取代苯酚的定量结构-活性/性质相关性研究

在分子拓扑理论基础上,提出一个新的价连接性指数nG=∑(Ei·Ej-Ek…),其中0G=∑(Ei),1G=∑(Ei·Ei),并用0G,1G研究了取代苯酚(含Cl,Br,I,NH2,NO2,COOH,烷基,环烷基,苯基等)的溶解度,辛醇/水分配系数及对黑曲霉、浮萍、细胞色素P-450、酵母菌等的生物活性,给出了相关方程.结果表明,新方法计算简单,使用方便,预测值与相应的实验值较好吻合.

咪唑类离子液体捕集CO_2性能的定量结构-性质相关性(QSPR)研究

CO_2是主要的温室气体,大量CO_2的存在严重影响着人类的生存环境和生态平衡,而咪唑型离子液体具有独特的气体溶解性,在CO_2的捕集分离中有很好的应用前景。基于定量结构-性质相关性(QSPR)原理,研究了咪唑类离子液体捕集CO_2的性能与其结构参数之间的内在定量关系。应用遗传算法获得与捕集量最为密切相关的一组描述符作为输入参数,随后,分别采用多元线性回归算法及支持向量机结合粒子群优化算法建立了咪唑类离子液体捕集CO_2的性能与其描述符之间的线性和非线性模型。多元线性回归算法得出训练集和测试集的复相关系数分别为0.765和0.814,支持向量机算法得出训练集和测试集的复相关系数分别为0.987和0.933。对预测模型进行了评价验证以及稳定性分析,结果表明,2种模型具有良好的稳定性能和预测能力。

Fe(Ⅲ)-TAML/过氧化物体系催化降解双酚类化合物及其定量结构活性相关性

双酚类化合物(BPs),如双酚A(BPA),由于具有内分泌干扰性,而被广泛关注.本研究测定了8种常见的双酚类化合物,在四酰胺基六甲基苯基环铁(Fe(Ⅲ)-TAML)/过氧化物(即过氧化氢(H_(2)O_(2))和过一硫酸盐(PMS))体系作用下的降解动力学,并通过拟一级动力学方程拟合得到pH10条件下拟一级反应速率常数(K_(obs)).利用多元线性回归方法(MLR)探究了K_(obs)与BPs理论参数之间的相关性,建立了双酚类化合物的定量结构活性相关性(QSAR)模型,并验证了模型对选取的3种测试集具有良好的预测性能.根据模型发现在Fe(Ⅲ)-TAML/PMS体系中,K_(obs)与最高占据分子轨道能(E_(HOMO))呈高度正相关性.而在Fe(Ⅲ)-TAML/H_(2)O_(2)体系中,K_(obs)与偶极矩(μ)呈负相关.这项工作可以为高价铁配合物通过非自由基途径有效降解有机污染物的机理提供新的思路,有助于拓宽均相催化剂在环境修复中的应用.

定量结构-性质相关原理在阴离子表面活性剂临界胶束浓度预测中的应用

利用定量结构 -性能相关 (QSPR)原理 ,建立起了 8类不同结构 ,计 40个阴离子表面活性剂临界胶束浓度(cmc)的定量模型 .所得到的最佳模型包括 :分子总能量 (ET)、分子生成热 (ΔHf)、分子偶极矩 (D)、前线分子轨道能量 (ELUMO,EHOMO)及憎水基 0级Kier&Hall指数 (KH0 ) ,计 6个描述符 ,复相关系数R2 =0 .9778.

