不对称反应的对映体过量值预测

建立了手性催化剂结构与反应产物对映体过量值的定量结构-活性相关性模型, 以辅助苯乙酮不对称氢转移反应的催化剂筛选. 手性催化剂由手性氨醇配体与金属络合物合成, 故采用构象独立手性指数或构象依赖手性指数描述手性氨醇配体, 采用指示变量区分金属络合物, 然后合并2个指数来描述手性催化剂. 通过遗传算法进行变量选择, 采用随机森林法建立数学模型以预测对映体过量值, 测试集的相关系数R²=0.769, 整个数据集的OOB(Out-of-bag)交叉验证结果为R²=0.785.     

原子三角法在定量结构/活性相关分析中的应用

分子相似度;回归分析;人工神经网络;原子三角法在定量结构/活性相关分析中的应用     

分子三维投影法在苯酚类化合物构效关系研究中的应用

对苯酚类化合物进行三维投影得到了5个形状参数,将其与3个Am指数及8个量子化学参数相结合.由最佳变量子集回归法对变量进行了压缩与选择,运用多元回归分析和人工神经网络法分别构造了预测数学模型,得到了满意的结果.     

广义二面角在定量结构/活性相关分析中的应用

化合物的结构与其活性具有相关性 .建立相关性需要由结构提取特征 ,并运用这些特征作为自变量去构造数学模型 ,以便预测未知的化合物及其活性 .目前 ,在诸多 3D- QSAR方法中 ,应用最为广泛的是 Co MFA( Comparasive Molecular Field Analysis)方法 [1～ 3] ,但新近的研究发现 ,Co MFA方法对于某类化合物 (如苯胺类化合物 )适应性较差 ,但分子在三维空间投影面积及量化参数的引入可大大改善所得结果[4 ] .本文从另一角度 (即广义二面角 )研究了分子在三维空间的形状 ,得到了满意的结果 .1　实验部分本文选用 34个 1 - [( 2 - Hydroxy…     

Am指数的扩展与手性化合物的构效关系研究

构效关系研究中的分子拓扑指数(Am)通常仅代表一个化合物的拓扑特征,所以预测手性化合物活性的能力较差.我们对Am指数进行了扩展,得到eAm指数,并将其应用于手性分子的结构-活性相关研究.结果表明,由手性拓扑指数得到的QSAR模型比传统的拓扑指数有更好的统计和预测手性化合物活性的能力.     

投影边缘在硝基苯类化合物构效关系研究中的应用

在三维投影的基础上,对投影的边缘进行了描述,并以其进行了定量结构活性相关研究.实验结果表明,与Am指数、指示变量和量化参数相结合,可使其数学模型得到明显提高.通过人工神经网络对硝基苯类化合物的毒性进行预测,结果令人满意.     

原子对空间距离法及其应用

采用原子对空间距离法表征化合物的三维结构信息. 提出了计算端点的频数的方法, 与段的频数相比, 该方法能更好地描述原子对频数. 以不同段的距离, 分别采用上述两种频数计算得到化合物的相似度矩阵, 然后把相似度衍生为新的变量. 运用多元回归分析和人工神经网络分别构造了预测数学模型, 并对所得到的预测结果进行了比较. 这两种频数均较好地预测了HEPT类化合物的活性.     

基于MOLMAP 指数的光化学反应分类预测

由反应物和产物的结构衍生了反应物、产物和化学反应的MOLMAP 指数, 其中化合物的结构由化学键的物理化学性质和拓扑性质所表征. 将前述MOLMAP 指数应用于一个含七类光化学反应的数据集, 通过随机森林建立了三种类型的模型: (1)预测反应物可能发生的反应类型; (2)预测可能合成产物的反应类型; (3)预测整个化学反应的类型. 由于无需指定数据集中参与反应的化学键, 所以, MOLMAP 指数能够得到广泛的应用. 所得分类预测结果好于我们此前对同一数据集的研究, 表明改进化学键的描述有助于提高MOLMAP 指数的预测能力.     

苯环型化合物定量二维手性程度的研究

基于权原子和, 提出了镶嵌在二维空间的苯环型化合物的手性程度, 其中权原子和为与原子间的距离有关的原子不对称环境描述. 在描述化合物的手性时, 并没有采用简单的标记-手性或非手性, 而是采用定量的方式来表征化合物的手性程度. 定量手性程度能够区分对映体, 并且一对对映体的手性程度为相反数. 手性程度不仅仅可以采用单值,还可以采用多维向量来表示. 此外, 还将手性程度推广到三维正烷烃的旋转构象异构体描述, 即首先将正烷烃的旋转异构体转化为苯环型化合物, 然后采用手性程度描述其三维构象.