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1.
含硫芳香族衍生物的厌氧微生物降解   总被引:1,自引:1,他引:0  
测定了一批苯亚砜基、砜基乙酸酯类化合物的厌氧微生物降解速率常数Kb,在此基础上对这类化合物的结构与其生物降解速率常数之间的关系进行了分析.表明:苯亚砜基乙酸酯类化合物的降解速率大于苯砜基乙酸酯类化合物;甲酯比异丙酯易降解;苯环上氯取代会降低化合物的生物可降解性  相似文献   
2.
利用比较分子力场分析法(CoMFA)与比较分子相似指数分析法(COMSIA)研究了29种含硫芳香族化合物对发光菌的急性毒性与其结构间的三维构效关系(3D-QSAR),得到了具有较强预测能力的3D-QSAR模型,并在此基础上剖析了这批含硫芳香族化合物结构与活性之间的内在关系,深入探讨化合物的毒性作用机理。  相似文献   
3.
卤代芳香簇化合物在长江底泥中吸附行为的CoMFA研究   总被引:1,自引:1,他引:0  
将比较分子力场分析法(CoMFA)移植到定量结构性质相关研究中,探讨了28种卤代芳香族化合物在长江底泥中的吸附行为与其分子结构之间的关系,发现静电和空间立体效应是影响这批化合物底泥吸附的主要因素,疏水性质对吸附的影响不显著。  相似文献   
4.
黄酮类化合物是一种普遍存在于食物和植物中的内分泌干扰物. 选取20个典型的黄酮类化合物, 采用基于分子对接(docking)的比较分子场分析法(CoMFA)和比较分子相似性指数(CoMSIA)方法, 研究它们与雌激素受体(ER?)的相互作用, 建立了这些黄酮类化合物和雌激素受体之间的三维定量构效关系(QSAR)模型, 得到CoMFA模型的最佳交互验证相关系数Q2LOO为0.845, 非交互验证相关系数R2为0.988, 相应的CoMSIA模型的交互验证相关系数Q2LOO为0.670, 非交互验证相关系数R2为0.990, 说明模型具有很强的稳定性和预测能力. 此外, 分子对接结果揭示了受体腔中的关键残基及其与黄酮类化合物作用的具体方式.  相似文献   
5.
卤代芳香族化合物在长江底泥中吸附行为的CoMFA研究   总被引:1,自引:0,他引:1  
将比较分子力场分析法 (CoMFA)移植到定量结构性质相关研究中 ,探讨了 2 8种卤代芳香族化合物在长江底泥中的吸附行为与其分子结构之间的关系 ,发现静电和空间立体效应是影响这批化合物底泥吸附的主要因素 ,疏水性质对吸附的影响不显著  相似文献   
6.
取代硝基苯类化合物的3D-QSAR研究   总被引:5,自引:1,他引:4  
徐满  张爱茜  韩朔睽  王连生 《科学通报》2001,46(19):1614-1617
利用比较分子场分析法(CoMFA)研究了25种取代硝基苯类化合物对斜生栅列藻的急性毒性与其结构间的三维构效关系(3D-QSAR),得到了具有较强预测能力的3D-QSAR模型。在此基础上,更全面地剖析了化合物结构与活性之间的内在关系,为毒性作用机理的深入探讨提供了理论指导。  相似文献   
7.
环境内分泌干扰物具有独特的非单调剂量-效应曲线, 无法简单地以半数影响(致死)剂量(浓度)这一单一数值指标来表征其生物活性, 如何处理非单调剂量-效应曲线下的定量结构-活性关系(QSAR)是目前环境科学乃至生命科学一个充满挑战的未知领域. 研究发现, 双酚A等9种酚类化合物影响鲫鱼体外淋巴细胞增殖率的实验呈现特殊倒U型非单调剂量-效应关系, 为探索其可能的生化机制, 同源模建了芳烃受体配体结合区的结构, 通过分子对接分别模拟分析了这9种酚类化合物和雌激素受体、雄激素受体、甲状腺素受体、一种芳烃受体相似蛋白、模建芳烃受体及过氧化物酶体增殖剂激活受体的结合能以及作用模式, 利用半经验分子轨道法计算了酚类化合物的分子描述符, 分别建立了低剂量和高剂量范围内化合物性质与决定性生物活性指标的定量构效关系模型. 发现非单调剂量效应曲线的形成源于高低剂量效应机制的差异, 在低剂量时雌激素受体的介导起主要作用, 促进淋巴细胞增殖, 而在高剂量时化合物表现出一定的急性毒性机制, 抑制了淋巴细胞的增殖, 不同的剂量范围分别由不同的毒理学机制占主导地位.  相似文献   
8.
王海燕  张爱茜  孙成  王连生 《科学通报》2008,53(19):2292-2297
基于分子全息技术, 研究了41种有机磷化合物甲酯化后气相色谱保留指数与分子全息结构之间的关系, 应用偏最小二乘回归技术建立了分子全息定量结构-色谱保留相关模型, 非交叉验证系数r2 = 0.994, 交叉验证相关系数q2LOO = 0.984. 随机选出30种有机磷化合物作为训练集, 其余作为测试集来验证分子全息QSRR模型的预测能力和稳健性. 在最佳建模条件下对训练集进行偏最小二乘回归分析, r2为0.995, q2LOO为0.982. 用训练集数据所建立的QSRR模型预测测试集中有机磷化合物的色谱保留指数, 结果表明, 基于训练集所建立的QSRR 模型可以对测试集的有机磷化合物的气相色谱保留指数进行很好的预测. 利用HQSRR模型的色码图, 探讨有机磷分子中的不同侧链基团对其色谱保留性质的影响, 以及有机磷化合物在固定相上的色谱保留机制.  相似文献   
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