双酚A类似物雌激素干扰效应的定量结构-活性关系模型

由于双酚A(BPA)具有内分泌干扰等毒性效应,有些国家已经开始限制其在部分工业品生产中使用。一些双酚A类似物因用于替代BPA而被大量使用。因其与双酚A具有相似的分子结构,双酚A类似物是否也具有内分泌干扰等毒性效应受到越来越多的关注。采用逐步多元线性回归(MLR)方法,构建了可预测双酚A类似物雌激素效应的定量结构-活性关系模型。模型的决定系数R^2=0.899,去一法交叉验证系数Q_(LOO)~2=0.868,Bootstrapping验证系数Q_(BOOT)~2=0.755,均方根误差RMSE=0.339,表明模型具有较好的拟合优度、稳健性;验证集决定系数Q_(EXT)~2=0.921,外部验证系数Q_(EXT)~2=0.810,均方根误差RMSE=0.638,表明模型具有较好的预测能力。采用欧几里德距离方法和Wil iams图表征了模型应用域,依据分子描述符对模型进行了机理解释,并用所建模型,填补了22种其他双酚A类似物缺失的雌激素干扰效应数据。

人工神经网络用于三苯基丙烯腈衍生物的定量结构-活性关系模型

采用人工神经网络(ANN)BP算法探讨了24个三苯基丙烯睛衍生物的lg1/C(C为半致死浓度)与X位羟基指示数I、分子表面积SA和B环上原子净电荷之和QB之间的关系,以20个样本为训练集建立了定量结构-活性关系(QSAR)模型,其相关系数和标准偏差分别为R=0.9969和SD=0.0164,其余4个样本为测试集,得到R=0.9913和SD=0.1533;用多元线性回归(MLR)方法建立的QSAR模型R=0.9360,SD=0.3779。结果表明,ANN方法具有良好的预测能力,比MLR方法更精密。

水相中有机化学品和卤素自由基反应速率常数的定量结构-活性关系模型

卤素自由基尤其是氯自由基在污水中难降解污染物的降解以及表层海水中环境微污染物的降解过程中发挥重要作用,能够影响污染物的环境持久性与毒性风险。在污水及表层海水中存在着多种多样的有机污染物,单纯依靠实验手段测定它们和氯自由基的反应速率常数费时费力并且成本较高。因此本研究通过发展氯自由基与有机污染物的反应速率常数的QSAR模型来实现反应速率常数的定量预测。本研究搜集了28种有机化合物与Cl^(·)的反应速率常数以及18种有机化合物与Cl_(2)^(·−)的反应速率常数的实测值,采用多元线性回归(MLR)分别建立了QSAR模型。lgk_(Cl⋅)=11.133−7.236×Dv−0.087×VE3sign_RG+0.569×GATS5e−0.158×H-051。lgk_(Cl⋅)的QSAR模型的校正决定系数(R^(2)_(adj,tr))为0.810,均方根误差(RMSE_(train))为0.34,去一法交叉验证系数(Q^(2)_(LOO))为0.716,外部验证系数Q^(2)_(ext)=0.793;lgkC_(l2⋅)-=3.657+0.374×RDF010s−0.037×ATSC5s+0.073×L/Bw。lgkC_(l2⋅)-QSAR模型R^(2)_(adj,tr)为0.902,RMSE_(train)为0.29,Q^(2)_(LOO)为0.839,Q^(2)_(ext)为0.629。表明两个模型具有较高的拟合优度、稳健性和预测能力。应用域表征结果显示所选择的模型具有较好的代表性,所有化合物均在应用域范围内。所构建的模型可以实现含羟基,羰基,羧基等多种官能团有机化合物k_(Cl⋅)及kC_(l2⋅-)的定量预测。

卤代有机化合物生物富集因子的定量结构-活性关系模型

依据经济合作与发展组织(OECD)关于定量结构-活性关系(QSAR)模型构建和使用导则,通过多元线性回归(MLR)方法建立了一个包含9个描述符的卤代有机化合物鱼类生物富集因子(BCF)的QSAR模型。QSAR模型的调整决定系数R2adj=0.877,去一法交叉验证系数Q2LOO=0.873,外部验证系数Q2EXT=0.757,表明模型具有较好的拟合优度、稳健性和预测能力。采用欧几里德距离方法表征了模型应用域,并对模型进行了机理解释。所构建的模型,可以用于预测应用域内卤代化合物的BCF。

