LEKCE 6 - Statistické hodnocení regresních rovnic - Elektronové parametry, polární konstanty,

Podobné dokumenty
H + OH - Předpoklad: kyselá hydrolýza řízena výhradně stérickými vlivy (Taft) = log (k/k 0 ) A E S

Schéma zánětlivého procesu v TNF-α cyklu a potenciální místa jeho ovlivnění

membránách (IAM). 31. Popište empirické parametry a parametry odvozené z velikosti molekul charakterizující sférickou zábranu. 31a.

Teorie chemické vazby a molekulární geometrie Molekulární geometrie VSEPR

02 Nevazebné interakce

Interakce fluoroforu se solventem

Opakování

SEMESTRÁLNÍ PRÁCE. Leptání plasmou. Ing. Pavel Bouchalík

Plánování experimentu

QSAR = QUANTITATIVE STRUCTURE ACTIVITY RELATIONSHIPS KVANTITATIVNÍ VZTAHY MEZI (CHEMICKOU) STRUKTUROU A (BIOLOGICKOU) AKTIVITOU

Inovace bakalářského studijního oboru Aplikovaná chemie

Regresní a korelační analýza

Regresní a korelační analýza

Základní parametry 1 H NMR spekter

Úvod do studia organické chemie

OPVK CZ.1.07/2.2.00/

1. ročník Počet hodin

Tomáš Karel LS 2012/2013

LEKCE 1b. Základní parametry 1 H NMR spekter. Symetrie v NMR spektrech: homotopické, enantiotopické, diastereotopické protony (skupiny)*

Molekuly 1 12/4/2011. Molekula definice IUPAC. Molekuly. Proč existují molekuly? Kosselův model. Představy o molekulách

Aminy a další dusíkaté deriváty

Organická chemie 3.ročník studijního oboru - kosmetické služby.

INDUKTIVNÍ STATISTIKA

2. Polarita vazeb, rezonance, indukční a mezomerní

LINEÁRNÍ REGRESE. Lineární regresní model

1 Tyto materiály byly vytvořeny za pomoci grantu FRVŠ číslo 1145/2004.

Základní chemické pojmy

=10 =80 - =

PÍSEMNÁ ČÁST PŘIJÍMACÍ ZKOUŠKY Z CHEMIE bakalářský studijní obor Bioorganická chemie 2011

POLYNOMICKÁ REGRESE. Jedná se o regresní model, který je lineární v parametrech, ale popisuje nelineární závislost mezi proměnnými.

Vlastnosti. Pozor! H 3 C CH 3 H CH 3

Inovace profesní přípravy budoucích učitelů chemie

ANOVA. Semestrální práce UNIVERZITA PARDUBICE. Fakulta chemicko-technologická Katedra analytické chemie

Karboxylové kyseliny a jejich funkční deriváty

Stanovení manganu a míry přesnosti kalibrace ( Lineární kalibrace )

Regresní analýza 1. Regresní analýza

Ilustrační příklad odhadu LRM v SW Gretl

Charakteristika Teorie kyselin a zásad. Příprava kyselin Vlastnosti + typické reakce. Významné kyseliny. Arrheniova teorie Teorie Brönsted-Lowryho

Kontingenční tabulky, korelační koeficienty

ABSORPČNÍ A LUMINISCENČNÍ SPEKTROMETRIE V UV/Vis OBLASTI SPEKTRA

Regresní analýza. Eva Jarošová

http: //meloun.upce.cz,

1. Číselné posloupnosti - Definice posloupnosti, základní vlastnosti, operace s posloupnostmi, limita posloupnosti, vlastnosti limit posloupností,

Testování hypotéz o parametrech regresního modelu

Testování hypotéz o parametrech regresního modelu

UNIVERZITA PARDUBICE Fakulta chemicko-technologická Katedra analytické chemie Nám. Čs. Legií 565, Pardubice

MÍRY ZÁVISLOSTI (KORELACE A REGRESE)

Izomerie Reakce organických sloučenin Názvosloví organické chemie. Tomáš Hauer 2.LF UK

