苯胺类化合物结构与毒性的密度泛函理论研究

应用密度泛函理论(DFT)在杂化泛函B3LYP和基组6-311G(d,p)水平上对57个标题化合物进行结构优化,计算获得化合物的量化和理化参数,采用最佳变量子集回归构建了化合物对梨形四膜虫的毒性与描述符之间的定量结构-活性关系(QSAR)模型。所建最佳三元QSAR模型的复相关系数R2为0.915,留一法(leave-one-out,LOO)交互检验复相关系数Rcv2为0.891;用随机筛选出的19个预测集样本进行外部预测,所得外部预测集交互检验系数Qext2为0.821,QSAR模型具有较好的稳定性和较强的预测能力。模型结果表明影响毒性的主要因素有化合物最低空轨道能、正辛醇-水分配系数及最负非氢原子净电荷。对模型应用域(AD)进行了表征,所建模型可用于应用域内苯胺类化合物对梨形四膜虫毒性的预测。

HIV-1整合酶链转移抑制剂的QSAR研究与分子设计

为了研究人类免疫缺陷病毒1型(HIV-1)整合酶链转移抑制剂(INSTIs)抑制活性的定量构效关系(QSAR),从而获得活性更好的抑制剂,基于拓扑理论,计算了32种INSTIs分子的电拓扑状态指数(Ei)和电性距离矢量(Mj)。通过最佳变量子集回归(LBR)方法建立了化合物抑制活性的六元(M57,M14,E7,E13,E21,M36)QSAR模型。以模型中的6个参数为人工神经网络输入层构建反向传播(BP)算法模型,设定6∶2∶1的网络结构,相关系数R2由多元线性回归的0.946提升到0.992。分析模型的6个变量可知,影响INSTIs抑制活性的主要结构片段是>N—、—N—、—C—、—X、—C<、—CH和—OH。通过结构修饰提出3种具有较高抑制活性的新化合物。

基于密度泛函理论预测苯并咪唑类缓蚀剂的缓蚀效率

为了研究苯并咪唑类缓蚀剂的缓蚀性能,采用密度泛函理论方法,在B3LYP/6-31G基组水平上,计算了20种苯并咪唑衍生物的量子化学参数。得到了苯并咪唑衍生物的配分函数、原子电荷等,并计算了20种苯并咪唑衍生物分子的电性拓扑状态指数。通过最佳变量子集回归分析建立这些化合物缓蚀效率(IE)的定量结构-活性相关性(QSAR)模型。结果显示,配分函数、原子电荷和电性拓扑状态指数直接影响这些化合物的IE,所建QSAR模型具有良好的鲁棒性和预测能力。将上述参数作为神经网络输入层结点,采用4∶2∶1的网络结构,得到1个反向传播神经网络模型,其相关系数为0.976,预测值与实验值的相对平均误差为2.51%。根据构建的QSAR模型设计出了IE显著提高的12种苯并咪唑类化合物分子。

风味物质香味强度的定量构效关系模型

基于分子拓扑理论,计算黄酒中13种风味物质分子的电性距离矢量(Mk^d)。运用最佳变量子集回归方法,建立上述物质的香味强度与Mk^d的定量构效关系(QSAR)模型。该三元(M2~9、M1~2、M9~9)模型的判定系数(R2)为0.957,估计标准误差(s)为0.600。经R2、F、VIF检验,表明该模型具有良好的稳健性及预测能力。根据进入模型的M2~9、M1~2、M9~9参数可知,影响风味物质香味强度的主要因素是分子的疏水性与亲水性。

酚类化合物对梨形四膜虫毒性的构效关系解析

应用密度泛函理论(DFT)在杂化泛函B3LYP和基组6-311G**水平上对81个标题化合物进行结构优化,计算获得化合物的量化和理化参数,采用最佳变量子集回归构建化合物对梨形四膜虫的毒性与描述符之间的定量结构-活性关系(QSAR)模型。所建最佳四元QSAR模型的复相关系数R^2为0.951,去一法(LOO)交互检验复相关系数R^2_(cv)为0.938,用27个验证集样本进行外部预测,所得外部验证集交互检验系数Q_(ext)~2为0.876,模型具有良好的统计学意义及合理、可信的预报能力,影响毒性的主要因素有正辛醇-水分配系数(log P)、分子最低空轨道能(E_(LUMO))、苯环上所有碳原子电荷之和(Q)和4号位取代基电荷(Q_(R4)),研究结果为理解该类化合物的毒性作用机理和设计合成低毒性的新化合物提供理论参考。