基于定量结构-性质相关性的烃类物质爆炸下限预测

基于定量结构-性质相关性(quantitative structure-property relationship,QSPR)原理,研究了烃类物质爆炸下限与其分子结构间的内在定量关系。根据分子结构计算用于反映分子各种结构信息的结构参数,应用遗传算法从大量结构参数中优化筛选出与爆炸下限最密切相关的一组结构参数作为分子描述符,分别采用支持向量机方法和多元线性回归方法对分子描述符数据与爆炸下限数据之间的内在定量关系进行模拟,建立了根据分子结构预测烃类物质爆炸下限的数学模型。对模型性能进行内部及外部验证,结果表明,2种模型爆炸下限的预测值与实验值均符合良好,在实验误差允许范围之内。支持向量机模型预测体积分数平均绝对误差为0.036%,均方根误差为0.046%,优于多元线性回归和已有方法所得结果。该方法的提出为工程上提供了一种预测烃类物质爆炸下限的新方法。

定量结构-活性/性质相关研究及其在食品领域的应用

定量结构-活性/性质相关研究(Quantitative Structure-Activity/Property Relationship,QSAR/QSPR)描述化合物分子结构与生物活性及理化性质之间的因果关系。通过QSAR/QSPR研究,不仅可以发现并确定对化合物活性/性质起关键影响作用的化合物结构因素,有效指导高效、低毒新型化合物的合成,而且可以对进入环境的数以千万计化学物质的毒性和生物效应的评价提供一个经济、简便的方法。本文概述了定量结构-活性/性质相关原理及其研究方法,从食品抗氧化剂、食品防腐剂、食品风味成分和食品成分安全性评价等方面阐述了定量结构-活性/性质相关研究在食品领域的应用现状,并从推动食品向绿色、安全、营养方向发展,展望了QSAR/QSPR在食品成分的毒性及其致毒机理研究、食用化学品安全性评价以及有效指导新型、低毒食用化学品的开发等方面在食品领域的应用前景。

人工神经网络在定量结构-活性相关(QSARs)研究中的应用

人工神经网络 (ANN)源于模拟人脑中信息处理过程的计算机模型 .它独特的结构和处理信息的方法 ,使其在许多实际应用领域中取得了显著的成效 .介绍了人工神经网络的原理及其在定量结构 -活性相关 (QSARs)研究中的应用 ,并对其进一步的应用做了展望 .

黑莓果酒香气成分的定量结构-保留相关性

研究黑莓果酒中香气成分的构效关系。采用定量结构-保留相关性方法研究黑莓果酒香气成分的分子结构与其保留时间之间的关系,使用程序计算得到的分子连接性指数和电性拓扑态指数与香气成分的保留时间回归分析,基于多元回归获得了对黑莓果酒香气成分的保留时间(tR)作出估算的保留相关关系得到多元回归方程,相关系数达到0.9904。利用Jackknifed法检验模型的稳定性和预测能力,检验的相关系数均在0.99以上,结果表明本法对黑莓果酒香气成分的性质研究较为理想。

南京盐水鸭挥发性风味成分的定量结构-保留相关性

为能得到预测风味化合物保留指数的模型,采用定量结构-保留相关性(OSRR)方法研究盐水鸭风味化合物的分子结构与其卡瓦茨保留指数(KI)之间的关系,计算得到的拓扑指数(分子形状指数和电性拓扑态指数)与风味化合物的保留指数回归分析,对53个含氧类化合物、24个烃类化合物、21个萜烷及含其他杂原子类化合物建立模型的相关系数分别为0.981、0.992和0.941,均属于显著性相关,利用前2个方程计算得到的含氧类化合物、烃类化合物的估算值与实验值基本吻合。对3个预测模型进行留一法稳定性检验,得到的相关系数检验值基本在控制范围内,总体稳定性良好,表明本法对盐水鸭风味化合物的性质研究较为理想。

薄荷挥发性成分的定量结构-性质相关性

预测薄荷挥发性分子的保留指数和准确质量,以利用它们对分子进行有效的定性。在分子拓扑理论的基础上,应用AM1法得到65种薄荷挥发性成分的优势构象,计算得到Kier指数和E-State指数,基于多元回归分析获得了对薄荷挥发性成分的保留指数(RI)和准确质量(M)作出精确预测的定量结构-保留相关性模型。回归方程的相关系数分别为0.986和0.998。利用Jackknifed法检验了对保留指数预测模型的稳定性,检验的相关系数r基本也为0.986;另外对准确质量预测模型的稳定性和预测能力进行检测,预测值与实验值的相对平均误差为1.43%。两个模型均具有较好的稳定性、相关度和预测能力。

