一种新的基团染色指数及其倒指数的应用研究

根据分子中基团的特性和连接性,提出了一种新的基团染色指数^mG及其倒指数．研究了多环芳烃气相色谱保留指数RI与基团染色指数之间的定量关系,通过逐步回归分析,以94种多环芳烃化合物的RI实验值为基础,建立了根据基团染色指数估算RI的定量模型,属于优级模型。该方法既考虑了分子中基团的特性,又考虑了其连接性。对94种多环芳烃气相色谱保留指数的计算结果表明,估算值与实验值的一致性令人满意,平均相对误差为1．81％。与其它拓扑指数相比,该指数结构选择性和相关性好。     

有机化合物吸着系数(Koc)估算模型比较

基于592种化合物的Koc实测数据,分别采用片段常数法和分子连接性指数法建立了其估算模型.根据模型残差分析了两种模型的预测误差,并运用2种方式的jackknife检验比较了它们的稳健性.片段常数模型涉及较多变量,其应用受到有限的已知片段常数以及烦琐的片段划分过程的限制,相比之下,分子连接性指数模型变量数较少,其应用时只需了解化合物的结构式.片段常数模型的估算精度略高于分子连接性指数模型,两者的差别主要体现在logKoc<1和logKoc>4的化合物上.分子连接性指数模型的稳健性比片段常数模型高.在依次删除一类特定类别化合物时,其估算误差的变异幅度均小于片段常数模型.     

多氯代二苯并呋喃光解半衰期的拓扑研究

多氯代二苯并呋喃(PCDFs)是环境持久性污染物,光化学降解是其主要降解途径.计算了PCDFs的原子特征值δi,利用分子图形技术获得连接性修饰指数mXL,以该指数作为分子结构描述符,采用最小二乘法用逐步多元线性回归分析48种PCDFs的光解半衰期,建立了2个能预测吸附到云杉针叶表面和飞灰表面的PCDFs光解半衰期的定量结构-性质关系模型,估算的平均误差分别为0.047和0.062.采用留一法检验模型稳健性,得预测模型,预测另外一些PCDFs分子的光解半衰期,预测值和实验值几乎一致.这些模型能解释PCDFs光解半衰期的递变规律,而且稳定性较好,预测能力较强.     

几何平均连接性指数:一种修正的分子连接性指数

本文试图改进Kier和Hall提出的分子连接性指数,提供一种更加完美的分子表征和分子设计技术。根据分子连接性指数定义,本文对其进行几何平均修正,使其更具解释性和丰富的含义,并命名为几何平均连接性指数(GMCI)。新的分子连接性指数用于一组含3-8个碳原子的烷烃7种性质的QSAR／QSPR研究,统计结果表明,由几何平均连接性指数所建模型普遍比传统的分子连接性指数所建模型要好。     

体积连接性指数预测离子液体的室温粘度

离子液体(ILs)被视为潜在的"绿色溶剂",在溶剂的应用过程中粘度是最重要的热力学数据之一,但目前ILs的粘度数据仍然较为缺乏,除实验测定外,基团贡献、连接性指数等思想也为设计和筛选ILs提供了重要的性质预测方法。在已有的基于分子体积的粘度预测方法基础上,结合分子连接性指数来区分ILs不同基团的连接方式,建立了一个新的体积连接性指数模型用于预测ILs的室温粘度。由于该模型的基本参数来源于确定的基团物理体积值,因此为预测未知的ILs粘度等性质提供了可能性。通过对90种ILs室温粘度的预测,结果表明平均相对偏差为5.95%,方差检验所得的R~2和rmsd分别为0.9905和21cP,证明建立的模型可用于预测ILs的室温粘度。     

烷基硫醇在不同固定相上的QSRR研究

计算出体系中烷基硫醇化合物的各种结构参数,以优选出的分子连接性指数和量化参数为结构描述符,首次采用反向传播算法(BP)人工神经网络、径向基函数网络(RBF)2种非线性方法建立了参数少且精度高的定量结构-色谱保留相关(QSRR)模型,预测了烷基硫醇在4种极性固定上的气相色谱保留指数(RJ)。结果表明:在4种固定相上建立的BP模型均优于RBF模型且非线性方法(BP、RBF)优于文献中多元线性回归(MLR)方法,所建定量结构保留关系(QSRR)模型具有良好的稳定性和预测能力。     

BP网络和多元回归在葡萄酒质量模型中的应用

利用因子分析法筛选出对葡萄酒质量影响较大的12种理化指标,将其作为多元线性回归的自变量和BP网络输入层神经元,分别用多元线性回归和改进的BP神经网络两种方法建立葡萄酒和酿酒葡萄的主要理化指标与葡萄酒质量的关系模型。比较了两种模型的泛化能力,得出多元线性回归模型对新样本预测的平均相对误差是1.93%,而BP神经网络模型的平均相对误差是0.37%。仿真实验表明,BP神经网络的泛化能力和稳定性明显优于多元回归模型。     