Regresní a korelační analýza

Absorpční fotometrie

Kontingenční tabulky, korelační koeficienty

Typy molekul, látek a jejich vazeb v organismech

Gymnázium Vysoké Mýto nám. Vaňorného 163, Vysoké Mýto

Plánování experimentu

LEKCE 11 - praktický význam QSAR - interpretace regresních rovnic - příklad case study QSAR ve vývoji NSAID

Regrese. používáme tehdy, jestliže je vysvětlující proměnná kontinuální pokud je kategoriální, jde o ANOVA

11.Metody molekulové spektrometrie pro kvantitativní analýzu léčiv

jako modelové látky pro studium elektronických vlivů při katalytických hydrogenacích

Metody in silico. stanovení výpočtem

Korelační a regresní analýza. 1. Pearsonův korelační koeficient 2. jednoduchá regresní analýza 3. vícenásobná regresní analýza

Regresní a korelační analýza

Chemická vazba. John Dalton Amadeo Avogadro

Průmyslová ekologie 2010, Žďár n/s

17. DUSÍKATÉ DERIVÁTY, EL. POSUNY

Chemie. Mgr. Petra Drápelová Mgr. Jaroslava Vrbková. Gymnázium, SOŠ a VOŠ Ledeč nad Sázavou

odpovídá jedna a jen jedna hodnota jiných

4EK211 Základy ekonometrie

Statistická analýza jednorozměrných dat

Spektra 1 H NMR. Velmi zjednodušeně! Bohumil Dolenský

Vztah mezi log P a povrchem, resp. objemem, molekuly

Pericycklické reakce

Kalibrace a limity její přesnosti

Měření závislosti statistických dat

John Dalton Amadeo Avogadro

Atom vodíku. Nejjednodušší soustava: p + e Řešitelná exaktně. Kulová symetrie. Potenciální energie mezi p + e. e =

UNIVERZITA PARDUBICE Fakulta chemicko-technologická Katedra analytické chemie. Nám. Čs. Legií 565, Pardubice. Semestrální práce ANOVA 2015

Význam interakční konstanty, Karplusova rovnice. konfigurace na dvojné vazbě a na šestičlenných kruzích konformace furanosového kruhu TOCSY

Aplikovaná statistika v R - cvičení 3

SPEKTROSKOPIE NUKLEÁRNÍ MAGNETICKÉ REZONANCE

UNIVERZITA PARDUBICE Fakulta chemicko-technologická Katedra analytické chemie Nám. Čs. Legií 565, Pardubice

Molekulová spektroskopie 1. Chemická vazba, UV/VIS

Úloha 1. Napište matici pro případ lineárního regresního spline vyjádřeného přes useknuté

Chemická vazba. Příčinou nestability atomů a jejich ochoty tvořit vazbu je jejich elektronový obal.

přesnost (reprodukovatelnost) správnost (skutečná hodnota)? Skutečná hodnota použití různých metod

Parametry hledáme tak, aby součet čtverců odchylek byl minimální. Řešením podle teorie je =

RNDr. Eva Janoušová doc. RNDr. Ladislav Dušek, Dr.

Opakování: shrnutí základních poznatků o struktuře atomu

KALIBRACE A LIMITY JEJÍ PŘESNOSTI. Semestrální práce UNIVERZITA PARDUBICE. Fakulta chemicko-technologická Katedra analytické chemie

O Minimální počet valencí potřebných ke spojení vícevazných atomů = (24 C + 3 O + 7 N 1) * 2 = 66 valencí

UNIVERZITA PARDUBICE. 4.4 Aproximace křivek a vyhlazování křivek


Regresní a korelační analýza

Gymnázium Vysoké Mýto nám. Vaňorného 163, Vysoké Mýto

KGG/STG Statistika pro geografy

Transkript:

LEKCE 6 - Statistické hodnoc regresních rovnic - Elektronové parametry, polární konstanty, Hammettova rovnice mesomérní a induktivní efekt kvantifikace experimentální veličiny jako elektronové parametry

