量子化学在药物设计中的应用
药物分子的计算机辅助理论模拟及分子设计

药物分子的计算机辅助理论模拟及分子设计一、本文概述随着科学技术的迅猛发展,计算机辅助药物设计已成为现代药物研发领域中的关键工具。
通过计算机模拟和理论预测,科学家们能够在实验室之外对药物分子的行为进行深入研究,从而加速药物发现和优化过程。
本文旨在探讨药物分子的计算机辅助理论模拟及分子设计的基本原理、方法和技术,并介绍其在药物研发中的应用和前景。
本文首先概述了药物设计的重要性及其面临的挑战,随后介绍了计算机辅助药物设计的基本概念和发展历程。
接着,文章详细阐述了药物分子的理论模拟方法,包括量子力学模拟、分子力学模拟和分子动力学模拟等,以及这些模拟方法在药物设计中的具体应用。
文章还介绍了基于计算机辅助药物设计的分子优化策略,如结构修饰、药效团模型构建和虚拟筛选等。
本文总结了计算机辅助药物设计的优势与局限性,并展望了未来的发展趋势。
通过深入理解药物分子的计算机辅助理论模拟及分子设计,我们有望为药物研发领域带来更加高效、精准和创新的解决方案,从而推动人类健康事业的持续发展。
二、计算机辅助药物设计的理论基础计算机辅助药物设计(Computer-Aided Drug Design,CADD)是一门融合计算机科学、生物信息学、化学、生物学和药物学等多个学科的交叉学科。
其理论基础主要建立在分子模拟、结构生物学、量子化学、统计力学以及等多个领域之上。
分子模拟:分子模拟是CADD的核心技术之一,它利用计算机模拟分子的静态和动态行为,包括分子的结构、能量、动力学以及分子间的相互作用等。
分子模拟技术主要包括分子力学(Molecular Mechanics)、分子动力学(Molecular Dynamics)、量子力学(Quantum Mechanics)和蒙特卡洛(Monte Carlo)模拟等。
结构生物学:结构生物学为CADD提供了大量的生物大分子(如蛋白质、核酸等)的结构信息,为药物与生物大分子的相互作用研究提供了基础。
科学计算在计算机辅助药物设计中的应用实践

科学计算在计算机辅助药物设计中的应用实践一、引言随着计算机技术的发展,科学计算在药物设计中的应用越来越广泛。
计算机辅助药物设计(Computer-Aided Drug Design, CADD)是通过计算机辅助手段进行药物分子的构建、优化、筛选和评估,以快速、高效地发现具有药效的化合物的过程。
本文将从分子模拟、分子对接、药效预测、虚拟筛选等方面探讨科学计算在CADD中的应用实践。
二、分子模拟分子模拟是指在计算机上模拟分子间相互作用形成的结构和性质的方法。
分子模拟可以帮助研究人员更深入地了解分子的结构、性质和行为。
在CADD中,分子模拟可以用来评估药物分子的稳定性、活性、药代动力学等性质,以辅助药物设计。
例如,通过分子动力学模拟,可以模拟药物分子在不同温度、压力下的行为,评估分子的热力学性质,为药物设计提供参考。
通过量子化学计算,可以计算药物分子的电子结构、能量和光谱特性,以及分子间的相互作用,从而为药物分子的设计和优化提供指导和支持。
三、分子对接分子对接是指通过计算机模拟药物分子与靶标分子之间的相互作用,在分子水平上探究药物分子与靶标分子间的结合情况和作用机制。
分子对接可以用来预测药物分子与靶标分子间的相互作用,以及预测药物分子的活性和抗药性等。
例如,通过分子对接技术,可以预测药物分子与蛋白质结合时的结合位点和结合方式,以及药物分子与蛋白质间的相互作用力,在药物设计和优化过程中提供有力的指导。
四、药效预测药效预测是指通过计算机模拟药物分子与靶标分子之间的相互作用,预测药物分子对靶标分子的作用效果。
药效预测可以帮助药物研究人员在药物设计与开发的早期阶段预测药物的功效,并提供优化药物分子结构的方向。
