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卤代天然产物 Spiromastixone Z4 的计算机辅助结构解析

卤代天然产物 Spiromastixone Z4 的计算机辅助结构解析
卤代天然产物在药物研发领域扮演着关键角色。据统计,目前约有27%的临床小分子药物和超过80%的农用化学品分子结构中含有卤素原子。海洋环境因富含氯离子和溴离子,成为卤代天然产物的一个重要来源。由于海水中氯离子的浓度远高于溴离子(相差近三个数量级),从海洋生物中发现的氯化代谢物的数量约为溴化物的九倍。值得注意的是,卤素原子的种类(如氯、溴)会显著影响化合物的生物活性与理化性质。

Spiromastixone Z4的发现背景

在针对深海来源真菌 Spiromastix sp. MCCC 3A00308 的活性次生代谢产物筛选中,Lin等先前鉴定出一系列氯化缩酚酸环酮类化合物,即 spiromastixones A–S,该类化合物显示出抗菌活性。

为了探究溴代修饰对其活性的影响,该团队采用了一种卤盐胁迫培养策略,在培养基中添加溴化钠对同一株真菌进行发酵。通过这一方法,他们成功分离并利用质谱与核磁共振技术鉴定了11个结构新颖的溴代缩酚酸环酮,命名为 spiromastixones U–Z5。本研究所讨论的化合物 spiromastixone Z4 (1),正是这组新发现的溴代产物中的一员。

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该化合物的一个显著结构特征是氢原子数量明显偏少。分子中存在一个较大的"沉默片段"(图中以红色高亮显示),该片段仅与一个氢原子相连。

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结构解析的挑战与方法

根据Crews规则,当分子中氢原子数与骨架原子数之比小于1时,通常难以仅依靠一维和二维核磁共振谱完成结构解析。对于化合物1(Spiromastixone Z4),该比值为0.68,且因其两条侧链结构较为明确,实际有效的氢原子比例更低,进一步增加了谱图解析的难度。因此,本研究重点关注ACD/Structure Elucidator软件在"从头计算"模式下的应用——该模式不依赖已知类似化合物的核磁数据,完全基于输入的实验谱图数据进行结构推导。

Spiromastixone Z4呈白色粉末状,经高分辨电喷雾质谱(HR-ESI-MS)确定其分子式为C₂₀H₁₉Br₃O₅。研究中,我们将文献[1]中该化合物的一维及二维核磁共振数据(表1)导入该软件系统,以启动后续计算与结构解析流程。

表1. Spiromastixone Z4的核磁共振谱学数据[1]

程序基于表1核磁数据自动生成了分子连接图(MCD),该图直观展示了原子间的连接关系与结构约束,为后续计算机辅助结构解析提供了拓扑框架。

分子连接图(MCD)分析

程序基于表1核磁数据自动生成了分子连接图(MCD),该图直观展示了原子间的连接关系与结构约束,为后续计算机辅助结构解析提供了拓扑框架。

图1. Spiromastixone Z4的分子连接图(MCD)

图1. Spiromastixone Z4的分子连接图(MCD)

在分子连接图(MCD)中,碳原子的杂化状态通过颜色进行区分:sp²杂化碳原子以紫色标示,sp³杂化碳原子以蓝色标示。程序自动为部分碳原子添加了"ob"(必须连接)或"fb"(禁止连接)标签,用以指示该原子是否必须或禁止与杂原子(如氧、氮等)相连。HMBC相关信号以绿色箭头表示,COSY相关信号则以蓝色箭头表示。此外,为加速结构生成过程,图中C=O双键为手动添加。

红外光谱分析

化合物1的红外光谱(图2)在1690 cm⁻¹处显示一个强吸收峰,此为羰基(C=O)伸缩振动的特征信号。因此,从化学位移为161.9 ppm的碳原子(C161.9)处手动添加了一个指向氧原子的双键。该化学位移值表明该羰基归属于酯基。基于此,C161.9原子被标记为"ob(2)",表示该碳原子应连接两个杂原子(此处为两个氧原子)。考虑到分子中总共存在五个氧原子,两个化学位移为157.6 ppm的碳原子(C157.6)也被标记为"ob"。值得注意的是,这两个碳原子在HMBC谱中均未检测到相关信号,这在一定程度上增加了结构解析的复杂度。

图2. Spiromastixone Z4的红外光谱图

图2. Spiromastixone Z4的红外光谱图

结构生成与筛选

基于分子连接图(MCD),我们使用Structure Elucidator软件内置的经验方法启动了结构生成与¹³C化学位移预测流程。整个生成与筛选过程高效完成,具体结果如下:软件首先生成了11,320个候选结构,经过结构过滤后剩余559个,进一步去重后得到290个独特结构,全过程仅耗时2分钟。

在输出文件中,所有候选结构均按照其实验¹³C化学位移与HOSE码预测值之间的平均偏差(dA)进行升序排列。排名前六的结构展示于图3中。

图3. 输出文件中排名前六的结构

图3. 输出文件中排名前六的结构

¹³C化学位移的预测分别采用了HOSE算法、神经网络算法和增量法三种方法。由这三种方法计算得到的¹³C化学位移平均偏差依次标记为dA、dN和dI。在结构图中,每个碳原子的颜色标示了其预测化学位移与实验值之间的差异:绿色表示差异在0-3 ppm之间,黄色表示差异在3-15 ppm之间。

结构验证与DP4分析

如图所示,排名第一的最优结构与化合物1(Spiromastixone Z4)完全一致,仅C1与C5原子的谱峰归属存在对调。如图4所示,三种独立的¹³C化学位移预测方法均支持软件提出的化学位移指认方案,进一步验证了其合理性。

图4. 程序建议的¹³C化学位移指认(结构1)与 Lin 等[1]提出的指认方案(结构1a)对比

图4. 程序建议的¹³C化学位移指认(结构1)与 Lin 等[1]提出的指认方案(结构1a)对比

鉴于图3中结构2和6在化学上存在明显不合理之处,我们进一步对结构1及结构3-5进行了DP4概率分析。如图5所示,Structure Elucidator软件推荐的最优结构(结构1)在DP4概率分析中得到了极高概率的支持,进一步证实了该结构的正确性。

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图5. 程序计算所得结构1、3-5的DP4A、DP4N、DP4I正确性概率分布

结论

由此可见,通过应用Structure Elucidator软件,即使在氢原子数严重不足的情况下,化合物1(Spiromastixone Z4)的结构仍可在2分钟内被可靠地确定。在此过程中,作者[1]最初提出的¹³C化学位移归属方案得到了修正。修正后具有正确¹³C化学位移归属的Spiromastixone Z4结构如下所示:

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参考文献

Huang, Z.; Liu, D.; Chen, S.;Ren, J.; Gao, C.; Li, Z.; Fan, A.; Lin, W. (2024). Brominated Depsidones with Antibacterial Effects from a Deep-Sea-Derived Fungus Spiromastix sp. Drugs, 22, 78. https://doi.org/10.3390/md22020078