Lineární regresní analýza Statistické hodnoc regresních rovnic Lineární regresní analýza biologická aktivita (závislá veličina) vyjádřena lineární kombinací vhodných parametrů (nezávislých veličin): log (1/C St ) = 0.319 ( 0.095) Sp + 0.591 ( 0.202) DpK a + 0.292 ( 0.123) E S + 0.280 ( 0.078) D + 2.190 ( 0.372) n = 30 r = 0.922 s = 0.137 F 0.005 = 35 Více než jeden parametr vícenásobná regresní analýza Nezbytné podmínky: a) číselné hodnoty všech veličin b) počet látek > počet proměnných Tzv. náhodné korelace: Minimum dat 6 látek na jeden parametr (Topliss) Předpoklady: - byly již diskutovány (BO jako funkce strukturních změn, vyjádřeny fyz.chem. veličinami, lineární vztah, aditivita) - chyby jsou pouze v hodnotách závisle proměnné (platí částečně)

Statistické hodnoc regresních rovnic Regresní analýza založena na metodě nejmenších čtverců při výpočtu regresních koeficientů platí minimalizační podmínka: S (Y exp - Y calc ) 2 je minimální (1) Výpočet regresních koeficientů: pomocí maticového počtu nezbytný počítač a vhodný program (STATGRAPH, SYSTAT) Nejjednodušší případ rovnice přímky: y = ax + b (2) Regresní koeficienty: a. směrnice přímky; b. úsek na ose y a = (Sxy 1/n SxSy) / [Sx 2 (Sx 2 /n)] (3) b = Sy/n - asx/n (4) Interpretace regresních koeficientů 1. určuje změnu závisle proměnné pro jednotkovou změnu příslušné nezávisle proměnné 2. velikost regresního koeficientu relativní vliv na závisle proměnnou (biologickou účinnost)

Statistické hodnoc regresních rovnic Ad 2. platí pouze tehdy, když: - - nezávisle proměnné (parametry) nejsou kolineární - - mají stejné numerické rozmezí použití normalizovaných dat Statistická kriteria r. koeficient vícenásobné korelace (korelační koeficient) Y i+ vypočtené hodnoty Y i. experimentální hodnoty Y f průměrná hodnota /r/.. hodnoty od 0 1 r = [S (Y i+ - Y f ) 2 / S (Y i - Y f ) 2 ] 1/2 (5) Nutno posuzovat vždy v souvislosti s počtem stupňů volnosti f: f = n p 1 (6) r 2. 100. % pravděpodobnosti, že biol. aktivita je vyjádřena příslušnou regresní rovnicí

Statistická kriteria s residuální standardní odchylka s = [S (Y i+ - Y i ) 2 / (n - p - 1)] 1/2 (7) s. chyba s jakou je závisle proměnná vypočtena regresní rovnicí je mírou rozptylu hodnot závisle proměnné kolem regresní funkce Odlehlý výsledek (outlier): Y i+ - Y i > 2s Kriteria statistické významnosti Potvrz neplatnosti tzv. nulové hypotézy: a 1 = a 2 =.. = a n = 0 Fischer-Snedecorovo kriterium F (pro celou rovnici): F = [r 2 (n-p-1)] / (1 r 2 ) p (8) Čím vyšší f a r a čím nižší p, tím je vyšší hodnota F Porovnání vypočtené hodnoty s tabulkovou hodnotou pro daný počet stupňů volnosti f a počet parametrů p určuje hladinu statistické významnosti a F(calc) F (tab). nulová hypotéza neplatí (a = 0.01 regresní rovnice vysvětluje závisle proměnnou s 90% pravděpodobností; a = 0.001.. pravděpodobnost je 99%)