例如,通过药效预测技术,可以预测药物分子的抑制、激活、拮抗等作用方式,进而预测药物分子的疗效和不良作用,为药物设计和优化提供科学依据。
五、虚拟筛选虚拟筛选是指通过计算机模拟药物分子与靶标分子间的相互作用,筛选候选药物分子的过程。
量子计算在量子化学中有何应用

量子计算在量子化学中有何应用在当今科技飞速发展的时代,量子计算作为一项前沿且具有巨大潜力的技术,正逐渐在多个领域展现出其独特的价值。
其中,量子化学领域是量子计算得以大展身手的重要舞台。
那么,量子计算在量子化学中究竟有哪些具体的应用呢?首先,我们需要了解一下量子化学的基本概念。
量子化学主要研究原子、分子以及凝聚态体系的电子结构、化学键和化学反应等问题。
传统的计算方法在处理这些复杂的量子化学问题时,往往会面临计算量巨大、耗时过长甚至无法准确求解的困境。
量子计算的出现为解决这些难题带来了新的希望。
其中一个重要的应用就是精确计算分子的能量和性质。
在量子化学中,分子的能量是一个关键的参数,但精确计算它却是一项极具挑战性的任务。
传统计算方法通常基于近似和简化,导致结果不够准确。
而量子计算能够利用量子比特的叠加和纠缠特性,以更直接和高效的方式处理分子的量子态,从而更精确地计算分子的能量。
例如,对于一些大分子体系,如蛋白质、药物分子等,传统方法可能需要耗费大量的时间和计算资源,并且精度有限。
量子计算则有可能在较短的时间内给出更精确的结果,这对于药物研发和材料设计等领域具有重要意义。
通过更准确地预测分子的性质,研究人员可以更有效地筛选潜在的药物分子,设计具有特定性能的新材料。
量子计算在化学反应的模拟方面也发挥着关键作用。
化学反应的过程本质上是电子的重新分布和化学键的断裂与形成。
传统计算方法在模拟化学反应的动态过程时存在很大的局限性。
量子计算能够模拟化学反应中的量子隧穿等量子力学现象,这是传统方法难以处理的。
通过对化学反应路径和反应速率的精确模拟,我们可以更好地理解化学反应的机制,从而为优化化学反应条件、提高反应效率提供理论指导。
在催化反应的研究中,量子计算同样具有重要价值。
催化剂能够降低反应的活化能,加速反应的进行。
但要深入理解催化剂的作用机制,需要对催化剂与反应物之间的相互作用进行精确的描述。
量子计算可以帮助我们揭示催化剂表面的电子结构和反应活性位点,为设计更高效的催化剂提供依据。
量子化学的意义

量子化学的意义
量子化学是一门将量子力学的计算方法应用于分子和物质研究中
的学科。
它通过数学模型和计算方法,研究原子和分子的性质、结构、反应行为、性能等重要特征,是现代化学研究的重要手段之一。
量子化学在现代化学研究方面的意义和价值主要体现在以下几个
方面:
1.研究物质的基础性质
量子化学可以提供理论模型和计算方法,用于研究物质的基本性质,如分子的结构、能量、振动、热力学性质、电子结构等。
通过量
子化学计算,可以预测物质的理论性质,并且在实验难以获得大量数
据或者找不到实验数据时,量子化学方法也可以在很大程度上进行预测。
2.计算分子的几何结构和反应物的反应活性
在药物研究领域,量子化学可以用于寻找药物分子的理想几何结构,并且在药物相互作用方面提供宝贵信息。
此外,在催化和反应活
性领域,量子化学可以用于预测和解释反应活性的大小和选择性,有
助于加速化学反应的优化和设计。
3.预测物质的性质和性能
量子化学可以研究物质在不同条件下的表现和性质,如光学性质、电化学性质、电子输运性质等。
通过量子化学计算,可以研究建立物
质的量、结构和性能之间的关系,有助于实现物质性能的预测和优化。
4.提高材料设计和制造技术
量子化学还可以预测和解释新材料的特性,并且有助于加速材料
设计和制造技术的发展。
加快材料研究和探索新材料,有助于解决诸
如能源储存和转换等重大科学和工程问题。
总之,量子化学的意义在于用理论和计算方法探究分子和物质基
本特性及其在不同环境下的表现,为现代化学研究提供支持和指导,
