三類手性化合物在纖維素類手性固定相上拆分機理的理論研究.pdf

1、本論文對蛋白激酶C抑制劑、有機磷酸酯和吡咯抗真菌類化合物在衍生化纖維素類手性固定相CDMPC上的拆分進行了理論計算研究，探討了其拆分機理。根據(jù)體系不同，全文共分三個部分，概述如下： 第一部分，主要用定量結構-對映體保留關系的方法研究蛋白激酶C抑制劑在拆分過程中的影響因素。首先用TSAR軟件計算蛋白激酶C抑制劑的參數(shù)(立體、靜電、疏水和其他的參數(shù))，再用多元線性回歸方法建立回歸模型，回歸方程的相關系數(shù)和交叉驗證的相關系數(shù)都取得了較

2、好的結果(logk<,1>的交叉驗證回歸系數(shù)q<'2>=0.823，模型的線性回歸系數(shù)為r<'2>=0.946；logk<,2>的q<'2>=0.727，r<'2>=0.943)。然后用HQSAR、CoMFA和CoMSIA方法對蛋白激酶C抑制劑進行定量結構.對映體保留關系的研究，得到了與多元線性回歸相類似的結果，都說明了增大“亞甲基氨”位置上的疏水基團的體積對于提高該類化合物的分離是有利的。在HQSAR模型中，logk<,1>模型的q<

3、'2>達到0.868，r<'2>達到0.984，而logk<,2>的q<'2>和r<'2>分別為0.908、0.986；CoMFA模型中，q<'2>達到了0.6以上，而CoMSIA方法中，q<'2>大于0.7，都說明建立的模型具有良好的線性相關性和預測未知化合物的能力。 第二部分，主要用定量結構.對映體保留關系的方法研究有機磷酸酯化合物在拆分過程中的影響因素。首先用TSAR軟件計算有機磷酸酯化合物的參數(shù)(立體、靜電、疏水和其他的

4、參數(shù))，再用多元線性回歸方法建立回歸模型，回歸方程的相關系數(shù)和交叉驗證的相關系數(shù)都取得了較好的結果(logk<,1>的交叉驗證回歸系數(shù)q<'2>=0.760，模型的線性回歸系數(shù)為r<'2>=0.945；logk<,2>的q<'2>=0.643，r<'2>=0.898)。然后用HQSAR、CoMFA和CoMSIA方法對有機磷酸酯化合物進行定量結構.對映體保留關系的研究，得到了與多元線性回歸相類似的結果，并且都說明增大“磷酸酯基團中氧原子”

5、位置上的疏水基團的體積對于提高該類化合物的分離是不利的，碳鏈越長越不利。在HQSAR模型中，logk<,1>的q<'2>達到0.950，r<'2>達到0.984，而logk<,2>的q<'2>和r<'2>分別為0.840、0.978，說明建立的模型具有良好的線性相關性和預測未知化合物的能力。但是CoMFA模型中，q<'2>在0.4左右，而CoMSIA方法中，q<'2>大于0.4，結果不理想。和HQSAR結果對比，可能是選取的分子構象導致

6、的。 第三部分，主要用定量結構.對映體保留關系的方法研究吡咯抗真菌類化合物在拆分過程中的影響因素。首先是用TSAR軟件計算吡咯抗真菌類化合物的參數(shù)(立體、靜電、疏水和其他的參數(shù))，再用多元線性回歸方法建立回歸模型，logk<,1>的交叉驗證回歸系數(shù)q<'2>=0.377，模型的線性回歸系數(shù)為r<'2>=0.761；logk<,2>的q<'2>=0.161，r<'2>=0.717。這個結果很不理想，可能是此類化合物的結構差異很小，

7、分離因子的數(shù)值范圍也較小的緣故。然后用HQSAR、CoMFA和CoMSIA方法對毗咯抗真菌類化合物進行定量結構-對映體保留關系的研究，得到了比多元線性回歸好的結果。在HQSAR模型中，logk<,1>的q<'2>達到0.758，r<'2>達到0.922，而logk<,2>的q<'2>和r<'2>分別為0.557、0.864；CoMFA和CoMSIA模型中，q<'2>都大于0.6，說明建立的模型具有較好的線性相關性和一定的預測未知化合物的