Statistická kriteria Studentův t-test (statistická významnost a meze spolehlivosti regresních koeficientů): t i = a i /s i (9) a i... příslušný regresní koeficient s i... odpovídající standardní odchylka (její výpočet pro každý parametr je součástí statist. programu) Meze spolehlivosti: a i = ts i (10) hodnota t se nalezne v tabulce pro určitou hladinu statistické významnosti a a pro daný počet stupňů volnosti f aby byla splněna podmínka: a i a i (11)

log (1/C St ) = 0.319 Sp + 0.591 DpK a + 0.292 E S + 0.280 D + 2.190 n = 30 r = 0.922 s = 0.137 F 0.005 = 35 (F calc = 43) s 0.0309 0.0656 0.0400 0.0253 0.1208 počet stupňů volnosti.. 25 pro tento počet stupňů volnosti vyhledáme nejvyšší hodnotu t, splňující požadavek pro meze spolehlivosti všech regresních koeficientů a i : a i = ts i a i tato hodnota je 3.0782 (pro hladinu statist.významnosti 0.005) vypočítáme hodnoty a i pro všechny regresní koeficienty: a i.. 0.095 0.202 0.123 0.078 0.372 log (1/C St ) = 0.319 ( 0.095) Sp + 0.591 ( 0.202) DpK a + 0.292 ( 0.123) E S + + 0.280 ( 0.078) D + 2.190 ( 0.372) n = 30 r = 0.922 s = 0.137 F 0.005 = 35

Shrnutí: Hanschův model QSAR je charakterizován následujícími znaky: a) chování látky v biologickém systému je určováno její strukturou b) všechny substruktury přispívají k biol. aktivitě látky aditivním způsobem c) entropické změny jsou zanedbatelné nebo úměrné DH (biologická aktivita je lineární funkcí strukturních změn) d) strukturní změny jsou vyjádřeny odpovídajícími změnami fyzikálně chemických vlastností e) o transportu látky biologickým systémem rozhoduje její lipofilita (vyjádřena log P) f) závislost na lipofiltě má nelinerní průběh (parabolický a bilineární model) g) statistická významnost regresních rovnic je hodnocena souborem statistických kritérií log (1/C) = a log P - b (log P) 2 + c s + d E S + e x top + const

Hanschův model QSAR - obvykle je řešena účinnost, v níž figuruje pro všechny ligandy společné místo účinku - postačí interpretovat fyzikálně chemické vlastnosti těchto ligandů - vyjadřujeme je: a) vhodnými empirickými konstantami mají charakter substituentových konstant, vyjadřují změnu fyz.chem.vlastnosti způsobenou substituční obměnou základní struktury b) experimentálními veličinami

Elektronové parametry Hodnoc polárních efektů: a) empirickými konstantami b) experimentálními veličinami Aromatické sloučeniny: Hammettova rovnice (1941): log (k/k 0 ) = r. s Změna fyz.-chem. vlastnosti je úměrná změně struktury; pokud změna struktury je realizována změnou substituentu, můžeme každý substituent charakterizovat konstantou s Příklad LFER - předpoklady: 1. změna entropie je konstantní nebo platí lineární vztah DH vs. DS 2. stejný mechanismus definováno: Luis Plack Hammett (USA), 1894-1987 r = 1 pro disociaci benzoových kyselin; s = 0 pro H

Interpretace Hammettovy rovnice r... závisí na charakteru reakce, na typu substance, s... závisí na vlastnostech substituentu, jeho poloze k reakčnímu centru r s +... nukleofilní reakce _...elektrofilní reakce +... substituent přitahující elektrony (akceptory): NO 2, halogeny. - substituent odpuzující elektrony (donory): OH, NH 2

Druhy polárních konstant: (rozsáhle tabelovány: Hansch, Leo, Hoeckman: Exploring QSAR, ACS Publ., Washington, DC, 1995 Kuchař, Rejholec: Využití kvant.vztahů mezi strukturou a biol.aktivitou, Academia, Praha 1987) Základní konstanty: - odvozeny z pk hodnot benzoových kyselin.. s m, s p Duální konstanty: - při konjugaci s reakčním centrem s p- pro substituenty přitahující elektrony [NO 2, (CH 3 ) 3 N +, CN, COOH..] Odvoz: ve fenolech, anilinech nukleofilní reakce z disociačních konstant fenolů a anilinů O 2 N NH 2 NH 2 + - O 2 N