加速材料和药物的发现和设计,推动新材料和新化学理论的发展。
计算机辅助药物设计的基本方法

计算机辅助药物设计的基本方法21世纪新药研究的热点将集中于先导化合物的发掘与设计,其中使用计算机辅助设计是先导化合物设计的重要方法之一。
计算机辅助药物设计是应用量子力学、分子动力学、构效关系等基础理论数据研究药物对酶、受体等的作用的药效模型,从而达到药物设计之目的。
计算机辅助药物设计的方法始于1980年代早期。
当今,随着人类基因组计划的完成、蛋白组学的迅猛发展,以及大量与人类疾病相关基因的发现,药物作用的靶标分子急剧增加;同时,在计算机技术推动下,计算机药物辅助设计在近几年取得了巨大的进展。
在我国,中科院上海药物所承担的国家863项目“基于蛋白质和核酸三维结构知识的药物设计”也致力于该领域的研究发展和改进药物分子设计的理论计算方法,并编制相应的软件,对一系列具有重要的药理作用的药物进行了三维定量构效关系和计算辅助药物设计的理论研究,发现了一些活性超过左旋氧氟沙星的化合物和活性超过银杏内酯的化合物。
为了便于公众了解计算机辅助药物设计的基本原理与方法,以及该领域的最新的进展,本文根据现有的相关文献对此作一综述。
计算机辅助药物设计的一般原理是,首先通过X-单晶衍射技等技术获得受体大分子结合部位的结构,并且采用分子模拟软件分析结合部位的结构性质,如静电场、疏水场、氢键作用位点分布等信息。
然后再运用数据库搜寻或者全新药物分子设计技术,识别得到分子形状和理化性质与受体作用位点相匹配的分子,合成并测试这些分子的生物活性,经过几轮循环,即可以发现新的先导化合物。
因此,计算机辅助药物设计大致包括活性位点分析法、数据库搜寻、全新药物设计。
1.活性位点分析法该方法可以用来探测与生物大分子的活性位点较好地相互作用的原子或者基团。
用于分析的探针可以是一些简单的分子或者碎片,例如水或者苯环,通过分析探针与活性位点的相互作用情况,最终可以找到这些分子或碎片在活性部位中的可能结合位置。
由活性位点分析得到的有关受体结合的信息对于全新药物的设计具有指导性。
药物设计的原理和方法

药物设计的原理和方法药物是指可以治疗疾病的化合物,药物的作用方式是通过与生物大分子相互作用来影响生物系统的功能。
然而,药物因其特异性和效应持续时间等特性而可能对生物系统产生负面影响。
因此,药物设计成为了将化学、生物学和物理学等学科知识综合运用的一个领域。
药物设计的原理药物设计的目标是合成有效而安全的化合物,以用于治疗疾病。
对于一种特定的疾病,可能需要设计多种药物并进行比较,以选择出最有效的药物。
药物的效果取决于药物与它所作用的靶标之间的相互作用。
因此,药物设计不仅要考虑药物的特性,还要考虑靶标的性质。
药物设计的一个基本原理是最优作用理论(Optimum effect theory)。
这个理论认为,在药物治疗中,药物和受体(或靶标)的结合应该遵循“最佳反应”的原则。
这意味着药物应该与靶标相互作用,但不应该对其他分子产生影响。
药物和靶标的相互作用是通过一系列物理和化学过程完成的。
因此,药物设计需要综合考虑分子结构、能量、热力学和动力学等多种因素。
药物设计的方法药物设计的方法有多种,包括传统方法和计算机辅助设计方法。
传统方法包括构建小分子库、分子变异(molecular variation)、受体片段分析(receptor fragment analysis)和高通量药物筛选等。
这些方法可以在无需计算机辅助的情况下进行,因此在早期的药物研发中广泛应用。
随着计算机技术的进步和高分子化学的发展,计算机辅助设计方法也成为了药物设计中不可或缺的一部分。
计算机辅助设计方法可以通过分子模拟和分子对接等技术预测分子间相互作用和性质,以指导实验室合成和测试的药物。