有机化学品生物富集因子定量结构-活性关系模型

依据经济合作与发展组织(OECD)关于定量结构-活性关系(QSAR)模型构建和使用导则,将780个有机化合物,以4:1的比例随机划分为训练集(624个化合物)和验证集(156个化合物),通过多元线性回归(MLR)方法构建了一个包含12个描述符的有机化合物鱼类生物富集因子(BCF)的QSAR模型.QSAR模型的调整决定系数R^2ad j=0.809,去一法交叉验证系数Q^2LOO=0.803,外部验证系数Q^2EXT=0.732,表明模型具有较好的拟合优度、稳健性和预测能力.采用欧几里德距离方法表征模型应用域,通过威廉姆斯图分析模型离群点,并对模型进行机理解释.所构建的模型,可以用于预测应用域内有机化学品的生物富集因子.

多氯联苯的定量结构-性质(活性)关系

多氯联苯(PCBs)是一类重要的持久性环境污染物.首先对所有209个PCB分子进行了HF/6-31G水平上的结构优化,在优化结构上获得了分子的表面静电势分布,并在此基础上对其统计导出的参数进行了计算.其后,运用多元线性回归方法对PCBs的水溶性、正辛醇/水分配系数、正辛醇/空气分配系数、土壤吸附性、水溶液活度系数、298K超冷流体蒸汽压、总分子表面积、色谱保留指数、升华焓、蒸发焓、熔融焓、PCB结合芳烃受体活性数据、生物降解度以及生物降解速率参数等理化性质和生物活性与分子的结构参数进行了关联.结果表明:分子静电势参数结合分子表面积和常规的量子化学参数可以很好地用于表达多氯联苯分子理化性质和生物活性与其分子结构间的定量关系.

用定量结构性质关系预测表面活性剂的浊点

用结构、电子、空间和热力学等性质为描述符,建立了宏观性质非离子表面活性剂浊点与微观结构之间的定量结构性质关系.这些描述符包括辛醇/水分配系数lgP、分子表面积A、相对分子质量Mr、偶极矩μ-y和μ-z.通过49个非离子表面活性剂浊点的实验数值与五个性质之间的关系式,成功地预测了其他非离子表面活性剂的浊点.

定量结构-性质/活性关系在分析和环境化学中的进展及应用

定量结构-性质/活性关系(QSPR/QSAR)是目前国际上一个比较活跃的研究领域。该方法将理论计算方法和各种统计分析工具相结合,研究系列化合物的结构与其生物活性和各种物理化学性质之间的定量函数关系。QSPR/QSAR不仅可以建立预测化合物的各种理化性质以及生物活性的理论模型,而且可以发现和确定对化合物的各种性质起决定作用的结构因素,从而在分子水平上了解物质的微观结构对各种宏观性质的影响,该研究方法已在很多领域得到了广泛应用。本文简要介绍了定量构效关系的发展历史及其在分析化学和环境化学中的应用研究。

羟基多溴联苯醚对鲤鱼急性毒性及定量结构活性关系

羟基多溴联苯醚是一类具有环境风险的新兴污染物,它们已经在众多环境介质甚至人体内广泛存在。参照GB/T13267-91标准方法,采用静态生物急性毒性试验,测定了6种羟基多溴联苯醚(2′-OH-BDE7、4′-OH-BDE17、2′-OH-BDE28、2′-OH-BDE68、4′-OH-BDE90和2′-OH-BDE123)对普通鲤鱼的急性毒性96 h-LC50值,分别为697、1 130、854、550、644和522 ng.mL-1。除4′-OH-BDE17为高毒物质外,其他5种OH-PBDEs均为剧毒物质,高溴代的2′-OH-BDE123毒性最大。选用OH-PBDEs的KOW参数及由MOPAC软件PM3算法计算出的16个量子化学参数(EHomo、qBr+、ELumo等)为描述符,运用一元线性回归分析分别研究了96 h-LC50与他们之间的相关关系。结果表明:lgKOW和ELumo与6种羟基多溴联苯醚的96 h-lg LC50表现出较好的相关性,复相关系数均大于0.96,根据方程得到的96 h-lg LC50预测值与实验值基本相同,进一步对环境中广泛检出的其它OH-PBDEs的96 h-LC50值也进行了预测。