s p+ pro substituenty odpuzující elektrony (OCH 3, OH, alkyly, halogeny..) elektrofilní aromatické substituce, oxidační a radikálové reakce Odvoz: ze solvolýzy subst. kumylchloridů Příklady: R Inhibice komplementu v serii benzylpyridiniových solí (in vitro): X Cl N + Y log (1/C) = 0.18 ( 0.04) p X + 0.46 ( 0.14) p Y + 1.01 ( 0.28) s + X + 0.72 ( 0.12) D 1 + 2.50 ( 0.13) n = 69, r = 0.939, s = 0.198 platí i po rozšíř na 132 látek naznačuje, že se jedná o elektrofilní reakci na N atomu Hansch, Yoshimoto, Doll: J.Med.Chem. 1976, 19, 1089 R Br -- +

Příklady: Multivariační analýza cytostatického účinku aryl-n-yperitů (12 látek): - log ED 90 = 4.801 s - - 2.112 r = 0.997 - log LD 50 = 4.652 s - - 2.012 r = 0.960 log k = 1.025 s - - 2.747 r = 0.978 X ED 90. účinnost proti tumoru Walker 256 (potkan) LD 50. akutní toxicita k.. rychlostní konstanta reakce s 4-nitrobenzylpyridinem (nukleofilní reakce) Mager P.P. v knize: Drug Design (Ariens E.J., ed.), Vol. IX, Academic Press, New York 1979. N Cl Cl

Induktivní a mesomérní konstanty (elektron.hustota, polarizace vazeb): odpovídající efekty nejsou v konstantách s rozlišeny Experimentální odvoz pouze induktivní konstanty s I : a) pk 4-subst. bicyklo(2.2.2)oktankarboxylových kyselin (Taft) celkem 14 kyselin b) pk subst. octových kyselin c) posuny subst. fluorbenzenů v NMR Při stejném měřítku vztah mezi s a s I, s R : s p = 1.14 s I + s R (1) s m = s I + 0.33 s R (2) s R vypočteny ze s I a s p Obecně platná stupnice induktivního efektu; pro mesomérní efekt platí jen částečně Swainovy a Luptonovy konstanty F a R : Odvoz: Z rovnice (3) odvozené pro 14 substituentů a z definiční rovnice pro R : F = 2.26 s m - 0.62 s p - 0.01 n = 14, r = 0.990, s = 0.070 (3) R = s p 0.56 (4) Z těchto rovnic vypočteny F a R pro 42 substituentů Kuchař M. Výzkum a vývoj léčiv (skripta), VŠCHT 2008, str. 56, tab. 5.1

Vzájemné vztahy: F = 1.421 s I + 0.160 (1) n = 34, r = 0.990, s = 0.054 R = 0.953 s R + 0.082 (2) n = 30, r = 0.941, s = 0.098 F SL = 1.648 F H + 0.011 (3) n = 44, r = 0.996, s= 0.033 Příklad: esterolýza arylesterů methylsulfonamidoctové kyseliny: log (1/K m ) = 0.53( 0.23) MR + 0.37( 0.20) Ss + 1.88( 0.13) (4) n = 13, r = 0.935, s = 0.105 log (1/K m ) = 0.56( 0.22) MR + 0.51( 0.28) F 3,4 + 0.23( 0.27) R 4 + 1.79( 0.16) (5) n = 13, r = 0.949, s = 0.098 Hansch C, Calef D.F.: J.Med.Chem. 1976, 19, 1240. antibakteriální aktivita (S. aureus) derivátů nitrofuranu: log (1/IC 50 ) = -1.304( 0.42) s p + 3.427( 0.17) (6) n = 9, r = 0.941, s = 0.189, F 0.01 = 54.1 log (1/IC 50 ) = -0.8( 0.4) F 1.6( 0.7) R 1.0( 0.2) I ab + 3.3( 0.2) (7) n = 19, r = 0.970, s = 0.197, F 0.01 = 78.4 I ab indikátorová proměnná pro stérický efekt Pirés J.R. Giesbrecht A., Gomez S.L. et al in: Molecular Modeling and Prediction of Bioactivity, p. 290, Kluwer, New York 1999.

