取代苯胺和苯酚类化合物的结构表征与结构-活性定量相关关系研究

为了评估和测定有机污染物取代苯胺和苯酚类化合物的生物毒性 ,在分子电性距离矢量的基础上引入正辛醇 水分配系数对这类化合物进行了结构表征 ,建立了取代苯胺和苯酚类化合物的结构 -与毒性之间的定量数学模型 (R =0 96 0 ) ,并通过逐步回归分析选出 4个参数建立一新的QSAR方程 (R =0 95 8) ,这些方程可以用来进行该类化合物危害性的定量评估和预测     

卤代苯酚和取代酚生物活性的分子拓扑研究

基于元素的Pauling电负性、原子成σ键的电子数，原子直接键连的氢原子数目和原子在形成离域π键时所提供的Pz电子数，定义了一种原子点价公式，构建了分子连接性指数。它们与14种取代酚对结核菌抑制活性PC的线性方程为：PC=0．1566^0X 0．3096^2X 0．2995^5xp-1．9569，R=0．9838；与11种取代酚对水生生物急性毒性(-lgLC50)的线性方程为：-lgLC50=0．6046^5Xp 2．6250，r=0．9727；与48种卤化苯酚抗菌活性对数logPC的线性方程为：logPC=0．8704^2X-4．4126，r=0．9875;与6种卤代苯酚对水生生物毒性(lg(1／LC50))的线性方程为：lg(1／LC50)=0．4604^2X 1．3175，r=0．9948。结果表明：分子连接性指数具有良好的结构选择性和性质相关性，可用于预测其它卤代苯酚和取代酚的生物活性。     

应用分子电性距离矢量预测二噁英类化合物PCDFs的正辛醇水分配系数

应用分子电性距离矢量对 13 5种二英类化合物多氯代二苯并呋喃 (PCDFs)的结构进行了表征 ,通过多元线性回归方法建立了PCDFs的正辛醇 水分配系数与分子电性距离矢量之间的定量关系模型 ,与有关文献报道的模型相比 ,该模型具有显著的相关性 (n =51,R =0 .92 7,Sd =0 . 193 62 ,F =44.8697) .另外采用逐步回归的方法 (SMR)从原模型参数中选取了 2个参数建立了一新模型 ,其模型相关系数为R =0 . 92 4;继以留一法进行交互检验 ,其相关系数与之接近 ,R =0 .910 ,说明了定量构效相关模型具有很好的稳定性和预测能力     

氨基甲酸酯类农药的结构表征与定量结构毒性相关研究

应用分子电性距离矢量(MEDV)对氨基甲酸酯类农药进行结构表征和急性毒性的定量预测,籍以多元线形性回归(MLR)建立了MEDV与生物毒性之间的相关模型,相关系数R=0.984,并通过逐步回归(SMR)方法建立了另一更具预测性的定量模型,取得了良好的结果,其模型相关系数为R=0.983;继以留一法(Leave-one-out,LOO)进行交互检验,相关系数为R2=0.922,说明定量相关模型具有良好的稳定性和预测能力.     

一种新的连接性拓扑指数与卤代苯毒性的定量关系

借助元素的有效主量子数改造了原子点价,定义了一个新的表征卤代苯结构的分子连接性指数Xz*,用它研究了17种卤代苯化合物对生物的毒性,通过最小二乘法建立了相应的定量结构———毒性相关方程,其相关系数为0.990,并在α=0.01水平下通过F检验,结果表明Xz*计算简单,物理意义明确,预测结果令人满意,为该类化学品的环境危险性评价提供了依据.     

应用量化参数研究CCK受体拮抗剂的结构与活性的相关性

应用MM+分子力学法对24个CCK受体拮抗剂类似物进行结构优化,然后应用量子化学AM1法计算了24个CCK受体拮抗剂类似物的部分量化参数,并通过逐步回归分析方法建立了量化指数与CCK受体拮抗剂活性之间的定量相关模型,取得了良好的结果,其模型相关系数为R=0.886;继以留一法(Leave-one-out,LOO)进行交互检验,复相关系数为R2cv=0.539,说明定量相关模型具有良好的稳定性和预测能力.发现CCK受体拮抗剂的活性部位主要在分子的A、B环及其支链C21和N20上.     

2,4-二氨基-6-甲基-7-取代苄氨基喹唑啉定量结构活性关系研究

应用人工神经网络方法对16个2,4-二氨基-6-甲基-7-取代苄氨基喹唑啉的定量结构活性关系进行了研究。随机挑选13个化合物作为训练样本集,采用3个输入参数,建立了2,4-二氨基-6-甲基-7-取代苄氨基喹唑啉的定量结构-活性关系(QSAR)模型,得到相关系数R=1.0000,标准偏差SD=0.0041,剩余的3个化合物作为预测样本集,用于检验模型的预测能力,得出的相关系数R=0.998,标准偏差SD=0.0407。结果表明人工神经网络是一种比较精密的拟合方法,具有良好的预测效果。     

