基于QSPR模型预测NKAⅡ大孔树脂对苯胺类化合物的吸附行为

通过建立定量结构性质关系(QSPR)模型对NKAⅡ树脂吸附苯胺类化合物能力进行预测。在298、308和318 K温度下,测定NKAⅡ树脂对6种高浓度苯胺类化合物溶液的吸附平衡浓度,并运用Langmiur和Freundlich模型进行拟合。结果表明:Freundlich模型能较好地拟合吸附平衡浓度数据,且都为优惠吸附。通过逐步线性回归法,结合苯胺类化合物分子结构描述符、温度和吸附平衡常数(K_(F))建立了QSPR模型,并得到其复相关系数(R^(2))为0.937。对模型进行内部检验、外部检验和残差分析,得到模型具有较强的稳定性、预测能力和线性相关性,能有效地预测NKAⅡ对苯胺类化合物的吸附能力,为NKAⅡ树脂处理苯胺类化合物废水的实际应用提供理论数据支撑。

基于范数描述符的定量结构性质关系模型预测金属有机骨架材料的CO_(2)吸附量

为减少温室气体排放,金属有机骨架(MOF)材料吸附二氧化碳(CO_(2))已受到广泛关注.本文利用MOF材料对CO_(2)吸附量的实验数据,建立基于范数描述符的定量结构性质关系模型(QSPR模型),预测Cu-MOF材料在变压下对CO_(2)的吸附量.结果表明:QSPR模型对Cu-MOF材料的CO_(2)吸附量具有较好的预测效果,模型决定系数R 2较高;内部验证、外部验证和应用域分析表明,本工作模型稳定可靠并有较宽的适用范围.由此,基于Cu-MOF配体分子结构建立的范数描述符,能够阐明压力和比表面积对Cu-MOF材料CO_(2)吸附能力的影响,QSPR模型可用于计算不同结构MOF材料在不同压力下对CO_(2)的吸附能力.

多氯联苯的气相色谱相对保留时间和理化性质预测模型

采用定量结构性质相关(QSPR)方法,利用SEDs(Steric and Electronic Descriptors)建立了预测GC-RRT,Kow和Sw的QSPR模型,进行了交叉验证(包括Leave-one-out方法和Leave-more-out方法),并且对缺乏性质数据的PCBs进行了预测.

拓扑指数在酯类化合物沸点QSPR研究中的应用

酯类化合物主要是由C、H、O 3种元素组成,根据酯类化合物分子中碳原子与氧原子所构成的骨架结构特点,结合原子电负性对化合物性质的影响,将碳原子与氧原子的电负性之比(0.74)作为碳氧单键之间的距离,将氧原子与碳原子电负性之差的2蛐3(0.59)作为碳氧双键之间的距离,建立酯类化合物的顶点邻接矩阵和距离矩阵,求顶点邻接矩阵与距离矩阵之积构成的新矩阵M的最大特征值T,以特征值T为基础构建新的拓扑指数H(H=(lnT)2),结合酯类化合物中含有的碳原子个数N,对酯类化合物的沸点进行拓扑学研究,取得了良好的相关性,回归相关系数达到0.998。

基于QSPR研究在环境化学中的应用分析

文中基于农药中的有害硝基苯类化合物,分析了QSPR技术在其浓度测量中的预测应用,应用建立的QSPR模型得出,通过参考35个数据数据得出其预测值和实际值相符合,实现了模型应用实际值的推断,即设计的实验模型具有较好的稳健性,显然这一预测模型的研究对QSPR的进一步推广应用具有一定的意义。

基于化合物结构预测人体ADME/PK性质的效能评价

目的:整合定量结构性质关系(QSPR)模型预测化合物在人体的吸收、分布、代谢、排泄(ADME)性质参数和基于生理药代动力学(PBPK)模型预测人体药代动力学(PK)曲线的方法,并评价该方法的预测能力。方法:以文献报道的具有体外实测理化、生物药剂学性质和临床观测PK性质的14个化合物作为模型药物。采用ADMET Predictor软件的QSPR模型预测各个化合物的理化与生物药剂学参数,将上述预测的参数加载到GastroPlus软件的PBPK模型中预测各个化合物经口服给药后在人体的PK曲线以及主要PK参数。对比预测与实测ADME/PK参数间的差异,以评估所用模型的预测效能。结果:QSPR模型预测的理化与生物药剂学性质参数与观测值间的绝对值较为接近,两者具有较好的线性关系(大部分参数的相关系数均接近或超过0.7);14个化合物中,有6个化合物(43%)的最大血药浓度(C_(max))预测值落在观测值的2倍误差范围内,9个化合物(64%)的C_(max)落在观测值的3倍误差范围内;有7个化合物(50%)的血药浓度-时间曲线下的面积(AUC)预测值落在观测值的2倍误差范围内,8个化合物(57%)的AUC落在观测值的3倍误差范围内。结论:联合QSPR和PBPK模型可用于评估化合物的ADME性质并进一步预测人体PK特征。经过当前工作的验证,表明该方法具有较高的预测能力。