药物设计的一些常见计算机辅助方法包括分子动力学模拟(molecular dynamics simulation)、量子化学计算(quantum chemistry calculation)、分子对接(molecular docking)和分子机器学习(molecular machine learning)等。
量子化学的主要计算方法及软件

材料性质预测
总结词
量子化学计算方法能够预测材料的物理和化学性质,为材料科学研究和工程应 用提供重要依据。
详细描述
通过计算材料的电子结构、能带结构、光学性质等,可以预测材料的稳定性、 导电性、磁性等性质。这有助于发现新材料、优化现有材料的性能,以及理解 材料在环境中的行为。
药物设计与筛选
总结词
量子化学计算方法在药物设计与筛选中具有广泛应用,能够预测药物与生物大分 子的相互作用,提高药物研发的效率和成功率。
Gaussian具有友好的用户界面 和灵活的输入语法,方便用户 进行各种复杂的量子化学计算 。
Gaussian提供了丰富的功能, 如自动生成初始几何结构、优 化几何构型、频率分析、反应 路径搜索等,可广泛应用于化 学、材料科学、生物学等领域 。
Q-Chem
总结词
Q-Chem是一款高性能的量子化学计 算软件,适用于大规模分子和材料的 模拟。
NWChem
总结词
NWChem是一款开源的量子化 学计算软件,适用于大规模分子
和材料的模拟。
详细描述
NWChem支持多种量子力学方 法,包括Hartree-Fock、
Møller-Plesset微扰理论、密度 泛函理论等,并提供了多种基组
和力场选择。
01
03
02 04
总结词
NWChem具有高效的计算性能 和可扩展性,适用于从单分子到 复杂材料的模拟。
波恩-奥本海默近似是一种基于经典力学和量子 力学的混合方法,通过将电子运动和原子核运 动分开处理来得到分子的电子结构和性质。
该方法可以计算分子的基态和激发态的电子结 构和性质,以及电子密度、电荷分布等。
波恩-奥本海默近似通常适用于中小规模的分子 体系,计算量相对较小,计算时间较短。
计算机在化学研究中的应用

计算机在化学研究中的应用1.分子建模和计算化学:计算机可用于建立和优化分子模型,从而预测和理解分子的结构和性质。
通过计算化学理论模型及相关算法,可以预测分子的几何构型、能量变化、电子结构等参数。
这些预测结果对于设计新的药物分子、理解化学反应过程、优化催化剂等都具有重要的应用价值。
2.量子化学计算:量子化学计算是应用计算机进行化学反应和物质性质研究的重要工具。
通过解析解或数值解的方式求解薛定谔方程,可以计算原子核与电子之间的相互作用,从而得到电子的波函数和能谱,进而计算分子的结构和性质。
量子化学计算在理论研究和实验验证中都具有重要意义,可以揭示物质的微观性质,指导化学实验的设计和解释实验结果。
3.药物研发和分子设计:计算机在药物研发中的应用极为广泛。
通过计算机模拟分子的物理和化学性质,可以加快筛选药物候选化合物的速度。
例如,通过虚拟筛选技术,可以快速对大量化合物进行筛选,从中选出可能具有治疗作用的分子。
此外,计算机还能模拟分子的相互作用和反应机制,帮助设计新的药物分子,优化其药效和毒性。
这种计算辅助的方法极大地推动了药物的研发进程。
4.材料科学研究:计算机在材料科学研究中扮演着重要角色。
通过计算机模拟分子或原子结构及其相互作用,可以预测材料的性质和行为,指导材料的设计和开发。
计算机模拟可以快速筛选出具有特定物理性质的材料,为新材料的合成和应用奠定基础。
此外,通过计算机的高通量计算和数据挖掘技术,可以加速材料的发现和设计过程。
5.化学教育和科学学习:计算机通过提供虚拟实验、模拟反应、交互性的学习资料等方式,促进了化学教育的发展。
学生可以通过计算机软件和网络资源进行实验模拟和理论计算,深入理解化学原理和实验操作。
