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N,N-二甲基-2-溴苯乙胺类衍生物和黄酮类化合物构效关系的研究

杜娟  
【摘要】:本论文共分为三大部分:第一部分是简单介绍计算机药物辅助设计的知识和本论文主要研究方法的理论基础;第二部分是对传统研究N,N-二甲基-2-溴苯乙胺类衍生物构效关系方法的改进;第三部分分为两个小节,第一个小节研究了21 种黄酮类化合物的结构与其抗艾滋病毒(HIV)毒性的构效关系;第二小节则研究了另外41 种黄酮类化合物结构与抑制NO 产生的活性的关系。 在第一章中,简单介绍了计算机辅助药物设计的发展过程,特别是随着当代计算机科学的进步,将量子化学、计算化学和计算机图形学等多种学科融入其中,显示了其强大的威力。此外,介绍了本论文主要研究方法的理论基础,如定量构效关系(QSAR)方法的定义、参数的选择、模型的提出和构建模型的回归方法的介绍等等。 第二章是对研究N,N-二甲基-2-溴苯乙胺类衍生物构效关系传统方法的改进。传统的多元线性回归(MLR)方法只采用了取代基疏水参数π、电子参数σ和立体参数ES,所建模型的预报能力较差,其预报误差高达20%以上。为了能更准确地描述分子变量参数和生物活性之间的定量构效关系,我们在传统方法上做了改进,即在原来三个参数的基础上,再引入6 个描述分子重要特征的分子几何参数和分子形状参数。使用HyperChem 中的半经验AM1 方法优化分子结构,并用系统搜索的方法找到其处于能量最低的构象而得到相关的几何参数和形状参数。经过组分数约简,确定采用7 个主成分数(也就是参数)并用偏最小二乘方法来建立定量构效关系模型。为检验模型的稳定性和预测性,本文作了抽一法交叉验证,其结果可将误差控制在10%以内。 第三章分为两个小节,第一个小节定量描述具有抗HIV 活性的21 种黄酮类化合物的结构与毒性的构效关系。在B3LYP/6-31G**的水平上计算了该类化合物14 个量子化学参数,并通过逐步回归分析(SRA)进行变量筛选,得到


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