计算机辅助药物设计中的多维定量构效关系模型化方法

多维定量构效关系(MD QSAR)在计算机辅助药物设计中得到了广泛而成功的应用,结合本研究组的工作,本文系统综述了建立各种MD QSAR模型的方法和策略,对近年来有关的MD QSAR应用研究进展进行了回顾,并对其在新世纪药物设计中应用前景做了展望。

磷酸酯类极压抗磨剂构效关系的分子模拟研究

为从分子水平上研究磷酸酯类极压抗磨剂分子结构参数与其极压抗磨性能的关系,以磷酸三乙酯为模型化合物,采用分子模拟方法研究了磷酸三乙酯分子与Fe(110)表面的作用机理,发现磷酸酯分子主要通过P=O基团中O原子提供的电子与Fe表面发生吸附作用。采用分子模拟方法计算了不同磷酸酯类极压抗磨剂分子的结构参数,采用遗传函数算法初步建立了磷酸酯类极压抗磨剂的分子结构参数与极压性能、抗磨性能的定量关系方程。对该关系方程进行内检验和外检验,结果表明:所建方程具有较好的预测能力;由该方程可知,影响磷酸酯类极压抗磨剂分子极压、抗磨性能的主要结构参数包括P=O或P=S基团中O或S原子所带的电荷量、C—O键或C—S键的键能以及添加剂的S含量。

计算机技术在有机氟农药构效关系研究中的应用

本文着重于探讨计算机技术在构效关系研究中的应用，首先利用分子结构片段法提取农药的特征参数，然后引入神经网络技术对其构效关系进行研究，最终获得一个具有较好结果的预测网络，可用于对有机氟农药的结构进行预测筛选，对加快农药的开发和研制具有重大意义。

基于细胞模型和网络药理学探究儿茶素抗炎、抗癌的构效关系

目的:系统揭示茶叶儿茶素的抗炎、抗癌构效关系,并初步探究其背后的分子作用机制。方法:利用脂多糖诱导的小鼠巨噬细胞RAW264.7和人结肠癌细胞HCT116为体外炎症、癌症模型,采用格里斯试剂法与四甲基偶氮噻唑蓝比色法分析比较儿茶素的体外抗炎、抗癌活性,借助网络药理学预测各儿茶素抗炎、抗癌的关键靶点与通路,并通过分子对接技术模拟各儿茶素与关键靶点蛋白的相互作用,比较各单体与关键靶点的结合能力。结果:8种儿茶素单体均有较强的体外抗炎、抗癌活性,酯型儿茶素的没食子酰基、焦酚型儿茶素B环的邻苯三酚结构和反式儿茶素C_(2)、C_(3)的反式构象使其具有更强的抗炎、抗癌活性,但酯型、焦酚型儿茶素的没食子酰基与其B环的邻苯三酚结构间存在拮抗效应;8种儿茶素通过多靶点、多通路发挥抗炎、抗癌活性,且没食子酰基有利于儿茶素与其关键抗炎、抗癌靶蛋白IL6、TNF、AKT1通过氢键结合。本文揭示了儿茶素的体外抗炎、抗癌活性及构效关系,为系统、深入阐释儿茶素的功能特性与分子结构等关系提供了理论和技术借鉴。

植物精油成分气相色谱保留指数的全息定量构效关系

气相色谱保留指数(RI)是色谱分析中的重要参数,但通过实验获取RI值的过程较为繁琐,需要建立一种简便、高效、准确的模型来预测RI值。本文搜集了60种植物精油成分的RI实验值,构建了精油成分化合物的结构性质与RI值之间的全息定量构效关系(HQSAR)模型。当碎片大小(fragment size)、碎片特征(fragment distinction)和全息长度(hologram length)模型参数分别设置为“1~4”、“C,Ch”和199时,可以建立最优HQSAR模型。利用外部测试集验证和留一交叉验证对模型进行检验,经外部测试集验证的预测均方根误差(RMSEP)、预测决定系数(Q_(F3)^(2))、一致性相关系数(CCC)和平均相对误差(MRE)分别为40.45、0.984、0.968和2.20%;经留一交叉验证的交叉验证均方根误差(RMSECV)和MRE分别为72.56和4.17%。此外,HQSAR模型的分子贡献图表明,芳香族化合物的烷基链在连接了羟基基团后,其RI值会增大;脂肪族化合物中存在的长链烷基也会导致RI值增大。研究结果表明,所建立的HQSAR模型能够用于预测植物精油成分的RI值,并为其他精油成分RI值的预测提供可靠依据。

