ВЕСТНИК
Башкирского университета

ENGLISH
Главная Авторам Рецензентам Выпуски журнала Редколлегия Редакция Загрузить статью Подписка ISSN 1998-4812

Архив | Том 25, 2020, No. 4.

QSРR-МОДЕЛИРОВАНИЕ АНТИОКИСЛИТЕЛЬНОЙ АКТИВНОСТИ ПОТЕНЦИАЛЬНЫХ И ПРОМЫШЛЕННО ИСПОЛЬЗУЕМЫХ СТАБИЛИЗАТОРОВ ИЗ КЛАССА ЗАМЕЩЕННЫХ АЛКИЛФЕНОЛОВ

Вестник Башкирского университета. 2020. Том 25. №4. С. 723-730.
Download
  • © Ю. З. Мартынова

    Башкирский государственный университет

    Россия, Республика Башкортостан, 450076 г. Уфа, ул. Заки Валиди, 32

  • © В. Р. Хайруллина

    Башкирский государственный университет

    Россия, Республика Башкортостан, 450076 г. Уфа, ул. Заки Валиди, 32

  • © А. Я. Герчиков

    Башкирский государственный университет

    Россия, Республика Башкортостан, 450076 г. Уфа, ул. Заки Валиди, 32

  • © Ф. С. Зарудий

    Башкирский государственный медицинский университет

    Россия, Республика Башкортостан, 450000, г. Уфа, ул. Ленина,3

  • © А. Г. Мустафин

    Башкирский государственный университет

    Россия, Республика Башкортостан, 450076 г. Уфа, ул. Заки Валиди, 32

С использованием программы GUSAR 2019 выполнен количественный анализ взаимосвязи между структурой и антиокислительной активностью для 113 азот-, сера- и селенсодержащих алкилфенолов в интервале значений lg k7 = 2.48÷5.30. Построено 12 статистически значимых валидных консенсус-моделей. Все эти консенсус-модели предназначены для прогноза параметра lg k7 в ряду алкилфенолов. Умеренная прогностическая способность моделей подтверждена в результате сопоставления численных значений экспериментальных и расчетных значений параметра lgk7 для структур четырех тестовых выборок, содержащих структурные аналоги моделируемых соединений.

Ключевые слова:

  • алкилфенолы
  • полифункциональные антиоксиданты
  • моделирование QSPR
  • дескрипторы
  • коэффициент детерминации
  • antioxidant activity
  • antioxidants
  • QSAR modeling
  • GUSAR 2013 program
  • MNA and QNA descriptors