此外,通过计算机化学数据库和计算工具,研究人员可以访问和分享大量的化学信息和研究成果,为学术交流提供便利。
总之,计算机在化学研究中的应用具有广泛的领域和巨大的潜力。
计算机模拟和数据分析的能力不断增强,为研究人员提供了强大的工具和资源,促进了化学研究的发展与创新。
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量子化学在药物设计中的应用 量子化学在药物设计中的应用 量子化学 发展史 量子化学的重要性 §1 量子化学基础 一、 薛定谔方程 二、分子轨道理论 分子轨道理论简介 2、单电子波函数的近似 3、分子轨道由原子轨道线性组合而成 §3、 从头算 基组 basis set 常见的基组定义用一些符号表示,极小基组 minimal basis set 是Slater型轨道 Slater type orbitals, STO ,每个占据轨道只用一个指数项表示,其形式是STO-nG,n为表示每个原子轨道的Gaussian函数个数,适当表示Slater轨道至少要有3个Gaussian函数,随着n的增加,计算量也在增加。 为了回避从头计算方法的复杂运算,发展了若干种近似性更大的分子轨道理论计算方法。在物理模型上,它们都引入可调参数,体系基于Hartree-Fock-Roothaan方程,借用经验或半经验参数代替分子积分,统称为半经验 semi-empirical method 分子轨道法。 ZINDO/1 ZINDO/1将INDO扩展到过渡金属,用于计算含过渡金属分子的能量与几何优化 ZINDO/S ZINDO/S可用于预测紫外可见光谱,不适用于计算几何优化和分子动力学。 §6、 QM/MM方法 二、 量子化学参数与结构-活性关系 当分子间以形成电荷迁移络合物方式相互作用时,HOMO能可作为分子给电子能力的量度,而LUMO能则可作为分子接受电子能力的量度,即电子从给体的HOMO迁移到受体的LUMO。一般情况下,除库仑作用外,带正电的酶或受体,主要提供LUMO与配体或药物的HOMO作用;而带负电的酶或受体用其HOMO与配体或药物的LUMO作用 如胆碱酯酶 应用实例之一:喹诺酮类化合物的定量结构-抗菌活性关系 5、量化参数在定量构效关系研究中的优势及局限性 §2 量子化学软件及资源简介 ADF软件 ADF可以进行单点计算、几何优化、寻找过渡态、计算力常数和热化学性质、跟踪反应路径、研究电子结构、通过比较离子的激发态和基态而获得激发能。 新版本的ADF包括了含时密度泛函理论,基组库中包含了1~118号所有元素,而且对常见元素有不同大小的基组,从最小的到高质量的。 DF软件在材料科学和生命科学均有应用,但更侧重于前者,尤其在重元素化学、无机化学、催化领域非常流行。最新版的ADF加入了QM/MM方法,可用于生物大分子体系的研究。 二、 量子化学资源 International Journal of Quantum chemistry Journal of molecular modeling Journal of physical chemistry Journal of chemical theory and computation (美国化学会2005年推出) Journal of molecular structure Theochem Reviews in Computational Chemistry (丛书) Journal of theoretical and computational chemistry Theoretical chemical accounts Journal of computational chemistry Gaussian公司的官方网站 国际上著名的计算化学列表网站,开通较早,内有大量关于计算化学的邮件列表。 北京大学化学系开设的量化计算论坛。 