Gasteigerovy konstanty: (J.Am.Chem.Soc. 1984, 106, 6489) Polární efekty vyjádřeny dvěma parametry: zbytková elektronegativita p.. schopnost přitahovat elektrony efektivní polarizabilita a d.. ovlivňuje polarizaci vazeb Radikálové reakce: Konstanty E R.. schopnost stabilizovat nepárový elektron Odvoz: radikálová polymerace styrenu za katalýzy substituovaných kumenů (pouze pro 13 substituentů) Vztah ke konstantám s: E R = 0.546 s 2 + 0.630 n = 13, r = 0.936, s = 0.401 (1) Pozor na interpretaci s 2 : enzymová oxidace arylglycinů: log V max = -2.705 s 2 + 2.592 s + 0.170 n = 11, r = 0.966, s = 0.446 (2) log V max = -6.383 E R + 2.988 s + 0.541 n = 11, r = 0.986, s = 0.293 (3) oxidace aminokyselin doprovázena přítomností radikálů

Ortho-substituce: Neplatí Hammettův vztah působí ortho-efekt: a) přímé elektrostatické působ (field-effect) mezi substituentem a reakčním centrem; b) stérický efekt; c) vodíková vazba Parametrizace: - konstanty s o - omezené použití obvykle něny o stérické parametry - využití kvantově chemických veličin Příklad: hypotenzní účinek ortho-subst. derivátů klonidinu: X N HN log (1/ED 50 ) = -0.40( 0.12) (SE S ) 2 1.77( 0.56) SE S + 1.90( 1.09) SR + 5.13( 1.67) E HOMO + 6.77( 1.96) EE + 8.03 n = 27, r= 0.941, s = 0.326, F = 32.2, p = 0.01 E HOMO energie nejvyššího obsazeného orbitalu EE. excitační energie p-elektronů - použití experimentálních veličin úskalí: podobnost interakcí v obou modelech H N

Rozšíř Hammettova vztahu: Polysubstituce a heterocyklické systémy Polysubstituce: nenalezeny výraznější odchylky od aditivity obvykle platí: log (k/k 0 ) = r.ss (1) obecně: log (k/k 0 ) = Srs (2) substituenty pouze v jedné poloze ovlivňují aktivitu N-benzylpyridinium bromidy v inhibici komplementu: log (1/C) = 0.18 ( 0.04) p X + 0.46 ( 0.14) p Y + 1.01 ( 0.28) s + X + + 0.72 ( 0.12) D 1 + 2.50 ( 0.13) (3) n = 69, r = 0.939, s = 0.198 - pouze substituenty na pyridinovém jádře ovlivňují aktivitu elektronovým efektem.. duální konstanty pro substituenty odpuzující elektrony s + X Heterocyklické systémy: - pro jednotlivé heterocykly se odvozují konstanty s - využití různých aromatických konstant s

Polární konstanty v alifatických sloučeninách: R R O O O O R C + O R C + O O - O - H + OH - R C + O Předpoklad: kyselá hydrolýza řízena výhradně stérickými vlivy (Taft) stérický vliv: OH O - O OH H 2 O R O OH O + H 2 s* = [log (k/k 0 ) B log (k/k 0 ) A ] / 2.48 (1) E S = log (k/k 0 ) A (2) Použití: omezené - změny na alifatickém řetězci obvykle změna aktivního centra - obvykle: substituce různými alkyly (malé rozdíly v hodnotách s*, interkorelace mezi s* a E S ) Častá kombinace elektronového, stérického a hyperkonjugačního efektu: log k (log(1/c) = rs* + de S + nh + const (3) h. empirická konstanta n.. počet H-atomů na a-c atomu

