借助Multiwfn实现物理化学性质描述符的可视化:以单环B5N5为例

借助化学软件实现物理化学性质描述符的可视化能够极大地丰富课堂教学的内容,展现化学中的美。本文基于分子轨道绘制了仅由π电子贡献的定域化轨道定位函数(LOL-π)填色图、电子定域化函数(ELF)和扫描隧道显微镜(STM)图像,用表面静电势、平均局部离子化能(ALIE)、局部电子亲合能(LEA)可视化了分子表面反应位点,并用相互作用区域指示函数(IRI)和非键作用(NCI)函数分析揭示了B5N5单环的成键情况和弱相互作用,是把科研成果应用于课堂教学的典型范例。

化学品水生毒性预测的专家系统

化学品水生毒性预测的专家系统涵盖该领域广泛的科学数据,具有拟专家的推理能力,成为化合物毒性确定和环境风险早期预警的重要工具。综述了化学品水生毒性预测专家系统涉及的化学描述符、定量构效关系(QSAR)模型特性表征以及急慢性毒性预测方面的应用。针对现有的毒性预测专家系统存在的漏洞,提出进一步拓展其应用范围和实施准确预测的要求。以期建立预测化学品水生毒性的通用、新型专家系统。

单原子合金对烷基C-H键活化调控的理论研究

单原子合金是指活性金属原子分散在Cu、Ag或Au载体上所构成的催化剂,近年来已成为单原子催化研究中的一颗“新星”.单原子合金上孤立活性位点与载体金属的电子结构不同,具有奇异的电子结构,故通常表现出独特的催化行为。目前尚缺乏一种可靠的单原子合金催化特性描述符.本文系统地考察了甲烷、丙烷和乙苯在15种Rh、Ir、Ni、Pd和Pt掺杂Cu(111)、Ag(111)和Au(111)单原子合金上初始C-H键活化.密度泛函计算表明,烷基C-H键的活化能垒与d带中心和H原子吸附相关较差,而与反应能之间相关性较好.理论分析表明,C原子在顶位的吸附与C-H活化过渡态之间存在着轨道相互作用的相似性,不仅涉及到对d,2轨道给予,也涉及day/dy≥轨道的元反馈.据此,C原子吸附能与甲烷、丙烷和乙苯C-H键活化能也具有很强的相关性(R2>0.9).

电化学氧化下喹喔啉-2(1H)-酮的三氟甲基化及电描述符对反应性能的评价

通过使用廉价易得且易于处理的CF_(3)SO_(2)Na作为CF_(3)源,实现了操作简单的电化学氧化喹喔啉-2(1H)-酮的C—H三氟甲基化.由于没有使用任何催化剂或氧化剂,该方法符合绿色和可持续发展的要求.最重要的是,使用“电描述符图”来评估底物的反应活性,可以清楚地看到反应/非反应边界和产量变化趋势.

苯砜基乙酸酯类化合物对大型蚤的急性毒性效应以及定量结构活性相关分析

以大型蚤 (Daphniamagna)为模型生物 ,测定了 2 0种苯砜基乙酸酯类化合物在静态实验系统中的急性毒性效应 .应用电荷模型方法对化合物的急性毒性进行定量结构 活性相关 (QSAR)研究 .结果表明 ,电荷方法建立的模型具有较高的预测能力(自由度校正的相关系数r2adj=0 92 2 ) .在所应用的诸多参数中 ,MW (分子量 )、QO(化合物中氧原子所带静电荷的平方值的和的平方根 )、Q2S (硫原子所带静电荷的平方值的和 )三个参数的统计意义最为显著 .对预测模型的分析可知 ,化合物中的基团—SO2 —是活性中心 ,另外 ,两个含氧基团—NO2 和—CO2 —对化合物的活性也有较大的贡献 .

人类A_3腺苷受体拮抗剂1,2,4-三唑并[1,5-α]喹喔啉衍生物的QSAR研究

采用遗传算法构建了27种人类腺苷受体拮抗剂1,2,4-三唑并[1,5-α]喹喔啉衍生物与受体之间的亲和性的QSAR模型.为得到理想模型,计算了拓扑学、热力学、空间、电子拓扑状态和量子化学描述符.结合这些参数得到最终模型:ENpKi=13.407-0.027*FC-8-0.033*FC-8+0.845*Atype_C_28-19.493*Shadow_XYfrac.计算得到的统计学指标为:LOF=0.291,r2=0.766,ra2dj=0.723,F-test=17.974,PRESS=3.469,CV-r2=0.791.通过对模型进行分析,得到如下结论:降低C-8位亲电、亲核原子的前线电子密度的权重和分子在XY平面的投影分数,增加疏水性原子类型描述符Atpye_C_28的值,都对增加化合物分子与受体的亲和性有利.利用此模型合理的设计了两个新的化合物,并预测具有较高的结合活性.该研究为喹喔啉衍生物作为人类A3腺苷受体拮抗剂的结构改造提供理论指导,并为进一步研究受体与配体亲和性机理奠定理论基础.

人工神经网络预测非环状亚硝胺急性毒性的QSAR研究

在DFT-B3LYP/6-311+G(d,p)水平对60种非环状亚硝胺分子结构进行几何全优化,通过多元逐步线性回归(MSR)分析筛选出9个量子化学描述符作为自变量,log LD_(50)(lethal dose 50%,LD_(50):大鼠口服急性毒性)作为因变量,采用人工神经网络(ANN)方法构建QSAR模型。经Levenberg-Marquardt(LM)算法训练得到的隐含层为10个神经元节点的多层感知机ANN模型为最优结构。采用内外双重验证的方法,分析和检验模型的稳健性。对模型的内部验证采用留一法(LOO)交叉验证和均方根误差(RMSE)评估,其结果为Q_(LOO)^(2)=0.9514,RMSE_(train)=0.1534;外部验证结果为Q_(ext)^(2)=0.8842,RMSE_(test)=0.2948,因此构建的QSAR模型具有优秀的预测能力,为非环状亚硝胺结构和其急性毒性关系的深入理解提供理论基础。