喹啉酮类BRD4抑制剂的3D-QSAR研究

使用比较分子力场分析法(CoMFA)和比较分子相似性指数法(CoMSIA)对33个已报道的喹啉酮类BRD4抑制剂进行3D-QSAR模型建立,研究了其化学结构和生物活性间的关系,并用计算机辅助药物设计(computer-aided drug design,CADD)设计出7个喹啉酮类抑制剂。结果表明,建立的CoMFA(q^(2)=0.926,r^(2)=0.997,r^(2)_(pred)=0.744)和CoMSIA(q^(2)=0.939,r^(2)=0.991,r^(2)_(pred)=0.786)模型具有较好的预测能力,基于这些模型设计的7个新喹啉酮类BRD4抑制剂具有高活性,并对其进行ADMET性质评价和类药性分析。以上研究结果有助于改造和开发更加有效的喹啉酮类BRD4抑制剂。

吲哚类CB2配体3D-QSAR模型的构建与比较

大麻素2型受体可在多种病理情况下发挥作用,与各种神经退行性疾病、肾小管线粒体功能障碍和肾脏衰竭、抗炎镇痛、免疫调节、溃疡性结肠炎、缺血性卒中、骨质疏松、代谢障碍以及癌症等各类疾病的作用机制息息相关,显示出良好的治疗前景。为研究吲哚类CB2配体的3D-QSAR模型,选取22个吲哚类CB2配体,构建两个不同的训练集,使用3D-QSAR中CoMFA和CoMSIA方法构建四个可靠稳定且具有良好的预测能力的模型。其中3D-QSAR模型的结果为CoMFA 1(q^(2)=0.645,r^(2)=0.984)、CoMSIA 1(q^(2)=0.516,r^(2)=0.970)与CoMFA_(2)(q^(2)=0.619,r^(2)=0.975)、CoMSIA_(2)(q^(2)=0.674,r^(2)=0.974),进一步采用测试集以及Y-随机化试验进行外部验证,结果显示四个模型均满足相应的验证标准,表明模型具有良好的预测能力。并对等势图进行分析,为后续吲哚类CB2配体的设计提供一定的理论参考。

部分酯类化合物对四膜虫毒性的全息QSAR分析

全息定量结构活性相关分析(HolographicQSAR或HQSAR)能快速而简便的产生高统计质量和预测能力的QSAR模型。采用HQSAR分析了30个酯类化合物对四膜虫的毒性与分子结构之间的关系,及分子碎片大小和全息长度对QSAR模型的影响,得到的最佳QSAR模型的R2为0.981,Q2为0.912。此外还应用色码讨论了离群值产生的可能原因。

应用logk_(ow)计算二噁英毒性logTEF及QSAR研究

目的研究二口恶英毒性logTEP及QSAR。方法应用分子疏水常数logkow和分子前沿轨道能EHOMO逐步回归,建立简单的量化毒性方程。结果量化毒性方程为:logTEF=-1.207 3 logkow-0.071 6EHOMO。应用该模型计算了40种典型二口恶英毒性logTEF,同已报道的实验值吻合,结论该数学模型对二口恶英类化合物具有良好的预测能力。

2D-QSAR和HQSAR研究6-O-芳基酮内酯衍生物的定量构效关系

酮内酯作为第3代大环内酯类抗生素,不仅对耐药菌有良好的活性,而且克服了诱导耐药性,成为了大环内酯类药物的研究热点。针对6-O-芳基酮内酯衍生物,本文运用二维定量构效关系(2D-QSAR)和分子全息定量构效关系(HQSAR)两种方法,以49个化合物作为训练集构建构效关系模型。所建2D-QSAR和HQSAR模型的相关系数r2分别为0.849和0.975,交叉验证系数q2分别为0.803和0.926。通过测试集验证表明所建模型均具有较好的预测能力(r2分别为0.782和0.878)。研究结果可为大环内酯类抗生素药物进一步的优化设计提供理论指导。

苯砜基羧酸酯类急性毒性的QSAR研究

采用密度泛函理论方法,在B3LYP/6-31G(d)理论水平下,计算了56种苯砜基羧酸酯类化合物的量子化学参数.计算结果表明,酯基连接的烷烃链亲水性越小,毒性越大;苯环连接的取代基亲水性越大,毒性越大;分子的体积越大,毒性越小;分子产生氢键的能力越大,毒性越小;分子最高占据轨道能量越高,毒性越大.