估算有机物正常沸点的基团贡献法比较与评价

利用Joback法、Joback修正法、C-G法、M-P法和许文法估算4068种有机物的正常沸点,并与文献实验值相比较。通过估算精度对比分析,指出了5种估算方法的优缺点,并就它们的估算能力及适用于哪些物质,提出选择的建议。结果:CG2使用简便,能区分同分异构体,估算精度高,是最好的估算方法,估算烷烃、氯衍生物、溴衍生物、脂环烃、芳烃、含氮化合物正常沸点时精度最高,平均相对误差分别为1.86%、3.41%、3.40%、2.84%、3.17%、4.61%;MP2估算碘衍生物正常沸点时精度最高,平均相对误差为3.04%;MP4估算氟衍生物、含氧化合物、含硫化合物正常沸点时精度最高,平均相对误差分别为5.71%、3.75%、2.62%;许文法估算烯烃和炔烃正常沸点时精度最高,平均相对误差分别为1.71%和1.74%;Joback修正法修正效果不明显,有待改进。     

超分子连接性指数对醇类化合物定量结构-保留关系研究

基于分子间弱相互作用,提出一种拓扑指数——超分子连接性指数,运用该指数对醇类化合物定量结构-保留关系进行了研究。结果显示超分子连接性指数~1X_P和~6X_(Pc)与醇类化合物保留值显著相关,相关系数高达0.99。表明超分子连接性指数可成功用于醇类化合物的定量结构一保留关系研究。     

基于量子化学方法发现新型酪氨酸激酶抑制剂

采用量子化学中的密度泛函理论方法,在B3LYP/6-31++G水平下,系统计算了11种亚苄丙二腈类衍生物的量子化学参数,并通过回归分析方法,构建了二维定量构效模型,分析了影响活性抑制的主要因素,并建立了亚苄丙二腈衍生物与抑制酪氨酸激酶活性之间的定量构效关系方程,研究结果表明:该类化合物分子的分子总能量ET与疏水性参数log P对抑制活性的影响最大,且疏水性能越强,分子的活性抑制能力越高。在此基础上,使用留一法交叉验证了模型的预测能力,结果表明,模型的回归系数和留一法交叉验证系数分别为0.796和0.7291,表明模型具有较好的预测能力,可以用于预测此类化合物的活性。基于结构相似性,设计了4种新型的亚苄丙二腈类衍生物分子,在相同水平下计算其量子化学参数,并预测其活性,结果表明这些新型新型酪氨酸激酶抑制剂均具有较好的活性,研究结果为进一步设计性能更好的酪氨酸激酶抑制剂提供了理论参考。     

四氢咪唑苯二氮卓酮类抗艾滋病药物定量构效关系的研究

采用三维全息原子场作用矢量(3D-HoVAIF)研究89个四氢咪唑苯二氮卓酮(TIBO)类抗艾滋病药物的定量构效关系(QSAR).分别运用偏最小二乘回归、人工神经网络建模,同时采用内部及外部双重验证的办法深入分析和检验模型的稳定性.PLS与ANN建模的复相关系数(R2cum)、留一法(leave-one-out,LOO)交互校验(cross-validation,CV)复相关系数(Q2CV)和外部样本校验复相关系数(Q2ext),分别为0.802、0.710、0.552和0.871、0.864、0.760.表明用3D-HoVAIF表征TIBO类抗艾滋病药物分子结构信息较好,建立QSAR模型的稳定性和预测能力良好,运用ANN建模优于PLS及前人报道的多元线性回归(multiple linear regression,MLR).     

A new redundant variable pruning approach--minor latent variable perturbation-PLS used for QSAR studies on anti-HIV drugs

A new approach for eliminating the redundant variables in the multivariable data matrix encountered in QSAR studies, minor latent variable perturbation (MLVP)-PLS method has been proposed. In the latent variable (LV) space, the minor latent variables (LVs) with small covariances are mainly formulated by linear combinations of the redundant variables including information-deficient and highly correlative ones, while the major LVs with large covariances are mainly contributed by the informative variables. Deleting a minor LV, which is equivalent to a perturbation for LV space, could make the redundant variables not well be represented in LV subspace, leading to strong variation of their PLS regression coefficients. The informative variables could still be normally represented in LV subspace with the PLS regression coefficients remaining relatively stable. MLVP-PLS utilizes this fact to discriminate the informative and redundant variables. It gradually identifies and eliminates the redundant variables according to the relative variation of PLS regression coefficients after perturbations are given. The elimination process is terminated according to some proposed criteria. Applying the method to the quantitative structure-activity relationship (QSAR) studies on TIBO derivatives as potential anti-HIV drugs has demonstrated the feasibility and robustness of the proposed approach. A deeper insight into the effect of different structural parameters on the bio-activity of TIBO derivatives has been reached.     