苦味抑制剂阿魏酸的构效关系

探索阿魏酸(ferulic acid,FA)羧基取代基团以及丙烯酸碳链长度对苦味抑制作用的影响。本实验使用分子动力学模拟,分析苦味受体与苦味抑制剂FA、4-(2,2,3-三甲基环戊基)丁酸和苦味激活剂安赛蜜相互作用的构象差异,以获得FA对苦味受体的抑制结构F4。基于F4的相互作用模式,构建系列FA衍生物,结合电子舌分析技术,探讨FA苦味抑制构效关系。结果表明在配体与F4相互作用模式相符的前提下,FA羧基取代基团氢键受体的电荷量与苦味抑制强度呈反比;FA丙烯酸碳链长度改性为二碳长度,会导致配体与关键残基相互作用不稳定,导致其苦味抑制强度降低,改性为四碳长度则增强其苦味抑制强度。FA作为新型苦味抑制剂,在改善食品食用品质方面具有开发潜力。

计算机模拟仿真技术在智能涂层领域的研究进展

传统的实验试做法在智能涂层的研究方面存在研究效率较低、机理解释不清晰等缺陷,为了更好地为智能涂层结构设计提供有效指导,计算机模拟仿真技术在智能涂层领域被广泛应用。介绍了智能涂层研究领域最常用的3种计算机模拟仿真技术,根据模拟尺度从小到大分别为量子化学计算、分子动力学模拟以及有限元分析,对其在智能涂层研究领域的具体应用进行了讨论。总结了3种模拟仿真技术存在的优势和适用范围,为智能防腐涂层、自愈合涂层、光热响应涂层的研究提出了建议。最后,对计算机模拟仿真技术尚存在的一些问题进行了阐述并展望了其在智能涂层领域应用的发展方向。

木质素熔融沉积式3D打印的分子结构-流变学响应关系研究进展

木质素作为自然界储量最大的可再生芳香族生物质资源,开发其高值化加工利用技术是林业生物质产业转型升级的重要途径。近年来,基于3D打印技术制备高性能木质素基复合材料的研究发展迅速。木质素的3D打印可快速、高效构建具有特定功能特性的复合材料,且可灵活调控木质素基复合材料的宏观、微观结构,以使其满足能量传输、药物递送和个性化医疗等需求。然而,由于木质素分子结构复杂多变、分子量分布宽、脆性大等特点,木质素的分子结构-流变学响应关系仍缺乏系统研究,限制了木质素基复合材料的进一步开发和应用。本文基于近年来木质素熔融沉积式3D打印的发展现状,系统总结了木质素分子结构与其熔融流变学的响应关系。首先介绍了木质素的分子结构特性和熔融沉积式3D打印技术,然后重点对比分析了不同木质素分子结构、木质素与热塑性高聚物的共混对其熔融流变学特性和打印性的影响,最后总结了木质素熔融沉积式3D打印面临的挑战,并对木质素熔融沉积式3D打印的发展方向进行了展望,通过更好地理解木质素熔融流变学的构-效关系,促进木质素的高值化利用。

向列相液晶分子结构与黏度关系研究及BPNN-QSAR模型建立

用于光学、微波通信调谐等器件的向列相液晶材料需要具备高响应速度来实现应用需求.液晶器件响应速度与液晶的旋转黏度、液晶的双折射率等因素相关.微波器件用向列相液晶,常采用大π-电子共轭体系、大极性基团来提高液晶分子的双折射率和介电各向异性,实现宽相位调制量,也因此增大了液晶材料黏度,影响了微波器件的响应速度.本文以液晶黏度因素为主线,对本课题组设计合成的42种向列相液晶在25℃时的黏度用旋转流变仪进行测试,从液晶化合物的结构角度分析影响液晶黏度的因素.首次建立向列相液晶分子结构与黏度的BPNN-QSAR定量构效模型,模型测试组预测值跟真实值之间的相关系数q^(2)=0.607>0.5,说明模型可用于液晶化合物的黏度性能预测,并对影响黏度性能的分子结构描述符进行了探讨.从实际应用出发结合本课题研究,设计了两个系列7个大双折射率液晶分子,BPNN模型测试黏度量度小于同类型分子,实验测试值与模型测试值相近.