表面活性剂的QSAR/QSPR研究进展

本文综述了表面活性剂定量结构 -活性 /性质相关 ( QSAR/ QSPR)研究的最新进展 ,以及相关结构描述符在表面活性剂 QSAR/ QSPR研究中的应用。重点介绍了表面活性剂的 cmc和表面张力 γ与分子结构的定量关系、离子型表面活性剂电荷分布的定量计算及其对胶体结构与性质的影响。对表面活性剂分子结构与活性 /性质的定量相关研究的发展趋势进行了展望。

QSAR模型内部和外部验证方法综述

验证定量-结构活性相关(QSAR)模型,是保证模型对未知样本的生物活性具有可靠预测能力的重要前提.然而,目前部分QSAR论文没有对模型进行有效验证.因此,本文详细综述QSAR模型的内部验证方法和外部验证方法.内部验证方法包括留一法(leave-one-out,LOO)交叉验证,留多法(leave-many-out,LMO)或留N法(leave-N-out,LNO)交叉验证,y随机化验证和自举法.评价模型外部预测能力的统计量包括Q2F1、Q2F2、Q2F3、一致性相关系数(concordance correlation coefficient,CCC)、r珋2m和Golbraikh-Tropsha方法.此外,从文献中总结出可接受QSAR模型对应的统计量参考数值,从而为QSAR建模者提供指导与帮助.

腈醛混合化合物对发光菌联合毒性的QSAR研究

测定了羟基乙腈与系列醛类化合物和对苯二甲醛与系列腈类化合物对发光菌(Photobacteriumphos phoreum)的联合毒性,探讨了腈醛混合化合物对发光菌的联合毒性机制,并尝试提出了腈醛混合化合物对发光菌联合毒性的QSAR模型.结果表明,不同的腈醛混合化合物对发光菌的联合毒性不同,联合毒性的大小与腈类化合物和醛类化合物之间化学相互作用的程度紧密相关,采用QSAR模型TU=0.842-0.831σp(n=8,r2=0.803,SE=0.222,F=24.415,P=0.003)和TU=-0.348-8.450C(n=8,r2=0.874,SE=0.219,F=41.730,P=0.001)分别定量描述羟基乙腈与系列醛类化合物和对苯二甲醛与系列腈类化合物对发光菌的联合毒性.模型具有较高的稳定性和预测能力.

一个新的拓扑指数用于有机化合物的QSPR/QSAR研究

在分子图的邻接矩阵和距离矩阵的基础上提出了一个新的拓扑指数Xu,该拓扑指数易于计算,对C_2～C(16)饱和烷烃有较高的结构区分能力,通过适当的处理可方便地推广到含多重键杂原子体系.该指数与饱和烷烃的正常沸点等理化性质,不饱和链烃类化合物的热容以及某些脂肪醇的毒性和疏水性参数均具有较好的性质相关性.绝大多数理化性质与Xu指数均能建立简单线性模型,且相关系数均大于0.99,表明该指数有望在QSPR/QSAR研究中作为一个新的参数而获得推广应用.

QSAR技术对高关注化学物质生态环境毒理风险预测

将国外先进的QSAR技术应用于高关注化学物质(SVHC)的生态环境毒理风险预测中,以促进QSAR技术在生态环境毒理学领域的发展和应用.采用国外先进的经科学验证的ECOSAR预测模型,对欧洲化学品管理署(ECHA)于2008年10月28日正式公布的15种SVHC的生态环境毒理风险进行了预测.结果显示,对于蒽,4,4′-二氨基二苯甲烷和邻苯二甲酸二丁酯等9种化学物质,ECOSAR模型的预测结果与试验结果较为接近.危害性分级标准预测结果显示,这9种化学物质为极高风险化学物质,这与ECHA将它们列为SVHC的结论一致.对于另外6种化学物质(二水合重铬酸钠、三乙基砷酸酯、二氯化钴、五氧化二砷、三氧化二砷和砷酸氢铅),ECOSAR模型预测结果可信度不高.对于15种SVHC和ECOSAR的预测结果准确率达到60%.ECOSAR预测模型在一定程度上能够提供与试验结果接近的化学物质生态环境毒理风险评价结果,作为一种重要的非试验科学技术手段,能够在一定程度上满足化学品管理的需要.

苯酚、苯胺及其衍生物对斜生栅列藻的急性毒性及QSAR研究

本文应用OECD标准方法测定了18种酚类、胺类化合物对斜生栅列藻的48h-EC_(50)值.选择参数E_(LUMO)和lgK_(OW)进行了QSAR分析,得到下列回归方程:-lgEC_(50)=2.541-0.649E_(LUMO)+0.299lgK_(OW),n=18,r=0.903,SE=0.314应用所得方程计算了化合物的毒性,探讨了毒性机理.

磺酰脲类化合物除草活性的QSAR研究

采用密度泛函理论方法,在B3LYP/6-31G(d)水平下,计算了23种磺酰类化合物的分子极化率及分子骨架中各原子的Milliken电荷.提出了一种新的QSAR建模方法,并据此对其中18种化合物进行多元线性回归分析,建立了除草活性的预测模型(R=0.96,R2=0.92,r2adj=0.88,F=26.26,q2=0.71,p<0.01,SE=0.36),对剩余五种化合物进行预测,结果吻合.该模型从化合物的亲水性、分子几何特征的角度对如何提高磺酰脲类化合物的除草活性进行了分析,并对提高化合物除草活性的方法做出预测:提高苯环和嘧啶环取代基的亲水性,增加N13周围的电子云密度,为苯环接入较小的取代基团,在嘧啶环上接入较大取代基团都可提高化合物的除草活性.预测结果与3D-QSAR方法的预测结果一致.

