手性分子与手性拓扑指数

应用自制的有机化合物结构解析专家系统ESESOC,对与28个外消旋类化合物(特殊的氨基酸)分子手性中心有关的对称性问题进行了判别,如对称面、对称点和对称轴等.同时用的开发的程序对这些化合物的构型进行了自动识别和标示.在此基础上,以手性拓扑指数为参数,利用F isher意义下的分析和人工神经网络法,对这些化合物的对映体进行了高效液相色谱分离中先后淋洗出的的对映体进行分类判别.结果表明,人工神经网络法优于F isher意义下的判别分析.

手性拓扑电荷指数及其应用

通过扩展二维拓扑指数,提出了非基于CIP规则的手性拓扑电荷指数.该扩展采用四个原子属性:偏原子电荷、轨道电负性、极化率和空间位阻分别代替CIP规则的原子数来设定手性中心的构型.新的手性指数被用来预测手性仲醇化合物的核磁共振波谱的属性,取得了满意的结果.对于训练集和测试集,96.7%和90.0%被正确的预测.

手性拓扑电荷指数和构效关系研究

对拓扑电荷指数进行了扩展,得到了含电负性的手性拓扑电荷指数。将其与Julián-Qrtiz 等人对该指数的扩展结果相比较,结果表明,新的拓扑指数能够得到更好的QSAR 模型。进一步运用人工神经网络法构造了数学模型,该模型能够更好地预测手性化合物的活性。

手性有机化合物构效关系的量子拓扑学研究

在拓扑化学理论基础上,从手性分子中成键原子的结构特征和手性原子所处的局部化学微环境出发,应用密度泛函理论(DFT),在B3LYP/6-31+G(d)水平上计算所得距离代替传统二维距离,结合分子中各原子的支化度,应用原子的平衡电负性对分子图进行着色,并引入手性校正因子进行校正,得到新型的手性拓扑指数w1和w2.采用偏最小二乘回归法建立了18种手性羟基酸和氨基酸的薄层色谱保留指数RM的定量结构-保留拓扑模型,并用这种模型对RM进行预测,结果表明预测结果和实验值吻合较好.同时对拓扑模型采用留一交叉检验法(leave-one-out cross-validation,LOO-CV)和外检验相结合的方法进行测试,测试结果显示模型具有良好稳定性和较强的预测能力.

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.