定量构效关系在化合物性质研究中的应用 (1)

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1、第34卷第11期日用化学品科学Vol．34No．112011年11月DETERGENT＆COSMETICSNov.2011定量构效关系在化合物性质研究中的应用程海涛（衡水学院化工学院，河北衡水053000）摘要：概述了定量构效关系（QSPR/QSAR）的基本原理以及定量构效关系在化合物性质研究中的应用，重点介绍了定量构效关系在化合物毒性、水溶性和LogPow等方面的应用。关键词：定量构效关系；性质；应用中图分类号：TQ423文献标识码：A文章编号：1006-7264（2011）11-0030-05定量构效关系（QSPR/QSAR）

2、用于解释和预测系模拟的目的是作出预测和获得信息，以达到对物质具有一定分子结构化合物的物化性质和生物活性，已合成的控制，理论预测出自数学模型的结果，而不是经成为解释和预测化学、生物和医药领域中化合物性出自一个实际的物理模型的结果。数学模型主要由单质和活性以及物质合成的重要工具。定量构效关系是元和多元线性方程构成，这方程的解就是定量构效关化学信息学的一部分，以已知物质结构描述子和物质系预测的结果。性质集为基础，建立结构与活性的数学模型，并通过定量构效关系模型的建立包括3步：结构表示、数学模型获得某种化合物在特定结构下的有关数据。描述子

3、分析和模型建设。结构表示：首先找到描述子Hammett和Taft在20世纪50年代就精心地将立用来表示与预测性质相关联的结构特征。这在定量构体效应和电子效应对化学反应性影响分开表征。此效关系中是最重要的步骤，其中，找到有效描述子是后，Hansch对立体效应、静电效应和疏水效应对药核心环节。描述子包括从简单的原子或基团数量到复物分子不只限于生物活性的不同性质的影响分别进行杂的量子化学描述子。它们可以从分子结构的连接性了定量表述。在1964年，Free-Wilson分析被引入来（拓扑或2D描述子）和三维结构或分子表面（3D描研究某些分

4、子结构的存在与否和相应生物活性关系的述子）得到。研究。如今，定量构效关系（QSPR/QSAR）成为解描述子分析主要用2种统计方法来判断描述子的释和预测化合物性质的重要工具。定量构效关系质量：方差和相关系数。前者测量描述子在整个数据（QSPR/QSAR）可以解释、分析和预测已知化合物集的变异，小方差表示包含一个描述子较少的信息，物理、化学和生物活性，如化合物熔点规律的分析和后者用来测量内部多余。完全独立的描述子的相关系预测，也可以对未知化合物的性质通过已经建立的数数为0，此时说它们是正交的。这个理想状况基本不[1]学模型进行预测。存

5、在，一般2个描述子的相关系数不应该大于0.6，[2]但有文献报道，描述子之间的相关系数可接受的范1定量构效关系的基本原理围是＜0.4~0.9。删除具有不良特性的描述子以达到定量构效关系以与被研究的性质相关的结构特征缩小描述子集的方法主要有遗传算法、主成分分析法和有关性质数据为基础，用量子力学的计算方法得到和最小二乘法。结构描述子的相关数据，直接利用数学方法建立结构模型构建，主要是建立一个经优化后的描述子集和性质的模型，从而发现性质的规律。定量构效关系与目标性质之间的数学模型。2个统计量用来表示模的计算方法有原子当量法、键值加和法以

6、及基团或碎2型的好坏：回归系数r和它的平方r以及标准偏差片法。定量构效关系是多领域交叉的学科，涉及计算σ。模型构建包括3步：训练、评估和检验。在理想机科学、量子力学以及数学分析等学科。定量构效关情况下，整个数据集分为训练集、评估集和检验集收稿日期：2011－09－17作者简介：程海涛（1981-），男，河北人，硕士。·30·第11期程海涛：定量构效关系在化合物性质研究中的应用科技广场3部分。有多种方法如统计方法或者神经网络方法可2.1正辛醇/水分配系数（logPOW）的预测用来得到QSPR和QSAR模型。最常用的方法是多元Hans

7、ch和Fujita在1964年建立了一个LPER方[2]回归和误差后传的前向神经网络。一旦从训练集中得程，用正辛醇/水分配系数logPOW作为参数预测化到一个模型，评价集可用来检验所得模型的预测能合物的生物活性后，这一参数被广泛用来量化亲脂性。力，也就是预测化合物的目标性质，并且因此而优化Fujita等人发展了第1个基于类似Hammett分析的计模型参数。在某些情况下，数据集大小以致不能对其算亲脂常数πx（取代基X相对R-H对化合物R-X[3]拆分，这时评估模型的方法是交叉验证。训练集的k亲脂性的贡献值）的方法：πx=logPR-

8、X-logPR-H。在次交叉验证就是把其拆分为k个子集，其中k-1个亲脂常数πx的基础上得到同类化合物的logP值，子集作为训练集，一个作为检验集。这个过程重复klogPR-X,Y,Z=logPR-H+∑πX,Y,Z.这个方法显著的缺点是次。因为现