聚α-烯烃合成基础油分子结构与性能关系研究进展

介绍了聚α-烯烃(PAO)合成基础油的分子结构组成与性能之间的关系,其中包括分子结构与黏度、黏度指数和低温流动性之间的关系。通过分析现有的PAO分子结构参数与其黏度、黏度指数和低温流动性之间的关系,梳理出影响黏度的主要分子结构参数是相对分子质量、支链数量、支链长度和分子的有效长度。分子结构中支链数量、支链长度和支链位置对黏度指数有着重要的影响;支链数量和支链长度对低温流动性能有着重要的影响;支链数量少且较长的PAO分子结构(类似于星型)是兼具好的黏温性能和低温流动性较为理想的结构。因此,从分子水平研究PAO分子结构与性能关系,提炼设计和制备高性能PAO基础油理想结构组分的新思路,为PAO基础油产品升级和新技术的开发提供理论支撑和科学指导。

吲哚芳砜类化合物定量构效关系研究

从文献中选取76种具有抗人类免疫缺陷病毒(HIV)活性的吲哚芳砜类化合物,采用分子结构描述符对其进行结构表征。通过逐步回归分析法,从28个结构参数中筛选出10个参数作为回归方程的最终变量,构建了吲哚芳砜类化合物的分子结构与抗HIV活性之间的定量关系模型。所建模型的复相关系数R为0.904 9,表明该模型的拟合效果较好,可以反映吲哚芳砜类化合物分子结构与生物活性之间的相关关系。留一法(LOO)交互检验结果表明,R为0.856 7,标准偏差(Std)为0.445 5,说明所建模型具有较好的稳定性和可靠性,可以用于预测吲哚芳砜类化合物的抗HIV活性。

遗传算法在计算机辅助药物分子设计中的应用

作为一种重要的启发式优化算法 ,遗传算法在计算机辅助药物分子设计中得到了广泛的应用。本文介绍了遗传算法的基本概念以及工作原理 ,同时结合作者科研组的工作 ,就遗传算法在定量构效关系、构象分析、药效团模拟。

分子筛结构与直链烷基苯催化合成性能的构效关系

研究了不同拓扑结构的分子筛在直链烷基苯(LAB)催化合成反应中的构效关系,对性能较优的Y型分子筛进行了孔道和酸性调变,并进行了苯和1-十二烯烷基化催化性能评价。采用X射线荧光光谱(XRF)、X射线衍射(XRD)、NH_(3)程序升温脱附(NH_(3)-TPD)、N_(2)低温吸附-脱附等方法对分子筛物化性质进行了表征。结果表明:酸性是影响分子筛催化活性的关键因素,中强酸酸量较高的分子筛烷基化初活性及稳定性较好;具有一维孔道结构的分子筛催化合成LAB产物中2-LAB质量分数高达83.9%,但烷基化稳定性较差;多维孔道更有利于产物扩散,烷基化稳定性较好。较小孔道尺寸的分子筛直链度和2-LAB含量较高;超笼结构不利于产物择形。Y型分子筛具有较高的中强酸酸量和十二元环多维孔道结构,烷基化活性和稳定性最优,对其进行扩孔改性、增加介孔比例,寿命可提高约33%。

基于感官评价和分子对接的Pro、Glu二肽与鲜味受体构效关系

为探究脯氨酸(Proline,Pro)、谷氨酸(Glutamic Acid,Glu)二肽与鲜味受体分子相互作用,该研究合成了12个Pro、Glu二肽,以感官评价为基础,利用同源建模、分子对接技术研究Pro、Glu二肽与味觉受体第一家族亚型1(Taste Receptor Type 1 Member 1,T1R1)、味觉受体第一家族亚型3(Taste Receptor Type 1 Member 3,T1R3)和钙敏感受体(Calcium Sensitive Receptor,CaSR)的构效关系。结果表明:除脯氨酸-丝氨酸(Proline-serine,Pro-Ser)、缬氨酸-脯氨酸(Valine-proline,Val-Pro)和亮氨酸-谷氨酸(Leucine-glutamic Acid,Leu-Glu)不呈鲜,其余二肽的呈鲜阈值均低于谷氨酸钠阈值(0.3 mg/mL),其中γ-谷氨酸-蛋氨酸(γ-Glutamic Acid-methionine,γ-Glu-Met)和甘氨酸-谷氨酸(Glycine-glutamic Acid,Gly-Glu)的呈鲜阈值最低,为0.07 mg/mL。二肽与T1R1的关键结合位点为Asp147、Thr149、Ser172和Arg277,T1R1是Glu二肽呈鲜的重要受体;与T1R3的关键结合位点为Glu45、Ser147、Val277和His278,Ser147是N-γ-Glu二肽与T1R3受体的关键结合位点;与CaSR的关键结合位点为Leu173、Asn176、Gln179、Arg220、Ser244和Asp275,Glu二肽比Pro二肽更易与CaSR受体结合。二肽与受体主要通过氢键与疏水相互作用结合,呈味较强的二肽在对接时多嵌于受体结合口袋深处;呈味较弱的二肽有的位于结合口袋较浅的位置,有的其疏水区或亲水区暴露于受体表面。该研究有助于阐明鲜味肽与鲜味受体相互作用机制,为深入研究鲜味肽呈鲜机理奠定基础。