硝基芳族化合物对江水细菌的毒性及QSAR研究

采用细茵生长抑制实验，测定了２４种硝基芳族化合物对松花江水中细菌的毒性，得到２４ｈ－ＩＣ５０值，并选用５种物理化学参数ｌｇＰ、１Ｘｖ、Ｉ、ＥＬＵＭＯ对毒性数据进行定量结构活性关系（ＱＳＡＲ）研究。结果表明，硝基芳族化合物对江水细菌的毒性与对发光菌及鲤鱼的毒性相关性较好，其毒性大小取决于硝基数目，取代基种类和位置及化合物的电子效应，得到令人满意的二变量方程。用此方程得到的预测值与实测值基本相符。

部分取代芳烃对绿藻毒性的研究和QSAR分析

本文测定了30余种取代芳烃对一种绿藻(斜生栅藻)的EC_50值(即与对照相比,使藻的生长率下降50%的有机物浓度),并结合发光菌的毒性数据,研究了这类物质结构与活性的定量关系.结果表明,用辛醇-水分配系数和特殊分子连接性指数可以较好地预测反应性有机物的毒性.

硫代磷酸酯类化合物对斑马鱼的急性毒性及QSAR分析

实验测定了9种硫代磷酸酯类化合物(倍硫磷、氨磺磷、氯硫磷、杀螟松、碘硫磷、皮蝇硫磷、异氯磷、甲基对硫磷、乙基溴硫磷)对斑马鱼(Brachydaniorerio)的急性毒性96h-LC50值,分别为0.95、4.52、1.95、3.03、0.85、0.56、3.44、3.44和0.82mg·L-1,其中倍硫磷、碘硫磷、皮蝇硫磷和乙基溴硫磷属于剧毒,其他5种(氨磺磷、氯硫磷、杀螟松、异氯磷和甲基对硫磷)属于高毒.以分子电性距离矢量(MEDV-13)有效表征硫代磷酸酯类化合物的分子结构,应用基于预测的变量选择与模型化(VSMP)方法建立急性毒性(-lgLC50)与分子结构(MEDV-13)的定量相关模型,模型的估计相关系数为0.9922,LOO检验相关系数为0.9796,表明模型具有良好的估计能力与稳健性.影响急性毒性的主要结构因素是由2个MEDV描述子表达的3个子结构碎片,即—CH3、—cCc和≥N=.其中子结构—CH3、—cCc与硫代磷酸酯类化合物母体骨架密切相关,而≥N=则反映取代基的变化.

水中有机物与羟基自由基反应的QSAR分析

本文利用文献提供的有机物与羟基自由基反应的速率常数,分别分析了羟基自由基与苯甲酸类、酚类、烷烃及其衍生物、以及小分子二元羧酸的反应速率常数与化合物理化参数间的定量关系。

有机磷农药对乙酰胆碱酯酶的抑制作用及QSAR研究

以碘化硫代乙酰胆碱为底物,二硫代二硝基苯甲酸为显色剂,采用分光光度法测定了21种有机磷农药对乙酰胆碱酯酶(AChE)的半抑制浓度(IC50).运用多元线性回归分析以及参数间的自相关分析建立有机磷农药对AChE抑制作用的QSAR模型.模型分析表明,有机磷农药对AChE的抑制作用主要受特定方向上的原子极化率及原子的电拓扑状态的影响,是多因素综合作用的结果.模型可解释高达78%的数据变异和显著的预测能力(q2=0.653),表明有机磷农药对AChE的抑制作用可借助结构活性关系模型进行预测与评价.

部分苯衍生物对黄瓜种子发芽率的抑制毒性及QSAR研究

采用半静态培养法测定了 2 9种苯衍生物对黄瓜种子发芽率的 48h抑制毒性 ,并进行了定量结构 活性相关研究 .结果表明 :苯衍生物对黄瓜种子发芽率的抑制毒性不仅与化合物的疏水性 ( 1gKOW)有关 ,而且与其分子最低未占轨道能量 (ELUMO)

连接性指数对脂肪醇的QSPR/QSAR研究

用碳原子取代醇中的氧，构造出极性很小、结构和原化合物相似的分子。定义原子特征值fi=1+∑hij，并在邻接矩阵的基础上，建立该化合物的连接性指数^mG，^mG=∑(fi·fj·fk……)^0.5，其中，^0G=∑(fj)^0.5,^1G=∑(fi·fj)^0.5。^mG对脂肪醇异构体具有很强的区分能力，且^0G与醇的－lgSw,lgKow均有良好的相关性，复相关系数均在0．99以上。^0G具有物理意义明确，计算简单等优点。