结构-性质定量关系方法用于驱油用表面活性剂分子设计中亲水亲油平衡值的研究

利用结构-性质定量关系方法研究了多种结构表面活性剂的亲水亲油平衡(HLB)值,得到了相关性显著(R2=0.986 5,F=991.37,S2=2.499 1)的五参数线性模型。在构建的HLB值模型中,既有反映疏水烷烃链碳原子数目的局部结构描述符(l-NC)以及形状与尺寸的局部拓扑描述符(l-KSI3),还有反映亲水基团离子性质的静电描述符(MPCO)和分子极性本质的极化参数(PP),此外还引入了量子化学描述符(MVC),从本质上揭示了影响表面活性剂亲水亲油平衡的众多结构因素,提高了表面活性剂HLB值预测能力的准确性。结合三次采油用表面活性剂的要求,从表面活性剂分子结构因素的调控出发,提出了驱油用表面活性剂分子设计的依据。

用定量结构性质关系预测表面活性剂的Krafft点

以空间、电子、热力学等方面的微观性质作为描述符,建立了阴离子表面活性剂Krafft点与微观结构参数之间的关系。这些描述符包括:辛醇/水分配系数LogP、分子能量Energy、最高占据轨道能量HOMO、分子体积V和偶极距Dipole-z等。通过阴离子表面活性剂的Krafft点和5个结构性质参数之间的关系式,可以预测和计算阴离子和其它离子型表面活性剂的Krafft点。

生物分配胶束液相色谱中β-内酰胺类抗生素定量保留-活性关系预测模型的研究

目的利用生物分配胶束液相色谱(BMC)建立对β-内酰胺类抗生素某些药动学性质具有预测能力的定量保留-活性关系(QRAR)模型。方法通过油水分配系数(logP)研究BMC中Brij35的浓度,用已优化的色谱条件分析测定模型药物。根据实验所得容量因子(K)与文献所得生物活性参数,采用软件进行拟合,建立各参数的QRAR模型,并对模型进行自身评价。结果AUC、t1/2α,t1/2β和F%的QRAR模型在置信度95%的水平上有统计学意义(P<0.05),模型预测能力较优。Lag-T、ρmax的QRAR模型在此置信水平上无统计学意义。结论使用单一参数(K)来预测β-内酰胺类药物某些生物活性是可行的,QRAR色谱模型是一种研究药动学的有效模型。

有机磷酸酯类化合物的定量结构-活性关系及稳健性分析

应用理论线性溶剂化能关系(TLSER)模型研究了35种有机磷酸酯类(OP)化合物的结构及其对家蝇急性毒性之间的关系,得到了可以指示毒性作用机理的定量结构-活性关系.在OP化合物与生物体的作用过程中,分子的极性是影响活性的最重要因素,表明OP化合物可能与生物体发生特异性反应.采用Bootstrap方法分析模型的稳健性,结果表明,模型的系数、标准误差及相关系数均与Bootstrap估计接近,模型具有较强的稳健性.

取代苯甲醛衍生物的定量结构-活性关系(QSAR)研究

本文研究了反应性化合物取代苯甲醛衍生物对大型蚤(Daphnia magna)的48h急性毒性,建立了定量结构-活性关系模型,探讨了其毒性作用机制,发现其毒性主要取决于笨环上取代基的Hammett电效应常数.

