1、該論文主要研究了化合物的水溶解度,分別針對藥物和環(huán)境污染物建立了兩類模型.用VolSurf軟件,采用親水探針和疏水探針,共得到56個參數(shù).口服藥物都要經(jīng)過吸收,而藥物的水溶解度是影響吸收的重要因素.我們對含有較多藥物的444個化合物分別進行了主成分分析(PCA)和偏最小二乘分析(PLS).采用MDC方法從這444個化合物中選取289個化合物為訓練集,將剩余的155個化合物按其水溶解度大小分為高、中、低三組,用PCA方法分別對這三組化合物
2、進行預測,取得了好的結(jié)果.同時建立了3個PLS模型,模型1:以這289個化合物為訓練集,對含155個化合物的預測集進行預測,預測標準偏差為0.85個log單位;模型2:根據(jù)分子量的大小對444個化合物進行分類,以中等分子量的化合物(100200)預測集進行預測,預測偏差分別為0.82個log單位和1.75個log單位.參數(shù)分析表明有利于化合
3、物水溶解度的分子特征包括三個局部能量最小值Eminl-3,親水性參數(shù)W4-8,分子量中心與親水區(qū)之間的不平衡性IW1-8,容量因予CW4-8以及親水-親脂平衡值HL1-2,說明分子內(nèi)有大的親水區(qū)、較多的氫鍵給體-受體區(qū)、分子極性大對水溶解度有利.與水溶解度呈負相關(guān)的參數(shù)主要為分子的疏水性(D1-8,A,CP),分子的大小和復雜度(V,S,R,G,MW)以及分子極化率和色散力(W1-3).這一點與普遍的觀點相一致:分子的疏水性越強,在親水
4、性溶劑中的溶解性弱;大分子的溶解度較小分子溶解度低.不少環(huán)境污染物缺乏水溶解度的實驗數(shù)據(jù).預測環(huán)境污染物的水溶解度有助于了解它們的生物吸附、生物積累以及不同相之問的轉(zhuǎn)移情況等,有助于控制污染物的毒性.以PCDDs,PCDEs,PCDFs和PCBs四類化合物(171個化合物)為訓練集建立PLS模型,分別進行PCA和PLS分析,化合物水溶解度的實驗值與計算值之間相關(guān)性系數(shù)r<'2>=0.94,留一交叉驗證測得模型的預測能力為q<'2>=0.