Experimentální fyzikálně chemické veličiny: - pk hodnoty - rychlostní (rovnovážné) reakční konstanty - spektrální veličiny (IČ, NMR) Ideální případ: podobná povaha fyz.chemického a biologického procesu Pokud fyz.chemická veličina V f závisí na dvou parametrech: mohou nastat komplikace: a) biol. účinnost V b závislá pouze na jednom parametru falešná závislost na druhém parametru b) biol. účinnost V b závisí rovněž na obou parametrech avšak různým způsobem v regresní rovnici kromě experimentální veličiny zahrnut jeden z parametrů

Příklad: stabilizace membrány erythrocytů X log (1/C n ) = 0.316 Sp + 0.722 Ss + 0.689 E S + 0.286 D + 4.223 n = 30, r = 0.949, s = 0.144, F 0.01 = 52.2 DpK = 0.458 Ss + 0.414 E S n = 12, r = 0.988, s = 0.051 DpK.. pk H,H - pk X,R k 1 /k 1 = 1.57 k 2 /k 2 = 1.664 D počet atomů H na C alkylu R připojeném k dvojné vazbě N splněna předchozí podmínka proto při použití DpK je nutný i člen s E S log (1/C n ) = 0.326 Sp + 1.566 DpK + 0.280 D + 0.315 E S + 4.233 n = 30, r = 0.951, s = 0.141, F 0.01 = 58.5 log (1/C n ) = 0.245 Sp + 1.732 DpK + 0.177 D + 4.530 n = 30, r = 0.935, s = 0.158, F 0.01 = 60.5 Kuchař, Brůnová, Rejholec a spol. Coll.Czech.Chem.Commun 1975, 40, 3545. R O OH

Spektrální veličiny: I Chemické posuny 15 N v NMR spektrech závislost na s konstantách : Pro substance I: d N1 = -15.90 ( 0.89) s - 25.83 17 0.977 1.148 d N2 = - 4.87 ( 0.51) s + 68.58 17 0.928 0.649 d N3 = -14.19 ( 1.01) s - 224.72 17 0.964 1.296 Wilman D.E.V. in:qsar: Rational Approaches to Drug Design, p. 159, Elsevier, 1991 Chemické posuny 13 C v NMR spektrech: Blokátory dopamin D 2 receptorů: X X O O N H 5-9 X = Me, Et, n-pr, n-bu, hal, OMe, SMe, NH 2, NO 2,SO 2 NH 2 pk i = 0.254( 0.043) C 2 + 0.030( 0.009) C 3 + 0.083( 0.011) C 5 + 0.026( 0.007) SMR 46.05( 7.95) n = 18, r = 0.948, s = 0.308, F 0.01 = 28 El Tayar N et al. In: QSAR: Rational Approaches to Drug Design, p. 163, Elsevier, 1991 N N N N

CODESSA PRO project COmprehensive DEscriptors for Structural and Statistical Analysis Deskriptory: a) konstituční (8) b) topologické (12) c) geometrické (8) d) elektrostatické (14) e) valenční (9) f) kvantově chemické (18) g) termodynamické (7) Metody: 1) multilineární regresní analýza 2) výběr descriptorů 3) multivariační metody (PCA, faktorová analýza, PLS regresní analýza) University of Florida, 2001-2005

Electrostatic Descriptors Gasteiger-Marsili empirical atomic partial charges Zefirov s empirical atomic partial charges Mulliken atomic partial charges Minimum (most negative) and maximum (most positive) atomic partal charges Polarity parameters Dipole moment Molecular polarizability, Molecular hyperpolarizability, Average ionization energy Minimum electrostatic potential at the molecular surface Maximum electrostatic potential at the molecular surface Local polarity of molecule Total variance of the surface electrostatic potential Electrostatic balance parameter

Valenční deskriptory Highest occupied molecular orbital (HOMO) energy Lowest occupied molecular orbital (LUMO) energy Absolute hardness Activation hardness Fukui atomic nucleophilic reactivity index Fukui atomic electrophilic reactivity index Fukui atomic one-electron reactivity index Mulliken bond orders Free valence