简介:设计了系列环丙烷衍生物,考察了这类分子作为含能材料的潜在应用价值.使用密度泛函方法计算了分子结构和频率,确定了这些结构是势能面上的极小点.为了进一步考察这类分子的热力学稳定性,计算了它们的键解离能和生成热等性质,确定了A1分子的引发键为侧链上的N—NO2键和环上的C—C键几乎同时断裂,A2和A3分子的引发键为N—NO2键,而且所有引发键的解离能均大于80kJ/mol,证明这类分子具有足够的稳定性进行实验室合成.高能量密度分子的爆轰性能和感度是2个最重要的指标.爆轰性质方面,使用K-J方程计算了这类分子的爆速、爆压.在感度性质方面计算了分子的氧平衡和撞击感度参数.结果表明,A3分子具有最为优秀的爆轰参数(D=9.87km/s,P=43.33GPa),是该类分子中最有潜力的高能量密度分子.
简介:采用密度泛函理论(DFT)方法,并结合导体极化连续模型(CPCM)研究了[(N-EtIm)H][trans-Ru^ⅢCl4(DMSO)(N-EtIm)](N-EtIm=N-乙基咪唑)分别在中性及酸性条件下的水解反应过程.同时,为提高溶剂化能的精确度,在中性条件下水解反应的计算中采用3个水分子的溶剂化模型.计算得到水解反应过程中相应的结构特征和详细的热力学能量及速率常数.首先,在中性条件下,对于第一步水解,液相中配合物的活化能垒为109.9kJ/mol,速率常数为3.3×10-7s-1,与实验中测得的第一步水解反应的速率常数(4.4×10-7s-1)一致.对于第二步水解,反应的活化能垒为117.9kJ/mol,这符合实验中观察到的第二步水解比第一步水解反应慢的现象.其次,计算结果表明,酸性条件下,DMSO基团易于水解,Cl-水解困难,这也与实验结果相吻合.
简介:采用自制电解池作为电化学衍生装置,建立了离子色谱一电化学衍生一荧光法测定饮料中的酪氨酸。在碱性淋洗液作用下,酪氨酸在阴离子交换柱上被分离,到达自制电解池的阳极室,在阳极上被氧化,氧化后的产物因具有较强的荧光而被荧光检测器检测。离子化试剂既可以做色谱分离所需的淋洗液,又可以作为电化学反应优良的支持电解液,因此,离子色谱和电化学衍生具有较好的兼容性。最佳的实验条件为:淋洗液NaOH(10mmol/L)+乙腈(ACN,1+9),流动相流速1.0mL/min,电解池电压1.0V,激发/发射波长320/420NM。在优化的实验条件下,酪氨酸的线性范围为0.01~10mg/L,检出限为1.2μg/L(信噪比S/N=3)。50μg/L的酪氨酸标准溶液进样7次,得到的色谱峰面积相对标准偏差为2.5%。方法具有快速,灵敏和选择性好的特点,并成功用于饮料中酪氨酸的测定。
简介:采用HF/6-31G*方法优化分子构型,在此基础上用CPHF方法系统地研究了多种基团取代的2-苯基苯并咪唑衍生物的二阶非线性光学系数βvec,并对βvec的影响因素进行了探讨,为进一步设计综合性能优良的有机非线性光学材料提供理论指导.
简介:以2-氯-6肼基吡啶、丁炔二酸二甲酯和乙酸酐为原料,设计合成了5-乙酸-1-(6-氯吡啶)-1-氢-吡唑-3-甲酸甲酯(化合物1)和1-(6-氯吡啶)-5-羟基-1-氢-吡唑-3-甲酸甲酯(化合物2).其结构通过单晶X-射线衍射、1HNMR、13CNMR、IR和元素分析等进行表征.采用MTT法测试了所合成的化合物对人肝癌细胞HepG2、人肺癌细胞NCI-H460、人肝癌细胞BEL-7404、人结肠癌细胞HCT-1164组细胞株的增殖抑制活性.结果表明,它们对所测试的部分人体癌细胞株表现出了较好的抗肿瘤活性.其中化合物1对NCI-460癌细胞表现出较好的抑制作用,而化合物2对HepG2,BEL-7404癌细胞具有一定的抑制效果.
简介:对TATB及其系列衍生物进行了半经验分子轨道PM3和AM1计算,求得全优化几何构型和电子结构.结果发现各化合物分子中C-NO2键的Wiberg键级(WCN)均小于其他C-N或C-C键的键级.实验撞击感度h50%与WCN计算结果之间分别呈三阶或二阶多项式关系,相关系数r≥0.92.当WCN<0.90时,该值对撞击感度影响甚微,表明属高感度炸药;而当WCN>0.90时,撞击感度与分子中最小的C-NO2键级WCN呈显著的线性关系,WCN增大,撞击感度线性递减,符合判别感度相对大小的"最小键级原理".
简介:综合运用密度泛函理论、分子力学、统计学及比较分子力场分析等方法研究了抗肿瘤药物5,8-二甲基乙酰紫草素衍生物的二维(2D)、三维(3D)定量构效关系(QSAR).所建最优2D-QSAR方程的交叉验证系数(q^2)和拟合相关系数(R^2)分别为0.618和0.736.CoMFA模型的q^2和非交叉验证系数(r^2)分别为0.703和0.982,预测相关系数R^2pred为0.746.结果表明,所建立的2D/3D-QSAR模型都具有良好的统计学意义及合理、可信的预报能力,可以预测未知化合物的活性。基于此研究结果,设计了4个具有较高抗肿瘤活性的新化合物.