【摘 要】
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在B3LYP/6-31G*水平上采用高斯09全优化计算了50个P450 1A2抑制剂的量子化学参数,应用基于预测的模型变量选择方法(VSMP)选择描述子最佳子集,建立了最高轨道占有能(EHOMO)和
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(21167006);广西科学基金项目(2011GXNSFA018061;2011GXNSFA018059);环境化学与生态毒理学国家重点实验室开放基金项目(KF2011-21)
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在B3LYP/6-31G*水平上采用高斯09全优化计算了50个P450 1A2抑制剂的量子化学参数,应用基于预测的模型变量选择方法(VSMP)选择描述子最佳子集,建立了最高轨道占有能(EHOMO)和分子体积(Vm)与萘、内酯衍生物及其他化合物对细胞色素氧化酶P450 1A2抑制剂的两变量线性QSAR模型,结果表明:所选的2个分子结构描述符与50个抑制剂的活性之间具有很强的线性关系(相关系数r2=0.907 0)和内部预测能力(留多法交叉验证相关系数q2=0.751 7)。同时,将50个化合物分成奇数集和偶数集各自进行筛选建模,并彼此进行外部预测,对全部样本集、奇数集和偶数集样本模型进行了y-Randomization检验,结果表明描述符EHOMO和Vm建立的模型均非常稳定并具有很高的预测能力。
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