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三类手性化合物在纤维素类手性固定相上拆分机理的理论研究

作 者: 王红青
导 师: 俞庆森
学 校: 浙江大学
专 业: 化学
关键词: 蛋白激酶C抑制剂 有机磷酸酯化合物 吡咯抗真菌类化合物 定量构效关系 定量结构-对映体保留关系 TSAR 全息相图法 比较分子场分析 比较分子相似性分析 手性 手性固定相 纤维素-三(3,5-二甲基苯基氨基甲酸酯)手性固定相(CDMPC) 保留因子 手性识别
分类号: O657.7
类 型: 硕士论文
年 份: 2006年
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引 用: 1次
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内容摘要


本论文对蛋白激酶C抑制剂、有机磷酸酯和吡咯抗真菌类化合物在衍生化纤维素类手性固定相CDMPC上的拆分进行了理论计算研究,探讨了其拆分机理。根据体系不同,全文共分三个部分,概述如下:第一部分,主要用定量结构-对映体保留关系的方法研究蛋白激酶C抑制剂在拆分过程中的影响因素。首先用TSAR软件计算蛋白激酶C抑制剂的参数(立体、静电、疏水和其他的参数),再用多元线性回归方法建立回归模型,回归方程的相关系数和交叉验证的相关系数都取得了较好的结果(logk1的交叉验证回归系数q2=0.823,模型的线性回归系数为r2=0.946;logk2的q2=0.727,r2=0.943)。然后用HQSAR、CoMFA和CoMSIA方法对蛋白激酶C抑制剂进行定量结构-对映体保留关系的研究,得到了与多元线性回归相类似的结果,都说明了增大“亚甲基氨”位置上的疏水基团的体积对于提高该类化合物的分离是有利的。在HQSAR模型中,logk1模型的q2达到0.868,r2达到0.984,而logk2的q2和r2分别为0.908、0.986;CoMFA模型中,q2达到了0.6以上,而CoMSIA方法中,q2大于0.7,都说明建立的模型具有良好的线性相关性和预测未知化合物的能力。第二部分,主要用定量结构-对映体保留关系的方法研究有机磷酸酯化合物在拆分过程中的影响因素。首先用TSAR软件计算有机磷酸酯化合物的参数(立体、静电、疏水和其他的参数),再用多元线性回归方法建立回归模型,回归方程的相关系数和交叉验证的相关系数都取得了较好的结果(logk1的交叉验证回归系数q2=0.760,模型的线性回归系数为r2=0.945;logk2的q2=0.643,r2=0.898)。然后用HQSAR、CoMFA和CoMSIA方法对有机磷酸酯化合物进行定量结构-对映体保留关系的研究,得到了与多元线性回归相类似的结果,并且都说明增大“磷酸酯基团中氧原子”位置上的疏水基团的体积对于提高该类化合物的分离是不利的,碳链越长越不利。在HQSAR模型中,logk1的q2达到0.950,r2达到0.984,而logk2的q2和r2分别为0.840、0.978,说明建立的模型具有良好的线性相关性和预测未知化合物的能力。但是CoMFA模型中,q2在0.4左右,而CoMSIA方法中,q2大于0.4,结果不理想。和HQSAR结果对比,可能是选取的分子构象导致的。第三部分,主要用定量结构-对映体保留关系的方法研究吡咯抗真菌类化合物在拆分过程中的影响因素。首先是用TSAR软件计算吡咯抗真菌类化合物的参数(立体、静电、疏水和其他的参数),再用多元线性回归方法建立回归模型,logk1的交叉验证回归系数q2=0.377,模型的线性回归系数为r2=0.761;logk2的q2=0.161,r2=0.717。这个结果很不理想,可能是此类化合物的结构差异很小,分离因子的数值范围也较小的缘故。然后用HQSAR、CoMFA和CoMSIA方法对吡咯抗真菌类化合物进行定量结构-对映体保留关系的研究,得到了比多元线性回归好的结果。在HQSAR模型中,logk1的q2达到0.758,r2达到0.922,而logk2的q2和r2分别为0.557、0.864;CoMFA和CoMSIA模型中,q2都大于0.6,说明建立的模型具有较好的线性相关性和一定的预测未知化合物的能力。在本论文中,我们首次将定量结构-对映体保留关系方法用于纤维素-三(3,5-二甲基苯基氨基甲酸酯)手性固定相(CDMPC)拆分手性化合物的机理研究中,各种方法相互印证,能很好地解释实验结果,说明了研究方法的可行性和建立的模型的可靠性。并且,识别模型与定量结构-对映体保留关系研究结果的结合,对修饰和设计新的手性固定相有一定的指导意义。

全文目录


摘要  4-6
Abstract  6-8
第一章 绪论  8-30
  1.1 文献综述  8-18
  1.2 研究方法  18-24
  1.3 论文思路  24-25
  参考文献  25-30
第二章 蛋白激酶C抑制剂的QSERR研究  30-55
  2.1 蛋白激酶C抑制剂的2D-QSERR研究  30-36
  2.2 蛋白激酶C抑制剂的HQSAR研究  36-45
  2.3 蛋白激酶C抑制剂的CoMFA和CoMSIA研究  45-52
  参考文献  52-55
第三章 有机磷酸酯化合物的QSERR研究  55-71
  3.1 有机磷酸酯类化合物的2D-QSERR研究  55-60
  3.2 有机磷酸酯类化合物的HQSAR研究  60-65
  3.3 有机磷酸酯类化合物CoMFA和CoMSIA研究  65-70
  参考文献  70-71
第四章 吡咯抗真菌类化合物拆分的QSERR研究  71-86
  4.1 吡咯抗真菌化合物的2D-QSERR研究  71-75
  4.2 吡咯抗真菌化合物的HQSAR研究  75-80
  4.3 吡咯抗真菌化合物的CoMFA和CoMSIA研究  80-85
  参考文献  85-86
第五章 总结与展望  86-89
  第一部分  86
  第二部分  86-87
  第三部分  87-89
附录 攻读硕士学位期间发表的论文  89-90
致谢  90-91

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中图分类: > 数理科学和化学 > 化学 > 分析化学 > 仪器分析法(物理及物理化学分析法) > 色谱分析
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