厦门大学化学系开设的量化计算论坛 国内著名的量子化学论坛 国内著名的量子化学论坛 几十年来,量子化学发展非常迅速,刚开始只是个别的一些工作,目前已成为物理化学的主要内容之一。不仅如此,量子化学已深入到化学的各个领域,并作为一个强有力的工具广泛应用于物理学、生物学、药学、大气科学、环境科学、材料科学等诸多学科领域。可以毫不夸张地说,只要一个科学领域有从原子或分子层次进行认知的需要,量子化学都有它的用武之地。随着量子化学理论及方法的不断完善,量子化学计算软件用户界面的不断改进以及计算机性能的提高,量子化学将不再是理论化学家的专有工具,而是广大实验科学家包括药物化学家的必备工具之一。 分裂价基来考虑,即对内层轨道用一个Slater轨道来拟合原子轨道,价轨道则用2个Slater轨道来拟合。其中一个Slater轨道称为内轨,另一个称为外轨。 由于量子化学从头计算方法耗时,需要大的内存和磁盘空间。虽然随着计算机性能的提升,所能处理的体系越来越大,但还是远无法与计算量正比于电子数的四次方相比。因此从头算目前还只能处理相对简单的分子。为了使量子化学方法能处理更大的体系,人们尝试多种办法来减少计算量。半经验量子化学计算方法即是在这一背景下产生的。由于很多药物分子通常具有较大的分子量,而且药物分子设计中往往要对一系列的体系进行处理,因此半经验量子化学计算仍是该领域一种广泛应用的方法。 AM1对MNDO中的核-核排斥函数(CRF)进行了修正 从整体和大量研究看,两者互有优势,并不存在其中一种方法明显优于另一种。从文献统计看,AM1方法似乎更常用些。由于方法中采用高级别的从头计算结果来拟合参数和实验值,因此这两种方法得到的计算结果可与一些从头计算结果相媲美。 MNDO特点 MNDO方法计算了一系列有机化合物,平衡几何构型(包括键角、键长、两面角)、生成热、第一电离势、偶极矩等都取得显著的成功,与实验结果符合得很好 MINDO3 MINDO3是将INDO许多相互作用的计算用参数代替,主要用于有机大分子,特别适用于含硫化合物 (四)AM1法 由于MNDO在一些计算中有明显的局限性,1985年Dewar提出另一种基于NDDO的方法AM1(Austin Model 1)法。AM1对MNDO中的核-核排斥函数(CRF)进行了修正 用于含有第一周期和第二周期元素的有机分子,不适用于过渡金属。计算同时含有氮和氧的分子结果好于MNDO AM1中采用了大量的实验数据来进行参量化,因此与MNDO相比计算结果有显著的改进,主要表现为: 1)AM1在氢键处理上,明显优于MNDO。 2)AM1对于反应活化能垒的计算显著好于MNDO。 3)对高价磷化合物,AM1的计算与MNDO相比有一定的改进。 一般AM1计算出的生成热值较用MNDO方法的计算值误差低约41%。 (五)PM3法 MNDO-PM3法(简称PM3, Parametric Method 3) Stewart在1989年提出的一种基于MNDO模型的新参量化方法。 PM3法与AM1法相比有一定的改进,表现在 (1)PM3计算出的生成热误差要小于AM1方法; (2)PM3在处理高价态化合物上优于AM1。 AM1和PM3法是目前应用最广泛的两种半经验量化计算方法 缺点:是计算产生的误差随意性大,使得结构差异很大的体系依据半经验计算的结果来进行性质比较时,往往可靠性不高。 优点:量子化学半经验计算的优点是计算速度快、计算所需的磁盘空间和计算机内存小、计算的体系大; 5 、密度泛函理论 1964年,Hohenberg和Kohn证明分子基态的电子能量与其电子密度有关。 一个可与分子轨道理论相提并论、严格的非波函数型量子理论密度泛函理论(Density Functional Theory, DFT) 由于密度泛函理论中融人了统计的思想,不必考虑每个电子的行为,只需算总的电子密度,所以计算量大减。 