝酸银反应得到9个有机硝酸酯类一氧化氮(NO)供体型7-羟基-香豆素-3羧酸衍生物(6a~6i)。目标化合物的结构经过核磁共振氢谱、碳谱和高分辨质谱确证。用MTT法评价了目标化合物对人肝癌HepG2细胞和人肺癌A549细胞增殖的影响,结果显示,所合成的目标化合物对受试的两种癌细胞均具有较强的增殖抑制作用,其中,化合物6c的活性最好。 相似文献
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提出了一种基于三类边界条件下贝塞尔函数的构造矩—贝塞尔-傅里叶矩,其定义在极坐标系下,可视为一种整体正交复数矩;该矩的正交多项式有较多零点,且多数呈均匀分布.通过对26个大写字母二值图像的重构及1260幅灰度蝴蝶图像的分类实验来验证所提出矩的有效性,同时提取三类边界条件下贝塞尔-傅里叶矩的不同阶矩作为图像分析的特征值(图像描述质)来表征图像.理论分析和实验结果表明:与正交傅里叶-梅林矩和泽尼克矩相比,三类边界条件下贝塞尔-傅里叶矩更适用于图像的分析和旋转不变性的目标识别,且图像重构准确度及不变性识别准确性均更优. 相似文献
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以吲唑-3-羧酸为原料,依次经溴代和酯化反应制得中间体5-溴吲唑-3-羧酸甲酯(2);2经N-烷基化并原位水解生成1/2-取代-5-溴吲唑-3-羧酸(3);3与吡啶酮甲胺类化合物经缩合反应制得酰胺(4);4与芳基频哪醇硼酸酯发生Suzuki偶联反应合成了14个新型二取代吲唑-3-甲酰吡啶酮甲胺衍生物(5a~5n),收率26%~32%,其结构经~1H NMR,~(13)C NMR和HR-MS(ESI-TOF)表征。通过NOE差谱确证了取代基在吲唑氮原子上的取代位置。采用MTT法研究了5a~5n对人B淋巴瘤细胞(Ramos)、人黑色素瘤细胞(CHL-1,WM-266-4)和乳腺癌细胞(BT-474)的体外抗肿瘤活性。结果表明:5a,5b,5m对Ramos细胞、5a,5b,5l对WM-266-4细胞、5a,5b,5d,5e,5h,5j,5m,5n对CHL-1细胞和5a,5b,5d,5h,5m对BT-474细胞具有较好的抑制活性(IC5010.0μmol.L-1)。 相似文献