构效关系及ce新体系的研究与的应用论文

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1、中文摘要定量结构．性质／活性相关(QSPR／QS触蚰研究应用各种统计学方法和理论计算方法研究化合物的结构与其各种物理化学性质以及生物活性之间的定量关系，是计算化学和化学信息学研究中的研究热点之一。其研究领域涉及药物设计、分析化学、环境化学、食品科学和材料科学等诸多学科。毛细管电泳(capillaryelectrophoresis，CE)是20世纪80年代初发展起来的新型分离分析技术，具有分离效率高、速度快、灵敏度高、所需样品少、成本低、抗污染能力强等特点。毛细管电泳的理论和应用研究是分析化学最活跃的领域之一。本论文根据发展趋势

2、并结合本实验室的实际情况，在前人工作的基础上，取得了以下几方面的创新性结果：(1)利用定量结构一活性关系研究方法建立了描述不同类型神经氨酸酶抑制剂的结构与抗流感病毒活性的模型，并对测试集的活性进行了成功预测；建立了描述多氯联苯化合物正辛醇／水分配系数的定量结构一性质关系模型。(2)首次建立了分离测定牛蒡子及其中药制剂中牛蒡子苷和牛蒡子苷元含量的微乳电动色谱法(MEEKC)。(3)首次建立了一种基于紫外检测的同时测定北豆根及其中药制剂中蝙蝠葛碱、蝙蝠葛苏林碱、粉防己碱和青藤碱的胶束毛细管电色谱方法。首次利用毛细管区带电泳方法同时

3、测定了独一味及其制剂中五种有效成分的含量，方法简单易行，可对独一味及其制剂中有效成分的含量进行全面的监控。本论文共分六章：第一章介绍了定量结构一性质／活性关系研究方法在毛细管电泳中的应用和进展。包括定量结构一性质／活性关系基本理论、方法及研究进展，毛细管电泳的基本理论、方法及研究进展和定量结构一活性／性质关系研究在毛细管电泳中的应用。第二章利用定量结构一活性关系研究方法，首次利用启发式方法(HM)和径向基神经网络方法∞㈣分别建立了预测了神经氨酸酶抑制剂的抗流感病毒活性的线性和非线性模型。所建立的模型不仅简单、预测结果与实验结果

4、一致，而且可推广到其它的QSAR研究中。吕文娟兰州大学博士学位论文2008第三章基于CODESSA软件里的启发式方法建立了预测多氯联苯化合物正辛醇／水分配系数的定量结构一性质关系模型。为了更好的反映不同分子描述符与化合物10懿w之间的关系，探讨影响化合物logI岛w的结构因素，选择了三组不同的分子描述符建立了三个多元线性回归模型。所建模型很好地的反映了化合物结构与其logr岫w之间的关系，一参数模型、二参数模型和三参数模型的R2分别为0．8854、0．9239和0．9285。第四章利用硼砂以及乙酸乙酯．正丁醇一SDS．水所构成

5、的微乳体系，建立了分离测定了牛蒡子及其中药制剂中牛蒡子苷和牛蒡子苷元的含量用微乳毛细管电动色谱法。在最佳条件下，分析物的线性范围为5—500I_tg／mL，牛蒡子苷、牛蒡子苷元回归方程的相关系数分别为0．9993、0．9998。此方法已用于实际样品的分析，分离可在4rain内完成，牛蒡子苷、牛蒡子苷元的回收率为98．7-103．1％，97．6-103．2％。第五章首次建立了一种基于紫外检测的同时测定北豆根及其中药制剂中的胶束毛细管电色谱方法。对胶束浓度、pH值、分离电压对峰高和相邻峰分离度的影响进行了考察。缓冲液最佳组成为25

6、mMHAc,-25mMNaAc．2％Tween-20OH4．5)。利用本方法可在16min内完成蝙蝠葛碱、蝙蝠葛苏林碱、粉防己碱和青藤碱分离测定，结果均令人满意。第六章首次利用毛细管区带电泳方法同时测定了独一味及其制剂中五种有效成分的含量，其中两种为环烯醚萜苷类化合物8-0一乙酰山栀苷甲酯和8-deoxyshanzhiside，三种为黄酮类化合物芹菜素、槲皮素和木樨草素。本文建立的方法简单易行，可对独一味及其制剂中有效成分的含量进行监控。吕文娟兰州大学博士学位论文2008AbstractQuantitativestructur

7、e--activity／propertyrelationships(QSPR／QSAR)studieshavebeenwidelyusedforpredictionofvariousphysicochemicalpropertiesandbiologicalactivitiesoforganiccompoundsbydifferentstatisticalmethodsandvariouskindsofmoleculardescriptors．Theyareimportantresearchtopicsincomputatio

8、nalchemistryandchemoinformatics．Themethodhasbeenintroducedtodrugdesign，analyticalchemistry,environmentscience,foodscienceandmaterialscienc