应用定量结构-性质相关性研究预测液态烃燃烧热

分别以基于Xu指数的原子类型AI指数和电性拓扑状态指数作为分子结构描述符表征80个液态烃的分子结构特征,并分别结合人工神经网络和多元线性回归方法,对这80个液态烃的燃烧热进行定量结构-性质相关性建模和预测研究.结果表明,基于Xu指数的原子类型AI指数能更好地表征液态烃物质的分子结构特征,且液态烃燃烧热与分子结构间的线性关系要强于非线性关系.所建立的最佳预测模型为基于Xu指数的原子类型AI指数多元线性回归模型,其模型复相关系数为0.999,对测试集的平均预测相对误差为0.637%,模型预测值与实验值具有较好的一致性.

三维全息原子场作用矢量用于5′-甲硫腺苷核苷酶抑制剂的定量结构-活性相关研究

采用三维全息原子场作用矢量(Three-dimensional Holographic Vector of Atomic Interaction Field,3D-HoVAIF)对33个5′-甲硫腺苷核苷酶抑制剂进行结构表征并与其抑制活性建立定量结构-活性相关(Quantitative Structure Activity Relationship,QSAR)模型。分别采用多元线性回归(MLR)和偏最小二乘回归(PLS)进行建模,同时采用内部及外部双重验证的方法对所建模型稳定性能进行分析和验证,建模计算值、留一法交互检验预测值和外部样本预测值的复相关系数R、Rcv、Qext分别为0.874,0.773,0.953(MLR);0.873,0.727,0.952(PLS)。表明三维全息原子场作用矢量能较好地表征该类分子的结构信息,所建QSAR模型具有良好的稳定性和预测能力;同时也指出了sp3杂化的C原子与sp2杂化的N原子,以及sp3杂化的C原子与sp3杂化的O/S原子的静电作用是影响5′-甲硫腺苷(MTA)类似物抑制5′-甲硫腺苷核苷酶(MTAN)活性的重要因素,有望对其它5′-甲硫腺苷核苷酶抑制剂的抑制活性预测及合成MTA类似物提供有效的理论依据。

猕猴桃果酒香气成分的定量结构-保留相关性

研究猕猴桃果酒中香气成分的构效关系,在分子拓扑理论的基础上,利用分子图形学技术获得了连接性指数mL,并应用AM1法得到了41种香气成分的优势构象,利用程序获得Kier指数、E-State指数和MEDV指数,基于多元回归获得了对猕猴桃果酒香气成分的保留时间(RT)作出精确估算的定量结构-保留相关关系,得到多元回归方程,相关系数达到0.947。对猕猴桃果酒香气成分保留时间的计算结果表明,计算值与实验值的一致性令人满意。

定量结构―活性相关性在药物空间结构研究中的应用

定量构效关系研究是目前国际上一个比较活跃的领域。定量结构―活性相关性(QSAR)在新药研制中的研究方法包括取代基多参数法(Hansch法)、比较分子力场分析法(CoMFA)等。QSAR在癌症、AIDS等药物研制方面取得良好的成果,为药物研究开拓了新的领域。构建癌症药物理想的QSAR模型,为设计活性更高的抗癌化合物提供了理论指导,QSAR在新药结构设计方面具有良好的研究前景。

取代苯类化合物的结构-活性/性质相关性研究

在邻接矩阵的基础上 ,提出了一个新的拓扑指数 n F,并用 1F研究了取代苯类化合物的分配系数、生物毒性及气相色谱保留指数等 ,得到了相关的方程 .结果表明 ,该方法计算简单 ,使用方便 。

