基于电负性的构象依赖手性指数及其应用

构象依赖手性指数衍生于分子的三维结构信息和原子的性质,无论分子中是否包含手性中心,它均能区分对映体,因而不依赖于手性中心,是通用的手性描述符。本研究采用σ和π的残余电负性之和作为原子的属性,生成构象依赖手性指数,并将该手性指数应用于一个包含80个手性仲醇的数据集和该仲醇与(R)-MTPA酯化反应产物的1H NMR化学位移。由此,能够正确识别训练集的60个手性仲醇的96.7%,正确预测测试集的全部20种化合物,整个数据集的交叉验证结果为91.3%。

手性指数的研究及其应用

该工作对手性化合物的构效关系进行了研究,其内容包括:(1)对二维拓扑指数A_(mi)进行了扩展,即在指数的衍生中加入手性碳原子的因素,使之成功地应用于14个手性化合物活性的预测;(2)描述了构象独立的手性指数(CICC法)和构象依赖的手性指数(CDCC法),采用CDCC和CICC预测了80个二级醇的~1H NMR化学位移差的符号,并由此可以确定该类化合物的绝对构型;(3)描述了原子构象依赖的手性指数(aCDCC),并将这种方法用于手性仲醇的α-碳原子的^(13)C NMR在不同手性溶剂中的化学位移差的预测,获得了满意的结果.

不对称反应的对映体过量值预测

建立了手性催化剂结构与反应产物对映体过量值的定量结构-活性相关性模型,以辅助苯乙酮不对称氢转移反应的催化剂筛选.手性催化剂由手性氨醇配体与金属络合物合成,故采用构象独立手性指数或构象依赖手性指数描述手性氨醇配体,采用指示变量区分金属络合物,然后合并2个指数来描述手性催化剂.通过遗传算法进行变量选择,采用随机森林法建立数学模型以预测对映体过量值,测试集的相关系数R2=0.769,整个数据集的OOB(Out-of-bag)交叉验证结果为R2=0.785.