[发明专利]基于分子结构预测有机化合物的牛血清白蛋白‑水分配系数的方法及模型建立方法

权利要求书

1.基于分子结构预测有机化合物的牛血清白蛋白-水分配系数的方法，其特征在于该方法采用以下的模型进行牛血清白蛋白-水分配系数预测：

logK_BSA/W = 0.747×logK_ow + 0.476×E_HOMO - 0.024×CCR + 0.870×q⁺ + 0.007×CSEV + 4.342；

其中，logK_ow 表示正辛醇-水分配系数，E_HOMO表示最高占据分子轨道能，CCR表示核-核排斥能， q⁺表示最正净电荷，CSEV 表示Connolly溶剂排斥体积；

所述的模型建立的方法包括以下的步骤：

1) 首先，选择了来自于同一个实验室使用相同方法测定的logK_BSA/W值；整个数据集共包括75个中性有机化合物，logK_BSA/W的数值范围为1.19~4.76，跨越3.6个数量级；

2) 根据化合物在BSA和水相之间分配机理的分析，共选择21种分子结构描述符用于模型的构建；所述的21种分子结构描述符分别为平均分子极化率α、偶极矩μ、μ²、标准生成热ΔH_f、总能量TE、电子能EE、核-核排斥能CCR、最低未占据分子轨道能E_LUMO、最高占据分子轨道能E_HOMO、碳原子最负净电荷q_C^–、氢原子最正净电荷q_H⁺、最负净电荷q^–、最正净电荷q⁺、COSMO面积A_cosmo、COSMO体积V_cosmo、分子量M_w、Connolly溶剂可及分子表面积CAA、Connolly分子表面积CMA、Connolly溶剂排斥体积CSEV、椭圆度O_v和正辛醇-水分配系数logK_ow；

使用MOPAC2012中的PM6算法对分子结构进行优化并计算平均分子极化率α、偶极矩μ、μ²、标准生成热ΔH_f、总能量TE、电子能EE、核-核排斥能CCR、最低未占据分子轨道能E_LUMO、最高占据分子轨道能E_HOMO、碳原子最负净电荷q_C^–、氢原子最正净电荷q_H⁺、最负净电荷q^–、最正净电荷q⁺、COSMO面积A_cosmo和COSMO体积V_cosmo15种量子化学描述符，使用ChemOffice 2010和EPI Suite分别计算分子量M_w、Connolly溶剂可及分子表面积CAA、Connolly分子表面积CMA、Connolly溶剂排斥体积CSEV、椭圆度O_v和正辛醇-水分配系数logK_ow 6种性质参数；

3) 采用多元线性回归MLR方法中的逐步回归理论建立模型，具体过程由SPSS 17.0执行；使用相关系数的平方r²和均方根误差rms作为统计学指标表征模型的拟合性能，使用预测相关系数的平方q²表征模型的预测性能；

经MLR分析得到的最优模型为：

logK_BSA/W = 0.747×logK_ow + 0.476×E_HOMO - 0.024×CCR + 0.870×q⁺ + 0.007×CSEV + 4.342；

其中，logK_ow 表示正辛醇-水分配系数,E_HOMO表示最高占据分子轨道能，CCR表示核-核排斥能，q⁺表示最正净电荷，CSEV 表示Connolly溶剂排斥体积。

2.根据权利要求1所述的基于分子结构预测有机化合物的牛血清白蛋白-水分配系数的方法，其特征在于：有机化合物包括烷烃、烯烃、卤代烃、醇、苯酚、醚、酮、苯胺、脂肪胺、硝基化合物、多环芳烃、杂环化合物和苯的衍生物。