【技术实现步骤摘要】
一种预测有机化合物性能的通用模型及预测方法
[0001]本专利技术属于计算化学
,具体涉及一种预测有机化合物性能的通用模型及预测方法。
技术介绍
[0002]随着化学化工领域的快速发展和新有机化合物的快速增长,通过计算方法预测有机化合物(包括候选药物)的物理化学性能和药物代谢动力学性质变得越来越重要。例如在合成候选药物前,准确预测其吸收、分布、代谢、排泄和毒性(ADME/Tox)可显著降低药物开发的成本和时间,提高成功率。
[0003]目前预测有机化合物性能常用的方法是通过数学和统计方法建立结构
‑
活性定量关系模型(QSPR
S
),再利用QSPR
S
模型来预测其他化合物的性能。几十年来发展了很多以数学和统计为基础建立QSPRS模型的方法,如人工神经网络和偏最小二乘法。这些方法都是根据一系列已知化合物某一性能的数据(一般为实验数据)和这些化合物的结构建立模型,再根据需要预测性能的化合物的结构计算这些化合物的这一性能。其工作原理具体为:QSPR
S />模型的本质是化合本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种预测有机化合物性能的通用模型,其特征在于,所述模型为利用脂水分配系统预测化合物性能的通用公式:Y=b1logP+b2S
m
+b3H
M_HBD
+b4Flex+c
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(Ⅰ);式Ⅰ中,Y代表物理化学性能或者ADME/Tox性能;logP为脂水分配系数,表示化合物在水相与有机相之间分配系数的对数值;S
m
为一个与化合物大小有关的参数;H
M_HBD
为分子中氢键供体的氢键形成能力之和;Flex为分子的柔性,根据化合物中可旋转键和旋转键旋转时是否改变化合物的构象确定;b1、b2、b3、b4和c为方程常数。2.根据权利要求1所述的预测有机化合物性能的通用模型,其特征在于,所述脂水分配系数logP为logP
oct
、logP
16
中的任意一种,所述logP
oct
的有机相为正辛醇,所述logP
16
的有机相为正十六烷。3.根据权利要求2所述的预测有机化合物性能的通用模型,其特征在于,所述脂水分配系数logP值为实验数据或计算数据。4.根据权利要求2所述的预测有机化合物性能的通用模型,其特征在于,所述脂水分配系数S
m
值、H
M_HBD
、Flex均为根据化合物的结构计算得到。5.根据权利要求4所述的预测有机化合物性能的通用模型,其特征在于,当化合物的分子式为C
c
H
h
O
o
N
n
S
s
F
f
Cl
cl
Br
br
I
i
,则该化合物的S
m
值为c+0.3h+o+n+2s+0.6f+1.8cl+2.2br+2.6i
–
0.2Nc3
–
0.6Nc4;其中Nc3为连接三个重原子的sp3碳原子数,Nc4为连接四个重原子的sp3碳原子数。6.根据权利要求5所述的预测有机化合物性能的通用模型,其特征在于,所述重原子不含氟化物。7.一种基于权利要求1
‑
6所述模型对有机化合物性能进行预测的方法,其特征在于,包括以下步骤:(1)提供至少12个已知有机化合物,所述已知有机化合物的性能Y值已知,所述已知有机化合物的化学结构式已知;(2)实验检测或根据所述已知有机化合物的结构计算获得所述已知有机化合物的logP、H
M_HBD
、S
m
和Flex;(3)以所述已知有机化合物的Y为因变量,logP、H
M_HBD
、S
m
和Flex为自变量,用多元线性回归的方法计算出式Ⅰ中的常数b1、b2、b3、b4和c;(4)提供待测有机化合物,所述待测有机化合物的化学结构式已知;(5)根据待测有机化合物的结构式获得待测有机化合物的logP、H
M_HBD
、S
m
和Flex,之后再结合步骤(3)得到的常数b1、b2、b3、b4和c,代入式(Ⅰ)中,计算得到待测有机化合物的性能Y值。8.一种基于权利要求1
‑
6所述模型对有机化合物人体皮肤渗透性能进行预测的方法,其特征在于,包括以下步骤:(1)提供32个已知有机化合物,所述已知有机化合物的人体皮肤渗透性能logK
p
已知,所述已知有机化合物的化学结构式已知;
(2)实验检测得到所述已知有机化合物的logP
oct
,并根据所述已知有机化合物的结构式获得所述已知有机化合物的H
M_HBD
、S
m
和Flex;(3)以所述已知有机化合物的logK
p
为因变量,l...
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