环烯醚萜苷化合物 Myricoidoside A 的结构解析
D. Umereweneza, J.T. Molel, J. Said, Y. Atilaw, T. Muhizi, E. Trybala, T. Bergstrom, A. Gogoll, M. Erdelyi. Antiviral iridoid glycosides from Clerodendrum myricoides, Fitoterapia 155 (2021) 105055
大青属(唇形科)是一个大型且多样的属，由580个物种组成。 它分布在热带和亚热带热带地区，由小乔木、灌木和草本植物组成。 在世界不同地区，大青属植物被用于传统医学治疗各种疾病。
杨梅(C. myricoides)是一种开蓝色花的灌木植物，在传统医学中被广泛使用。 早期的研究发现，从该植物中可分离得到亚精胺生物碱、酚苷和环肽等化合物。Erdelyi等对其根部提取物进行了植物化学研究，他们从根部的甲醇提取物中分离和表征一个新的环烯醚萜苷(1)化合物(Myricoidoside A)，结构如下图所示。
化合物1为无定形白色粉末，通过HR-ESI-MS ([M+H]+ M /z 541.2271, calcd 541.2278)和NMR数据分析，确定其分子式为C26H36O12。 作者报道的核磁共振波谱数据见表1。
表1. 化合物1的核磁共振波谱数据
将分子式和核磁数据输入到软件ACD/Structure Elucidator (ACD/SE)中，以此挑战软件是否可以成功解析该化合物结构。 软件自动创建的分子连接图(MCD)如图1所示。
图1. 分子连接图
碳原子的杂化状态用相应的颜色标记:sp2 -紫色，sp3 -蓝色，非sp (sp2或sp3) -浅蓝色。
“ob”和“fb”标记的意思是：碳原子与杂原子必须连接(ob)或禁止连接(fb)。
绿色箭头表示HMBC相关，而蓝色箭头表示COSY相关。
在本案例中，我们并没有对MCD图进行手工编辑，然后让软件执行结构生成步骤。结果如下：
结构生成数 k= 4080---(光谱滤波)---1555--(去除重复)---1042
计算时间 tg =1min 18 sec
使用ACD/SE中三种化学位移预测算法(增量法、神经网络和HOSE算法)对输出文件中的结构进行13C化学位移预测后， 这些结构按实验值与计算值之间的平均偏差递增顺序排列。 图2显示了四个排名靠前的结构。
图2. 输出文件中排名靠前的四个结构。 三种方法测定的13C化学位移的平均偏差分别表示为dA (HOSE算法)、dN (神经网络算法)和dI (增量法)。
结构#1与文献报道的化合物1结构相吻合，但其余结构的13C化学位移平均偏差均在可接受的精度范围内。 从排名文件和MCD图的可视化分析可知，正确的结构应包含一个糖苷片段(如结构2所示):
因此，从输出文件中(Tools--Check structures by--User GoodList)中选择包含此片段的结构，并再次进行排序(参见图3)。
图3. 输出文件的八个结构包含子结构2。
每个原子都被着色，以标记其实验和计算的13C化学位移之间的差异。 绿色代表0到3ppm之间的差异，黄色代表>3到15ppm，红色代表> 15 ppm。
我们看到片段2在所有结构中都是绿色的,也就是表示的其化学位移预测结果与实际数据吻合。#1号结构的所有碳原子也是绿色的。 由于结构#1 - #4的dA值都在合理范围内，因此我们通过软件进一步计算了这些结构的DP4概率(见图4)。
图4. 排名前四的结构的DP4概率计算结果
从图4的计算结果可知，不仅13C化学位移平均偏差值，而且DP4概率也证实了结构#1的合理性。 由于dN(#2) - dN(#1) = 0.16，神经网络算法将结构#2判别为最可能的(DP4N=93.41)，但其余两种方法都“投票”选择了结构#1。 此外，我们看到，基于神经网络算法和HOSE算法对结构#2的预测结果发现，最大偏差至少是结构#1的两倍，进一步支持了结构#1的合理性。
最终阐明的结构和指定的13C化学位移如下:
因此，使用ACD/SE在全自动模式下可靠地确定了化合物1(Myricoidoside A)的正确结构。
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