莨菪烷类M3受体拮抗剂的合成、活性测定及其分子结构与活性的定量关系

目的·建立莨菪烷类M3受体拮抗剂的定量结构-活性关系(quantitative structure-activity relationship,QSAR)模型,为后续高活性分子的设计提供指导。方法·以3α-羟基莨菪烷(J0)为起始物,通过对莨菪烷母核C-3α位的结构进行改良,合成新莨菪烷类化合物(J1～J6)。选取富含M3受体的豚鼠气道环为测试样本,通过离体组织功能实验,测试新莨菪烷类化合物对M3受体的拮抗参数(antagonistic parameter,pA_2)。利用新合成的和课题组原有的莨菪烷类化合物的pA_2建立QSAR模型,通过分析该模型的能量场(立体场、静电场)对莨菪烷类化合物拮抗活性的影响,获得结构优化提示。结果·本研究共合成6个新莨菪烷类化合物。上述化合物均可对M3受体产生拮抗作用,其中J4的拮抗活性最大(pA_2=7.992)。QSAR模型的交叉验证相关系数平方(q^2)为0.585,非交叉验证相关系数平方(r^2)为0.993。结论·在化合物C-3α位的R取代基中,环上π键的共轭程度较大且有O或N原子参与共轭时,可明显提高化合物的拮抗活性。

喹诺酮药物的定量结构-活性关系

喹诺酮类抗菌素是一类重要的抗菌药物.本文对32个喹诺酮类分子进行了HF/6-31G*水平的结构优化,在优化结构上获得了分子的表面静电势分布,并在此基础上对其统计导出的参数进行了计算,同时计算了反映三维信息的3D-Morse参数,其后,运用多元线性回归方法对喹诺酮分子抑制金黄色葡萄球菌DNA促旋酶(QR-gy-rase)活性、人类Ⅱ型拓扑异构酶(TOPO-Ⅱ)的抑制活性、以及二者抑制活性之差与分子的结构参数进行了关联.结果表明:分子静电势参数结合三维3D-Morse参数可以很好地用于喹诺酮类化合物抑制DNA促旋酶、TOPO-Ⅱ活性与分子结构间的定量关系,并能有效地区分抑制两种酶的活性;同时结合3D-Morse参数的静电势参数被成功应用到定量结构-活性关系研究中.

苯胺类化合物对肝细胞毒性的定量结构-活性关系研究

以大鼠游离肝细胞半数中毒浓度（ＴＣ５０）和细胞逸出酶（ＳＤＨ和ＬＤＨ）为观察指标，研究了２５种苯胺类化合物的肝细胞毒性，并利用这些毒性效应数据为因变量，以这些化合物的１０种拓扑学指数为自变量，利用多元逐步回归统计分析方法进行了定量结构－活性关系（ＱＳＡＲ）的深入探讨。结果表明，化合物的结构不同则毒性不同，３个ＱＳＡＲ方程中影响毒性的主要结构参数有分子连接性指数０ｘｖ、１ｘｖ，２ｘｖ、３ｘｖｃ和分子负熵Ｉ。实验得出的３个ＱＳＡＲ方程能够较好地预测苯胺类化合物的毒性。

多溴联苯醚生物富集系数的定量结构-活性关系

在B3LYP/6-31G*水平上,运用Gaussian 03对多溴联苯醚(polybrominated diphenyl ethers,PBDEs)分子进行结构优化.采用偏最小二乘法(partial least squares,PLS)对PBDEs的生物富集系数(bioconcentration factor,BCF)与分子结构参数进行关联.结果表明:BCF结合苯环上溴原子的取代个数(NBr)可以较好地表达PBDEs的理化性质与其分子结构间的定量关系;log(BCF-NBr)优化后模型的相关系数R2Y(cum)为0.980,累积交叉有效性判别系数Q2cum为0.921,该模型具有较高的拟合精度和良好预测能力;分子总能量ET和电子运动空间广度Re对PBDEs的BCF有着重要制约作用;具有较低ET、较大Re的PBDEs呈现出较低的BCF.

人工神经网络用于异噻唑啉酮的定量结构-活性关系研究

采用误差反传前向人工神经网络(artificial neural network,ANN)建立了21种2-(4-取代-苯基)-3-异噻唑啉酮类化合物的结构与其抗菌活性之间的定量关系模型(ANN模型),以21种3-异噻唑啉酮类化合物的量子化学参数和拓扑指数作为输入、抗菌活性作为输出,所构建网络模型的交叉检验相关系数为0.991 6、标准偏差为0.080 1、残差绝对值≤0.221,应用于外部预测集,预测集相关系数为0.973 1;而多元线性回归(multiple linearregression,MLR)法模型的相关系数为0.841 8、标准偏差为0.303 9、残差绝对值≤0.636。结果表明,ANN模型获得了比MLR模型更好的拟合效果。