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Studies of antioxidant performance of amine additives in lubricating oil using 3D-QSAR

Science China(Technological Sciences) 2017年第2期60卷 299-305页

作者： ZHAN ShengPeng DUAN HaiTao HUA Meng XU HaiPing SHANG HongFei JIN YongLiang JIA Dan TU JieSong LI Jian State Key Laboratory of Special Surface Protection Materials and Application Technology Wuhan Research Institute of Materials ProtectionWuhan 430030China MBE Department City University of Hong KongKowloonHong KongChina Xi'an Precision Machinery Research Institute Xi'an 710075China State Key Laboratory of Tribology Tsinghua UniversityBeijing100084China

Available model of 3D-quantitative structure-activity relationship (3D-QSAR, the method of topomercomfa) has been used to establish relationship between antioxidant performances of lubricating oil (trimethylolpropane trioleate, TMPTO) with 15 kinds of amine additives and its molecular structure. Correlation coefficient of the cross-validation (include internal q2 and external qpred 2 ) and conventional correlation coefficient showed the model to be both stable and good predictive. The electron-donating group and larger steric effects group are adopted at the para-position or meta-position of amido on the benzene ring, and suitably decreasing the branch chain near the para-position, these indicate that the antioxidant performance of amine additives can be enhanced. The results not only can help us understanding the rule of antioxidant performance, but also providing guidance(s) to predict antioxidant performance of existing amine additives and to design or modify new amine additives in lubricating oil.

关键词： QSAR amine additive topomercomfa antioxidant performance lubrication

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R基团搜索技术用于HIV-1逆转录酶抑制剂的分子设计

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分析科学学报 2016年第1期32卷 48-52页

作者：仝建波白敏赵翔常佳陕西科技大学化学与化工学院陕西科技大学教育部轻化工助剂化学与技术重点实验室陕西西安710021

本文采用基于R基团搜索技术的Topomer CoMFA方法对41个人类免疫缺陷病毒(HIV-1)逆转录酶抑制剂进行了三维定量构效关系(3D-QSAR)分析。所得优化模型的拟合、交互验证及外部验证的复相关系数分别为0.995、0.859和0.945。采用Topomer Sea... 详细信息

本文采用基于R基团搜索技术的Topomer CoMFA方法对41个人类免疫缺陷病毒(HIV-1)逆转录酶抑制剂进行了三维定量构效关系(3D-QSAR)分析。所得优化模型的拟合、交互验证及外部验证的复相关系数分别为0.995、0.859和0.945。采用Topomer Search技术对ZINC数据库进行R基团的虚拟筛选,得到R贡献高的基团,以活性最高的13号分子为模板进行过滤得到1个Ra基团和20个Rb基团。并以此设计得到20个新化合物分子,其中有19个化合物的预测活性值高于13号分子。研究结果表明,所建立的Topomer CoMFA模型具有良好的稳定性和预测能力,基于R基团的Topomer Search技术可以有效筛选并设计出新的HIV-1逆转录酶抑制剂,为抗艾滋病新药设计提供了理论依据。

关键词：逆转录酶抑制剂 topomercomfa 定量构效关系 Topomer Search 新药设计

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