新分子电性距离矢量用于苯取代衍生物QSRR的研究

本实验室新近提出按氢分类分子电性距离矢量(H-MEDV),用于对110个烷基苯气相色谱保留指数和54个二取代苯液相色谱容量因子进行结构表征,运用多元线性回归(multiple linear regression,MLR)以建立定量结构色谱保留关系(QSRR)模型,同时利用逐步回归结合统计检测对模型变量作筛选,建模计算值复相关系数(R_(cum))、留一法(leave-one-out,LOO)交互校验(cross-validation,CV)复相关系数(Q_(LOO)),对上述样本分别为0．9950、0．9937和0．9648、0．9530。研究结果表明,H-MEDV能较好表征该类分子结构信息,值得进一步推广。     

一种可用于表征复杂分子体系的新拓扑指数及其应用

本文提出一种新的拓扑数据Ｖｅ，该指数是以顶点的度来描述边。并通过各化学键的相对键能来区分杂原子和多重键，以使其具有良好的适用性，利用该指数对有机化合物的正辛醇／水分配系数进行预报，得到了良好的结果。     

酯类化合物气相色谱定量结构保留关系的研究

采用分子电性距离矢量(MEDV)表征酯类化合物的分子结构,同时运用多元线性回归技术建立了81个酯类化合物,在2种固定相(Carbowax1540和Cqualane)上,气相色谱保留指数(RI)与MEDV的定量结构-色谱保留关系(QSRR)模型。在2种固定相上的QSRR模型的建模计算值复相关系数(Rcum)、留一法(leave-one-out)交互校验复相关系数(QCV)分别为0.9968和0.9958(Carbowax1540);0.9935和0.9908(Cqualane),结果表明MEDV能理想地表征酯类化合物的分子结构,所建模型具有良好稳定性和预测能力。     

Overall connectivity--a next generation molecular connectivity.

The development of molecular connectivity concept and some of its key elements - Randi?'s inverse-square-root function and the detailed subgraph characterization - are analyzed. The concept of overall connectivity recently advanced is presented as a next step in unfolding the ideas of molecular connectivity by combining them with those of molecular complexity. Definitions of overall connectivity index, eth-order overall connectivities, and overall connectivity vector are presented along with formulae for calculating these sets of topological indices for several classes of graphs of chemical relevance. Based on sums of adjacencies over all subgraphs (or up to a limiting subgraph size in large molecules), the overall connectivities increase both with molecule size and complexity, as expressed in branching and cyclicity of molecular skeleton. When applied to molecules containing heteroatoms, valence overall connectivities are constructed employing the Kier and Hall scheme. The usefulness of the novel indices is demonstrated by modeling physicochemical properties of alkane compounds. A detailed comparison is made with other models derived for the same set of compounds, proceeding from molecular connectivity, as well as with two other probe connectivity functions--the overall connectivity versions of the second Zagreb index, and a derivative inverse function of this index. The favorable comparisons indicate the need of molecular connectivity paradigm revisiting, and show the potential of the overall connectivity indices for QSPR/QSAR applications.     

支持向量回归方法用于取代芳烃急性毒性的预测

采用支持向量回归方法建立了取代芳烃对斜生栅列藻的急性毒性值(-lgEC_50)与分子体积(v)、近似表面积(ASA)、网格表面积(GSA)、水化能(HE)、疏水系数(LogP)间的定量关系,用留一法预报了取代芳烃对斜生栅列藻的急性毒性值(- lgEC_50),相对误差绝对值平均为5．803％,其结果优于偏最小二乘法建模所得结果(相对误差绝对值平均为9．49％)。     

分子连接性指标对羧酸类疏水常数的研究

采用分子连接性指标研究了105个含有丰富取代基的羟酸分子,指标中考虑了非价、羧酸、不饱和键和杂原子对分子疏水常数的影响。通过多元逐步回归关联得一含有六个指标的方程,发现该类分子的疏水常数与非价的0χP,羧基的ΔχC,以键的Δ2χP和杂原子的1χP、5χC、6χP具有良好的相关性(N=105,S=0.25,F=127.73,R=0.94),并用此模型预测了五个羧酸分子的疏水常数,得到了满意的结果。最后对影响羧酸类分子疏水常数的原因进行了分析。