有机物临界体积的定量构性

采用分子模拟和多元线性回归方法,研究了有机物临界体积的定量结构-性质关系(QSPR).基于121个临界体积数据中的108个样本点,得到一个临界体积模型(残余标准差11.80 cm3/mol,拟合度0.994 2).该模型含4个分子描述码,对训练组和测试组的平均估算误差分别为8.36cm3/mol(相对误差2.52%)和9.09 cm3/mol(相对误差3.05%).研究表明,分子体积、分子支链化程度以及分子表面的静电分布等定量结构参数可以有效地估算有机物的临界体积.     

芳烃分子描述符的修正和沸点预测建模

根据芳烃分子中碳原子所处化学环境的差异,修正分子描述符Randi?连接性指数中碳原子支化度参数δ_i ,提出新的分子描述符Modran;通过对比分析表明描述符Modran对芳烃分子的化学结构具有更好的选择性。分析芳烃沸点的影响因素,采用最优子集选择法,发现Modran一阶和二阶支化度指数、分子极化率和芳环碳原子占比四个分子描述符参数的组合对芳烃沸点具有良好的预测能力,进而建立包含Modran等四分子描述符的线性组合模型和神经网络模型。与Marrero-Pardillo基团贡献法比较,四分子描述符的神经网络模型将芳烃沸点预测的平均绝对误差由12.26 K降低到4.56 K。     

脂肪族醇的酸碱离解常数(pKa)的预测研究

酸碱离解常数(pKa)在理解受体与药物反应和药物如何选择辅料上起着重要的作用。因此,在药物前期的开发中,能有效地预测pKa值可很好地降低开发成本,降低资源消耗。本文通过运用定量构效关系的方法(QSAR)对脂肪醇的数据库展开研究,以进行pKa值的预测。一共选用了253种各类描述符,包含原子键的性质的描述符48个,分子整体描述符205个,其中重点描述符为原子键的性质类描述符。采取多元线性回归的方法对数据进行研究。该预测模型能取得较好的效果,可以应用于药物的前期开发中。