PD-1/PD-L1抑制剂的三维定量构效关系和分子对接研究

目的探讨程序性死亡受体-1(PD-1)、程序性死亡受体配体-1(PD-L1)抑制剂的三维定量构效关系和分子对接研究。方法针对现有的小分子化合物进行合理研究,取45个新型o-(联苯-3-基甲/氧基)硝基苯抑制剂进行三维定量构效关系研究,包括使用分子力场分析法(comparative molecular field analysis,CoMFA)和比较分子相似性指数法(comparative molecular similarity indices analysis,CoMSIA),并且对分子对接,观察小分子与5J89蛋白的结合效果。结果Co MFA模型(q^(2)=0.644,r^(2)=0.950)和CoMSIA模型(q^(2)=0.622,r^(2)=0.998)具有一定预测能力。TYR:56、GLN:66氨基酸是影响这些抑制剂活性的主要氨基酸。结论该研究是计算机辅助药物方法在抗肿瘤方面的应用,可为开发PD-1/PD-L1抑制剂作为抗癌药物提供参考。

基于原子/分子团簇结构的材料与器件制造

原子/分子团簇是物质结构的一种新形态,具有独特的本征性质。从原子/分子团簇到器件的跨尺度制造,将为国防高端装备和新兴电子等产业发展带来深刻变革。团簇的多物质构效关系、宏量制造、团簇结构跨尺度构筑以及团簇器件的高性能制造等是原子/分子团簇器件制造的关键发展方向,主导着从原子到产品制造的发展历程。把握这些发展背后的重要机遇,将有助于占领原子级制造研究的制高点,引领原子级制造方法的变革。本文从团簇新材料的宏量制造、新型功能器件的原子/分子团簇构筑、团簇—器件的跨尺度制造工艺和装备等三个方面概括了原子/分子团簇与器件制造领域的主要研究进展,总结了原子/分子团簇与器件领域的关键科学问题及面临的挑战,并对其未来发展方向和发展战略给出了建议。

新型查尔酮衍生物抗乳腺癌活性的3D-QSAR模型构建及分子设计

为了获得较高抗乳腺癌活性的新型化合物,对18个新型查尔酮衍生物抗乳腺癌活性(pIC_(50))进行了三维定量构效关系(3D-QSAR)研究。其中14个化合物作为训练集用于构建3D-QSAR模型,其余化合物(含模板分子)作为测试集对所建模型进行验证。所建3D-QSAR模型的交叉验证系数R^(2)_(CV)为0.569,非交叉验证系数R^(2)为0.974,说明所建模型具有良好的稳定性和预测能力。该模型中立体场、静电场对pIC_(50)的贡献分别为58.8%和41.2%,表明影响该类化合物抗肿瘤活性的主要因素是取代基的疏水性、空间位阻和电荷分布。通过对模型的分析,设计了5个具有较高pIC_(50)的新化合物,有待通过后续医学实验加以验证。

人工智能辅助含能分子设计的应用与展望

含能分子研发面临多重挑战,传统“试错法”效率低下,计算机辅助分子设计的出现改变了研发模式。本综述回顾了含能分子设计的发展历程,介绍了计算机辅助含能分子设计的研究现状,并概述了人工智能技术(AI)在性质预测、分子生成、合成路线和反应条件预测等多个设计环节的最新进展,讨论了当前含能分子设计模式与其他材料设计方法的差距,思考差距产生的原因,并对未来AI辅助含能分子设计的发展方向提出展望。研究发现,AI在含能分子性能预测和分子生成等方面已经有了应用,但在合成路径规划和反应条件优化等环节的应用仍有待进一步探索,应用前景巨大。通过数据增强、迁移学习或高通量计算有望能够解决含能分子数据薄弱的问题;加强AI辅助含能分子合成路线与反应条件探索有望贯通“设计→评估→制备→验证”全流程自动化分子设计模式。AI辅助含能分子设计为提升含能分子设计水平提供新的可能性,有助提升含能分子研发效率。

基于MATLAB环境的辅助农药分子设计计算机系统

开发了基于MATLAB环境的辅助农药分子设计计算机系统。系统采用模块化设计 ,人机界面友好 ,并针对农药分子设计过程中定量构效关系研究 (QSAR)的特点 ,实现了多种QSAR建模算法的集成。