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G.Ayyapan Bharath大学副教授,部门-600073年钦奈,印度 |
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信息技术的使用和管理已成为一个关键的药物发现过程的一部分。新药物分子的合理的设计涉及到输入不同的分支科学。在这种背景下的信息和管理生物和化学信息已成为重要组成部分。此外,它是极其重要的丰富潜在库与分子可以被改装成合适的候选药物或省掉毒素。chemoinformatics的实践中,发现分子多样性是一个重要的特性来描述分子的反应活性。此外,结构-活性关系的转变导致了各种描述符的集成和基于量子化学描述符的药物开发活动导致的早期阶段发现。特别是,各种描述符被开发并用于帮助识别和筛选出的化合物,不太可能成为药物/毒素。本文强调了最近的发展基于DFT的化学反应描述符和这些描述符的应用对化学反应的预测,特别是在硝基芳香化合物的毒性和生物活性化合物的预测
介绍 |
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数据库开发、管理和分析生物信息被定义为生物信息学 包括各种数据库管理工具、分析工具和分子建模。这个词 “chemoinformatics”介绍了药物化学的年度报告于1998年布朗。 Chemoinformatics1-5化学信息资源的融合是将数据转换为至关重要的 信息和化学信息到知识的目的,更快的做出更好的决策 药物先导化合物和组织。事实上,生物信息学和chemoinformatics都通用的术语 ,包含设计、创造、组织、管理、检索、分析、传播、可视化和使用 化学和生物信息。Chemi-informatics、化学计量学、计算化学、化工 信息学、化学信息管理/科学的chemoinformatics的相关领域。的 发展未来的化学信息学系统需要与一个坚实的基础化学和劳动力 专家了解可用的计算机技术。化工、农药、医药、和 生物技术的科学分支需要大量输入从生物信息学和chemoinformatics。 |
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定量结构-活性关系(构象)和定量结构-性质关系 (部分)的重要工具bio-chemo-informatics实质上可以构建基于生成的数据 从分子建模和计算化学。构象和部分试图找到一个数学 化学结构和生物活性之间的关系或为一系列同源的化学性质 化合物。这些一系列同源的化合物被称为训练集,生成的数学方程 可以用来预测的活动或财产任何新的化合物,由所选择的训练集。 大量的定量构效关系和分子结构描述符已经被用于开发不同的应用程序。在这方面 需要提到的值得注意的贡献由Hansch coworkers5的发展和增长 这个地区的活动。硝基芳香化合物化合物是重要的材料或中间体的炸药、农药、 有机合成、染料等行业的发展,成千上万的这些化合物 定量构效关系分析引入环境每年和这些化合物的毒性可以为我们提供 有价值的信息。因此,在目前的调查实验毒性值18硝基芳香化合物的藻类 (栅藻obliguus);探讨了基于DFT的描述符。 |
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DFT提供了一个坚实的基础为各种定性概念的化学反应。6、7受欢迎 定性化学概念电负性和硬度等已广泛应用于各种各样的理解 方面的化学反应。最近,Geerlings7和同事有了巨大的发展 概念上的密度泛函理论的应用各种化学和生物的问题。虽然 概念密度泛函理论已被广泛应用于众多的调查探究化学反应和网站 选择性,他们的应用程序领域的结构-活性关系方面biochemoinformatics是有限的。 在这一领域的一些重要贡献突出显示在接下来的部分。基于这些的成功 DFT描述符在先前的研究显示8,9,也由于其简单的计算程序,实用性 DFT描述符的构象的说法已经详细调查。 |
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根据密度泛函理论(DFT), 10, 11化学势(?),和化学硬度(?) 被定义为, |
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和 | ||
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系统的总能量E, N是在系统和电子的数量 是外部的潜力。 µ被确定为负的电负性(?)所定义的Iczkowski和侯爵。 12 |
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垂直电离势(IP)系统的能量的变化,当一个电子被移除的 系统和变异的能量,当一个电子被添加到系统被称为电子亲和能(EA)。在这两个 电子撤回和电子,外部潜在必须保持固定。因此,使用有限 差分逼近,方程式。(1)和(2), |
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然而,获得的IP和EA因此µη,人需要三个能源值(EN, EN + 1和1)。来 节省计算时间,计算化学势和化学利用•库普曼的硬度 theorem11, 和 |
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在ELUMO最低未占据分子轨道的能量和EHOMO最高占据分子轨道的吗 | ||
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能量。 | ||
帕尔et al13介绍了全球亲电性指数(?)的化学势和硬度 | ||
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三世。结果与讨论 |
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急性毒性高于基线的毒性是由亲电硝基芳香化合物的反应引起 衍生物的亲核试剂在细胞核酸蛋白质。电子参数包括半波 还原电位Hammett-Taft常数最低未占据分子轨道的能量,E LUMO和 受体delocalizability用于描述多余的毒性高于基线。的发展 计算机技术和量子化学、量子化学处理的电子效应可能是更多 比另一个强大的方法,因为它很容易得到准确的参数,并允许更大的灵活性 建设的数据集。 |
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实验毒性(lg EC50) 14值18硝基芳香化合物的藻类(栅藻obliguus) 与计算lg EC50值是表1中列出。亲电性的计算值的选择 分子也在表1。 |
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线性回归分析进行了使用实验毒性(lg EC50)值相关的 变量和计算亲电性值作为独立变量。回归方程给出, lg EC50 = 0.983 + 0.791 * ?(8) |
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r2 = 0.813 N = 18日,SD = 0.268 | ||
可以从方程8指出高确定系数(r2) 0.813连同一个较低的值 均方根偏差(SD) 0.268获得。以上统计数据获得清晰的显示了 基于DFT的描述符的重要性,亲电性预测的选择毒性分子。 |
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实验毒性之间的阴谋(lg EC50)和计算毒性(lg EC50)值18 硝基芳香化合物化合物提出了如图1所示。 |
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存在良好的相关系数(r) 0.903指示开发模型的重要性 毒性的预测。 |
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IV.CONCLUSION |
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实验毒性(lg EC50)值18硝基芳香化合物的藻类(栅藻obliguus) 分析了定量构效关系的方法使用。在这项研究中,实验毒性值作为因变量 亲电性值作为自变量。一个相当好的确定系数(r2)为0.813 获得显示的意义开发模型对硝基芳香化合物化合物毒性分析。 |
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确认 |
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作者感谢诉萨勃拉曼尼亚博士,CLRI, k . Chitra博士QMC,诉Kannan博士,波黑, 鼓励。 |
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表乍一看 |
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数据乍一看 |
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引用 |
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