奥美拉唑杂质毒性预测及细胞毒性研究

目的通过基于定量结构-性质关系(QSPR)模型的毒性预测和细胞毒性试验研究,多方面评价奥美拉唑相关杂质的毒性。方法采用ADMET Predictor软件对奥美拉唑及其16个相关杂质(杂质A~P)进行心脏毒性、大鼠急性毒性、致癌性、肝脏不良反应和致突变性预测,并按打分规则计算出毒性风险系数,以评价各杂质毒性大小,再采用MTT法对奥美拉唑钠及7种杂质(杂质A~E、J、K)进行L-929细胞毒性试验研究。结果4个杂质的毒性风险系数高于奥美拉唑,杂质A有致突变性和肝脏毒性,杂质C有大、小鼠致癌性,杂质F、G有致突变性。杂质B的细胞毒性比奥美拉唑钠大。结论通过软件毒性预测结合细胞毒性试验可多方面快速评价奥美拉唑杂质的安全性。

影响镧系金属离子的结构参数与配合物稳定常数的关系研究

研究了镧系金属离子的EDTA配合物稳定性常数 (logK)的变化规律及其影响因素 .以一组参数 (如离子半径、4f电子数、电负性以及所定义的周期因子 )作为镧系金属离子的结构参数对其进行定量表征 .采用MLR建立结构与logK值之间的显式QSPR模型 .交互验证结果表明 。

一种新的连接性指数及其逆指数与烷烃、脂肪醛酮沸点的定量关系

依据有机物系统命名法原则和成键原子结构特征,定义原子的染色序数(fi),它对烷烃及其衍生物分子中非氢原子实现惟一性表征.在分子图的邻接矩阵基础上由fi建构新的连接性指数(mQ)及其逆指数(mQ ).85种链烷烃的沸点(Tb)与其中的0Q,1Q 及碳原子的最大支化度(δmax)的回归方程为:ln(714-Tb)=-0.14720Q-0.00411Q +0.0089δmax+6.5164,R=0.9989;72种脂肪族醛酮的Tb与1Q,1Q 及δmax的三元方程为:ln(693-Tb)=-0.22671Q-0.00671Q +0.0301δmax+6.1425,R=0.9990.这157种有机物的Tb与0Q ,1Q 及δmax的QSPR模型为:ln(690-Tb)=-0.03200Q +0.00051Q +0.0195δmax+6.1590,R=0.9976.结果表明,所建指数具有良好的结构选择性和性质相关性,计算方法简单,结果准确.

多氯联苯(PCB_S)结构表征及定量构效关系研究

以基团替代非氢原子为基准,提出了一种表征环境有毒物多氯联苯分子结构的结构参数.借助多元线性回归方法,分别建立了多氯联苯辛醇水分配系数(lgKow)、水溶解度(-lgSw)与其结构表征参数间的定量结构-性质关系(QSPR)模型.对于辛醇水分配系数lgKow,模型的线性相关系数在0.99以上;对于水溶解度(-lgSw),模型的线性相关系数在0.95以上.为检验模型的稳定性和预测能力,进行了留一法交互校验(crossvalidationwithleave-oneoutofprocedure)以及对外部样本的预测能力,结果表明所建的QSPR模型有较好的稳定性和较强的预测能力.

四种药物的经皮渗透性能预测

目的利用QSPR模型预测药物的经皮渗透性,并检验模型的准确性和适用性。方法以炔雌醇、α-细辛醚、非那甾胺和利培酮为模型药物,Potts-Guy,Cronin,Moss,Morrimoto,Kitagawa,Magnusson和Lien-Gao构建的七个数学等式为QSPR模型,用药物的理化参数计算药物经皮渗透速率的预测值;同时采用离体人皮,在透皮扩散池中进行饱和药物溶液的体外经皮渗透实验。高效液相色谱法测定接受液中的药物浓度,计算药物的最大稳态经皮渗透速率。并将利用模型得到的理论预测值与实验所得的实际经皮渗透数值进行比较和分析,确定最适预测模型。结果采用7种预测模型所得到的理论预测值相对于实验值均在95%可信区间内,具有统计学意义。模型之间的准确度有很大差异,采用疏水性和相对分子质量为参数的模型拟合效果最好,根据均方根误差RMSE(Root Mean Square of Error),预测的准确性程度依次为Potts-Guy>Cronin>Kitagawa,Morimoto,Magnusson>Moss,Lien-Gao。结论QSPR模型能很好地预测药物的经皮渗透,Potts-Guy预测的准确性最佳。

芳香族化合物在XAD-4上吸附机理的研究

通过批量吸附实验考查了7种芳香族化合物在XAD-4上的吸附热力学行为.结果表明,在实验条件下,Freundlich方程能很好地拟合这7种化合物在XAD-4上的等温吸附数据,且都为优惠吸附,吸附能力均随着温度的升高而降低.结合7种化合物的分子结构描述符和Freundlich方程的吸附平衡常数,建立了QSPR模型,较高的可决系数R2(0.991)、去一法交互检验可决系数R2CV(0.985)和外部预测集交互检验系数Q2ext(0.994)表明,该模型具有较高的稳定性能和预测能力.模型结果表明,水杨酸等7种芳香族化合物在XAD-4上的Freundlich吸附平衡常数与溶质疏水性能呈正比关系,与温度、溶质分子极性和溶质分子的氢键酸度常数呈反比关系.