1998年,DFT的开创性工作Kohn与另一位著名量子化学家Pople一道获得了该年度的诺贝尔化学奖。 基本思想是:用量子力学处理感兴趣的中心,如酶和底物结合的活性位点,其余部分用经典分子力学来处理。 近年来人们发展了一种量子力学与分子力学结合的方法(QM/MM方法),该方法既包括了量子力学的精确性,又利用了分子力学的高效性。 量化计算已成为药物设计工作者的基本工具之一,其中一个重要的应用是构效关系,即通过量化计算获得的结构信息来定性或定量地阐述化合物的结构与活性之间的关系,并藉此指导新化合物的设计 1. 量子化学参数 量子化学参数,大致可分为电荷、轨道能级、轨道电子密度等、超离域度、原子极化率、分子极化率、偶极矩和极性以及能量等八大类 分子轨道能级 最高占有分子轨道(HOMO)能级和最低空轨道(LUMO)能级是最常用的量子化学参数,因为这些轨道在许多反应及电荷转移复合物形成中起着至关重要的作用。 EHOMO和ELUMO EHOMO与分子的电离势相关,作为分子给电子能力的量度,EHOMO越小,该轨道中的电子越稳定,分子给电子能力越小,对于供体分子EHOMO对电荷转移起重要作用。 ELUMO与分子的电子亲和能直接相关,其值越小,电子进入该轨道后体系能量降低得越多,该分子接受电子的能力越强,对于受体分子ELUMO的电荷密度则非常重要。 举例 致幻剂色胺乙胺类的致幻活性与分子EHOMO有良好的对应关系,EHOMO愈高,致幻活性愈大。最强的致幻剂麦角酸二乙酰胺 LSD ,其EHOMO最高 0.218β ,故致幻剂在与受体相互作用时是电子给予体。 普鲁丁类化合物是杜冷丁型鸦片受体镇痛剂,其镇痛活性与EHOMO呈正比 轨道电子密度 原子的前沿轨道电子密度是确切表征给体-受体相互作用的非常有用的手段。 分子中某个原子附近的电子密度。 化合物的许多化学反应和物理性质都是由分子内电荷密度和原子所带电荷决定的。电荷密度的大小可以反映各原子发生反应的倾向性 电子密度越大的位置与亲电试剂的反应性越大;而电子密度越小的位置则与亲核试剂的反应性越大。 电荷密度计算的差异 大多数半经验量化方法采用Mulliken布居分析计算分子中的电荷分布。原子电荷的定义有一定的随意性,有多种定义可供利用,尽管它们没有一个可与实验观测量相对应。但是,由于这些量易于得到,而且定量构效关系中所需的是相对意义的电荷,因此,半经验方计算的原子电荷仍广泛采用。 喹诺酮的抗菌作用与酮基上氧原子的净电荷有很好的相关性 键级(bond order,Prs) 即键的数目,表示两个相邻原子间成键的强度,与它们的原子轨道的电子云重叠有关。 键级的大小同一个键的成键能力是相关联的,键级的数值越大,键的强度亦大,键长则越短,键也越难以断裂 单环β内酰胺抗生素酰胺键强度的削弱有利于化合物活性的增强 超离域度 超离域度是一种占有轨道和空轨道的反应性指数 。所以此参数经常用于表征分子间的相互作用及用于比较不同分子中相对应原子的反应性。 原子极化率 原子自身或原子-原子的极化率(pAA,pAB)亦被用于表征化学反应性。这些量化指数是建立在微扰理论基础之上,仅表示由一个原子的扰动对同一原子(pAA)或不同原子(pAB)电荷所产生的影响。 分子极化率 分子极化率是电子密度分布对静电场响应的一种度量。分子极化率最重要的特征是它可用于表征分子的大小或体积。 偶极矩和极性指数 分子的极性对化合物的许多物理化学性质都非常重要 能量 体系总能量、结合能、相对生成热、电离势 喹诺酮类药物是目前广泛使用的一类重要的抗生素,新一代喹诺酮的抗菌作用和疗效可与第三代头孢菌素媲美。喹诺酮类药物的基本结构大致可分为萘啶酸类、吡啶并嘧啶酸类、喹啉酸类和噌啉酸等几大类。李江波等采用半经验量子化学AMl方法对4种环系的喹诺酮 广义上的 化合物进行了研究,建立了很好的定量结构-活性关系方程。在此基础上,对其它不同的母核变化情况进行了预测。 首先