[发明专利]一种7-[4-(5-芳基-1,3,4-噁二唑)]哌嗪衍生物抗菌活性预估方法

说明书

本发明公开了一种7‑[4‑(5‑芳基‑1，3，4‑噁二唑)]哌嗪衍生物抗菌活性预估方法，建立了基于负表面静电势的全局最小值Vsubgt;s，min/subgt;和负表面静电势统计量σsupgt;2/supgt;的7‑[4‑(5‑芳基‑1，3，4‑噁二唑)]哌嗪衍生物对阳性菌株Staphylococcus aureus subsp.Aureusd抗菌活性的预估模型。相比于现有预估模型，本发明的模型更适合于7‑[4‑(5‑芳基‑1，3，4‑噁二唑)]哌嗪衍生物对阳性菌株Staphylococcus aureus subsp.Aureusd抗菌活性的预估。

技术领域

本发明涉及哌嗪衍生物抗氧化活性研究领域，具体涉及一种7-[4-(5-芳基-1，3，4-噁二唑)]哌嗪衍生物抗菌活性预估方法。

背景技术

QSAR关系是借助数理统计的方法对化合物的理化性质与结构特性之间的关系进行数据回归分析的一种方法。多元线性回归是QSAR常用的建模方法。目前，组合化学和高通量筛选方法的出现，特别是经量子化学计算得到的QSPR参数的引入和建模方法的发展，极大促进了QSPR在药学、材料科学、环境科学等诸多领域的广泛应用。

7-[4-(5-芳基-1，3，4-噁二唑)]哌嗪衍生物抗氧化活性早已引起了人们的重视，已有QSAR方法对其活性的研究，但相关系数较小，计算机辅助描述符可靠性差。

本发明引入分子表面静电势及其统计学量作为因变量，具有较强的创造性，新颖性；提高了模型的相关系数，而且由于借助了计算机辅助设计，通过该方案能方便、快捷地了解7-[4-(5-芳基-1，3，4-噁二唑)]哌嗪衍生物抗氧化活性，具有较强的实用性。

文献[Rajnish K et al.，European Journal of Medicinal Chemistry 46(2011)3543-3550]进行了7-[4-(5-芳基-1，3，4-噁二唑)]哌嗪衍生物抗氧化活性预估模型研究。但文献有以下不足：(1)仅仅给出了pMIC与HOMO轨道能级的QSAR模型。(2)文献中分子的结构采用Hyperchem 8.0.5画出，然后借助分子力学MM+方法进行能量最小结构全优化。该方案的结构优化粗糙，不能给出精确的分子结构全局最低能量点，因而HOMO轨道的能级精确度不高，QSAR模型精度欠缺。

发明内容

为解决上述问题，本发明提供了一种7-[4-(5-芳基-1，3，4-噁二唑)]哌嗪衍生物抗菌活性预估方法。

为实现上述目的，本发明采取的技术方案为：

一种7-[4-(5-芳基-1，3，4-噁二唑)]哌嗪衍生物抗菌活性预估方法，基于负表面静电势的全局最小值V_s，min和负表面静电势统计量的7-[4-(5-芳基-1，3，4-噁二唑)]哌嗪衍生物对阳性菌株Staphylococcus aureus subsp.Aureusd抗菌活性的预估模型；所述预估模型为：

pMIC sa＝-21.81HOMO energy+0.04791V_s，min-136.40；

其中，R²＝0.6283，F＝17.9025，p＜0.0001，HOMO energy为HOMO轨道的能级，V_s，min为负表面静电势的全局最小值；

或，

其中，为负表面静电势统计量。

由于考虑了负表面静电势的全局最小值V_s，min和负表面静电势统计量相比现有预估模型，本发明的模型更适合于7-[4-(5-芳基-1，3，4-噁二唑)]哌嗪衍生物对阳性菌株Staphylococcus aureus subsp.Aureusd抗菌活性的预估。

附图说明