二噁英类有机污染物的TEF简易计算与QSAR研究

二噁英类有机污染物的TEF与QSAQ研究,通过定量结构活性相关模型,用简易量化方法,计算了83种典型二噁英的TEF毒性参数,并运用定量结构-性质相关技术研究了PCDDs-PCDFs的TEF,同logP、SHEIO氯原子数目、分子结构的定量关系。结果表明,二噁英化合物的毒性当量TEF同氯原子数目、logP有显著相关;同SEHIO和氯原子取代位置存在紧密相关。同时揭示二噁英的毒性是卤苯、苯酚、硝基苯、苯胺类衍生物毒性强度的50-70倍。     

人工神经网络用于吲哚喹唑啉衍生物的QSAR研究

应用BP神经网络方法对20个吲哚喹唑啉衍生物的定量一结构活性关系(QSAR)进行了研究,采用自编的软件进行跟踪学习,当ξ=0.8,ψ=0.75时获得了较好的拟合,相关系数R=0.9996,标准偏差SD=0.0172,结果优于回归分析法R=0.8505,SD=0.2641.随机挑选16个化合物作为训练样本集,剩余的4个化合物作为预测样本集,标准误差SE=0.3471,表明该QSAR模型具有良好的预测效果,可为活性更高的该类化合物的设计提供理论参考.     

分子电性距离矢量（MEDV）用于神经氨酸酶抑制剂的二维构效关系研究

采用分子电性距离矢量(MEDV)对神经氨酸酶抑制剂进行了结构表征,运用多元线性回归建立定量结构-活性关系(QSAR)模型,同时采用逐步回归对变量进行筛选后,建立了123个神经氨酸酶抑制剂的3变量模型,模型的建模计算值复相关系数(R),交互枝验的复相关系数(Rcv)和模型的标准偏差分别为R=0.705,SD=1.298,Rcv=0.676,SDcv=1.308,模型具有良好的稳定性和预测能力.     

取代芳烃结构与生物活性关系研究

根据非氢原子类型分类、基于非氢原子相对电负性和非氢原子间距离等进行计算得到的分子电性距离矢量(MEDV)为描述子,对取代芳烃的结构进行表征.用多元线性回归(MLR)方法,研究并建立了取代芳烃定量结构-急性毒性(QSAR)关系的6变量模型,其复相关系数为0.970;采用SPSS统计处理软件对变量进行逐步回归(SMR)筛选后,建立了5变量的QSAR模型,其复相关系数为0.964.上述模型对26个取代芳烃的急性毒性的预测值与实验值能较好吻合.留一法进行交互检验,结果表明所建模型具有良好的稳定性和预测能力.     

芳基/杂环芳基取代的吡唑类化合物的QSAR研究

用分子力学、分子模拟退火动力学、量子化学等方法对转化生长因子-β受体激酶(TβR-Ⅰ)的取代吡唑类抑制剂进行了结构优化.用遗传算法(GFA)并结合多元线性回归技术(MLR),对该类抑制剂进行了定量构效关系研究,筛选出了影响抑制剂活性的主要因素,建立了定量构效关系方程(QSAR).结果表明,抑制剂分子的最高占据轨道能量EHOMOJ、urs的面积加权部分负电荷表面积WNSA1等是影响AHSPs抑制活性的主要分子参数.所得模型对该类化合物关于TβR-Ⅰ的抑制活性有良好的评估和预测效果(R=0.977,R2cv=0.864,s=0.178,F=51.93).     

环己烯类神经氨酸酶抑制剂的构效关系

采用本实验室提出的三维全息原子场作用矢量（3D-HoVAIF）对34个环己烯神经氨酸酶抑制剂抗禽流感药物结构并与其活性建立定量构效关系模型,然后采用逐步回归对变量进行筛选后,运用多元线性回归建立3D-HoVAIF描述子与神经氨酸酶抑制剂活性之间的QSAR模型．其复相关系数（R）,交互校验的复相关系数（Rcv）和模型的标准偏差分别R为0．947,SD为0．466,Rcv为0．912,SDcv为0．536,模型具有良好的稳定性和预测、能力．表明三维全息原子场作用矢量能较好表征该类分子结构信息值得进一步推广应用．     

工业废水中芳环有机污染物的高效液相色谱分析

采用高效液相色谱法(HPLC)直接测定工业废水中苯、β-苯乙醇、苯酚等苯系物污染物。用最小二乘法求得各组分相应的线性回归方程及其相关系数,在给定范围内线性较好,其相关系数均在0.9990以上。苯、β-苯乙醇、苯酚的回收率分别为96.67%、98.00%、99.90%。HPLC法测定的精密度及准确度均能满足工业废水中挥发性有机物分析测定的要求。     

新型结构描述法用于芳烃类化合物水溶性（-lgS_w）模拟

为探寻芳烃类有机物结构与水溶性的关系,从分子的三维空间结构出发,按照不同类型原子之间电性作用得到一种分子结构描述方法,即三维分子电性距离矢量（3D-MEDV）;利用该矢量对34种芳烃类化合物进行结构表征.通过逐步回归方法建立了4变量定量结构—性质关系的-lgSw模型,复相关系数（R）为0.945,标准误差（SD）为0.468.再用留一法（Leave-one-out,LOO）交互检验对模型进行了评价,得到的复相关系数（RCV）为0.908,标准误差（SDCV）为0.598.结果表明：3D-MEDV能较好地表征芳烃类化合物的分子结构,所建模型具有较好的稳定性和预测能力.