ЛИТЕРАТУРА

  1. Nimse S. B., Pal D. Free radicals, natural antioxidants, and their reaction mechanisms // RSC Adv. 2015. Vol. 5. Pp. 27986-28006.
  2. Khairullina V. R., Gerchikov A. Ya., Akhmetkhanov R. M., Gabitov I. T., Minniyanova R. T., Safarova A. B., Chukchieva I. Yu., Kuchin A. V. Antioxidant Properties of Some 4-,6-Methyl-substituted Derivatives of Isobornylphenol // Russ. J. Appl. Chem. 2012. Vol. 85. No. 3. Pp. 401-406.
  3. Bendary E., Francis R. R., Ali H. M. G., Sarwat M. I., El Hady S. Antioxidant and structure-activity relationships (SARs) of some phenolic and anilines compounds // J. Ann. Agric. Sci. 2013. Vol. 58. No. 2. Pp. 173-181.
  4. Khairullina V. R., Gerchikov A. Ja., Lagunin A. A., Zarudii F. S. QSAR Modelling of Thymidylate Synthase Inhibitors in a Series of Quinazoline Derivatives // Pharm. Chem. J. 2018. Vol. 51. No. 10. Pp. 884-888.
  5. Khairullina V. R., Gimadieva A. R., Gerchikov A. Ja., Mustafin A. G., Zaarudii F. S. Quantitative structure-activity relationship of the thymidylate synthase inhibitors of Mus musculus in the series of quinazolin-4-one and quinazolin-4-imine derivatives // J. Mol. Graphics Modell. 2018. Vol. 85. Pp. 198-211.
  6. Мартынова Ю. З., Хайруллина В. Р., Гарифуллина Г. Г., мицукова Д. С., Зарудий Ф. С., Мустафин А. Г. QSAR-моделирование связи «структура - антиокислительная активность» в ряду некоторых производных бензопирана и бензофурана // Вестник БашГУ. 2019. Т. 24. №3. С. 573-580.
  7. Хайруллина В. Р., Герчиков А. Я., Лагунин А. А., Зарудий Ф. С. Количественный анализ взаимосвязи «структура-активность» ингибиторов циклооксигеназы-2 среди производных тетрагидро-2Н-изоиндола // Биохимия. 2015. Т. 80, №1. С. 96-110.
  8. Хайруллина В. Р., Герчиков А. Я., Зарудий Ф. С. Анализ взаимосвязи «структура-ингибирующая активность циклооксигеназы-2» в ряду производных ди-трет-бутилфенола, тиазолона и оксазолона // Вестник БашГУ. 2014. Т. 19. №2. С. 417-422.
  9. Martynova Y. Z., Khairullina V. R., Biglova Y. N., Mustafin A. G. Quantitative structure-property relationship modeling of the C60 fullerene derivatives as electron acceptors of polymer solar cells: Elucidating the functional groups critical for device performance // Journal of Molecular Graphics and Modellig. 2019. Vol. 88. Pp. 49-61.
  10. Фарзалиев В. М., Джафарова Т. Д., Мирзоева М. А., Рзаева И. А., Мамедов Ф. А. Исследование влияния некоторых производных 2-метилтио-4-трет-бутилфенола на окисление кумола // Азербайджанский хим. журнал. 2014. №2. С. 26-30.
  11. Хольшин С. В., Чеблукова В. П., Ягунов С. Е., Олейник А. С., Кандалинцева Н. В., Просенко А. Е. Синтез и антиоксидантные свойства додецил-(3-(4-гидроксиарил)пропил)селенидов // Вестник Новосибирского гос. пед. ун-та. 2015. Т. 3. №25. С. 112-123.
  12. Терах Е. И., Просенко А. Е. Реакционная способность тио(амино)производных ωгидроксиарил)алкильного типа в радикальных реакциях // Кинетика и катализ. 2012. Т. 53. №5. С. 563-569.
  13. Zakharov A. V., Lagunin A. A., Filimonov D. A., Poroikov V. V. Quantitative prediction of antitarget interaction profiles for chemical compounds // Chemical Research in Toxicology. 2012. Vol. 25. No 11. Pp. 2378-2385.
  14. Таипов И. A., Хайруллина В. Р., Герчиков А. Я., Хома В. К., Зарйдий Ф. С., Бегель Х. Виртуальный скрининг в ряду эффективных ингибиторов каталитической активности лейкотриен А4-гидролазы // Вестник БашГУ. 2012. Т. 17. №2. С. 886-891.
  15. Lagunin A. A., Romanova M. A., Zadorozhny A. D., Kurilenko N. S., Shilov B. V., Pogodin P. V., Ivanov S. M., Filimonov D. A., Poroikov V. V. Comparison of Quantitative and Qualitative (Q)SAR Models Created for the Prediction of Ki and IC50 Values of Antitarget Inhibitors // Frontiers in Pharmacology. 2018. Vol. 9. P. 1-11.
  16. Lagunin A. A., Geronikaki A., Eleftheriou P., Pogodin P. V., Zakharov A. V. Rational Use of Heterogeneous Data in Quantitative Structure - Activity Relationship (QSAR) Modeling of Cyclooxygenase/Lipoxygenase Inhibitors // J. Chem. Inf. Model. 2019. Vol. 59. P. 713-730.
  17. Dearden J. C., Cronin M.T.D., Kaiser K. L. E. How not to develop a quantitative structure-activity or structure-property relationship (QSAR/QSPR) // SAR and QSAR in Environmental Research. 2009. Vol. 20. №3-4. P. 241-266.
  18. Roy K., Mitra I., Kar S., Ojha P. K., Das R. N., Kabir H. Comparative Studies on Some Metrics for External Validation of QSPR Models // Journal of Chemical Information and Modeling. 2012. Vol. 52. Pp. 396-408.
  19. Xternal Validation Plus. URL: https://sites.google.com/ site/dtclabxvplus/
  20. Roy P. P., Paul S., Mitra I., Roy K. On Two Novel Parameters for Validation of Predictive QSAR Models // Molecules. 2009. Vol. 14. Pp. 1660-1701.
  21. Roy K., Das R. N., Ambure P., Aher R. B. Be aware of error measures. Further studies on validation of predictive QSAR models // Chemometrics and Intelligent Laborary Systems. 2016. Vol. 152. Pp. 18-33.

Copyright © Вестник Башкирского университета 2010-2021