氯代芳烃及其衍生物定量结构-色谱保留值的相关性研究

根据分子中原子的特性和连接性,将分子中原子i的特征值定义为iQδ.由iQδ建构了修正的拓扑定位指数mQt,mQt具有很强的结构选择性,且计算简单.用逐步回归法分别建立氯代芳烃及其衍生物在不同色谱柱上(SE-30/160℃、SE-30/100℃、CW 20M/100℃、DB-5、SE-54、OV-101)的色谱保留值与mQt的QSRR相关模型,各样本总体所建模型的相关系数均在0.97(R≥0.99(54.55%),0.95≤R<0.99(45.45%))以上.结果表明:该模型能较好解释氯代芳烃及其衍生物的色谱保留值的递变规律,而且模型的相关系数高、预测能力强、可靠性和稳健性好.

苯硫酚衍生物的溶解性质的定量结构-性质相关(QSPR)研究

在高效液相色谱(HPLC)测定方法的基础上,采用摇瓶法,准确测得25℃时16个取代苯硫酚类化合物的水溶解度(-lgSw)和19个正辛醇/水分配系数(lgKow)数据.采用密度泛函理论(DFT)中的B3LYP方法,在6-311G**基组上全优化计算得到24个取代苯硫酚的结构参数和热力学参数,采用SPSS12.0 for windows程序,分别求得-lgSw和lgKow值与这些参数之间的相关方程,相关系数R2分别为0.958和0.946.用交叉验证法对方程的稳定性进行了验证(q2分别为0.925和0.930),并用t检验和变异膨胀因子(Variance Inflation Factors,VIF)对两个方程中各变量的显著性和自相关性进行了检验.结果表明:所建方程具有较强的预测能力,并用其预测了8个没有实验数据的取代苯硫酚的-lgSw值和5个lgKow值.

应用量化参数研究2,3-二芳基-1,3-噻唑类似物的结构-抗HIV-1活性的相关性

应用MM+分子力学法、量子化学AM1法计算了31个2,3—二芳基—1,3—噻唑类似物的优势构象和电子结构,并用逐步回归分析方法寻找其量化指数与抗HIV(艾滋病)活性的关系.结果表明:1)2,3—二芳基—1,3—噻唑类似物的抗HIV(艾滋病)活性主要与LUMO轨道能Elumo、HOMO与LUMO的能量差DELH、分子的可极化率polar、分子中表面积surf、偶极矩dopi及噻唑环上电荷等有关,噻唑环上电荷增加,化合物的活性增强.2)建立了量化指数与活性之间的定量相关模型,取得了良好的结果,其模型相关系数为R=0.954;继以留一法(Leave-one-out,LOO)进行交互检验,复相关系数为R2cv=0.757,说明定量相关模型具有良好的稳定性和预测能力.

粒子群优化算法在定量结构活性相关性研究中的应用

粒子群优化(PSO)算法是一种新兴的优化技术,该算法简单易实现,可调参数少,已广泛应用于许多研究领域,但PSO在化学中的应用还非常少.介绍了粒子群优化算法和改进的离散粒子群优化算法的基本原理,同时结合作者科研组的工作,将其在化学构效关系研究中的应用给予简述.

烃基酚类化合物对四膜虫毒性的定量结构-活性相关研究

在B3LYP/6-311G*水平上全优化计算了41个烃基苯酚的量子化学参数,连同取代烃基位置编码参数共同表征有机物的分子结构,应用基于预测的模型变量选择方法(VSMP)选择描述子最佳子集,建立了偶极距(μ)和分子平均极化率(α)与烃基苯酚对梨形四膜虫水生毒性pIGC50两变量线性QSAR模型,模型的相关系数r为0.9434,均方根误差RMSE为0.2548,LOO交叉验证相关系数Q为0.9170,均方根误差RMSV为0.3066;为检验模型的稳定性和预测能力,将41个样本分作了奇数集和偶数集,分别建立了模型,并用y-Randomization方法对全部样本、奇数集和偶数集所建立的模型进行了检验;建立的奇数集和偶数集模型均满足Tropsha研究小组建议的预测能力标准。