新头孢菌素衍生物的定量构效关系研究

目的 研究一类新合成的抗流感嗜血杆菌头孢菌素衍生物的定量构效关系。方法 应用半经验量子化学方法和误差反向传播人工神经网络的方法。结果 系统计算了4 8个头孢菌素类化合物的1 8个分子描述符,从中筛选出7个描述符。随机挑选4 3个化合物作为训练样本集,5个化合物作为测试样本集,检验结果表明模型具有较高的精度(检验样本最大相对误差小于5 %)。结论 头孢菌素化合物的LUMO能量、疏水性、C8原子及C3 位取代基的净电荷是影响其抗菌活性的主要因素,所建立的定量构效关系模型能够有效地进行体外抗流感嗜血杆菌活性与头孢菌素类化合物分子描述符的相关性分析。

头孢菌素类抗生素的定量构动关系

目的研究头孢菌素类抗生素的定量构动关系(QSPR)。方法应用半经验量子化学方法和误差反向传播人工神经网络方法。结果利用量子化学AM1算法计算了26种头孢菌素的18个结构参数,筛选与头孢菌素类抗生素药动学指标相关性较大的6个结构参数作为人工神经网络的输入参数,以头孢菌素类抗生素的5个药动学指标(t1/2α、t1/2β、AUC、C l和Vap)作为人工神经网络的输出参数,利用误差反向传播的神经网络构建头孢菌素类抗生素的QSPR模型。从26个头孢菌素类抗生素样本中,随机抽取了23个样本作为训练集,剩余的作为检验集来验证QSPR模型的预测效果。结论头孢菌素类抗生素的ELUMO、Diop、EH、LogP、M和HDO是影响其药动学指标的主要因素,所建立的QSPR模型能够有效地描述并预测头孢菌素类抗生素的药动学指标。

基于构效关系的非肽类血管紧张素Ⅱ受体阻滞剂分子设计

目的:研究非肽类血管紧张素Ⅱ(AngⅡ)受体阻滞剂定量构效关系及分子设计。方法:应用半经验量子化学方法和误差反向传播人工神经网络方法建立AngⅡ受体阻滞剂的定量构效关系(QSAR)模型,用该模型预测新设计的化合物的药效参数。结果:系统地计算了70个非肽类血管紧张素Ⅱ受体阻滞剂的18个量化参数,从中筛选出5个建立QSAR模型。随机挑选6个化合物作为验证集,剩余64个化合物作为学习集,验证结果表明:所建立的QSAR模型具有较高的精度。设计并预测了30个新化合物的药效参数,其中5个化合物的预测药效较好。结论:成功建立非肽类AngⅡ受体阻滞剂的QSAR模型,该模型为此类药物的结构改造和新药设计提供了参考意见和有效途径。

新型靶向抗肿瘤活性化合物SKLB710血浆蛋白结合率的测定

建立了高效液相色谱法测定新型靶向抗肿瘤化合物SKLB710与大鼠血浆蛋白的结合率。采用C18色谱柱,流动相为水∶甲醇(30∶70),检测波长268 nm。应用平衡透析法结合HPLC-UV法测得高、中、低浓度SKLB710与大鼠血浆蛋白的结合率分别为(95.8±0.2)%、(95.4±1.0)%和(96.2±0.5)%。