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1.
醇类化合物疏水性参数的分子拓扑研究   总被引:12,自引:5,他引:7  
分子中原子i的均价(δi^a)定义为δi^a=(δi^v ∑nijδij^v)/(1 ∑nij)。在分子图的邻接矩阵基础上建构均价连接性能指数(^mK)。其中^lK对醇类化合物呈现良好的结构选择性,并与56个醇类化合物的疏水性参数(log^P)具有较好的相关性。与60中脂肪醇的logP的线性相关系数为0.9948。这两项均优于相应的文献方法。  相似文献
2.
醇类化合物疏水性参数的分子拓扑研究   总被引:1,自引:0,他引:1  
分子中原子i的均价(δ_i~a)定义为δ_i~a=(δ_1~v+∑n_(ij)δ_(ij)~v)/(1+∑n_(ij))。在分子图的邻接矩阵基础上建构均价连接性指数(~mK)。其中~lK对醇类化合物呈现良好的结构选择性,并与56个醇类化合物的疏水性参数(logP)具有较好的相关性。与60中脂肪醇的logP的线性相关系数为0.9948。这两项均优于相应的文献方法。  相似文献
3.
部分有机污染物气相色谱保留指数的QSRR研究   总被引:1,自引:1,他引:0  
用相对键长代替拓扑距离,结合距离矩阵,提出了一个可以表征含多重键、杂原子的距离调和指数Te=(N/∑Si -1)0.5。研究了该指数与烃、醇、醛酮、酯、胺等多种有机污染物气相色谱保留指数的构效关系。结果表明,Te指数与保留指数RI具有良好的相关性,相关系数均在0.99以上,且该指数计算简单,预测值与实验值较好吻合,是预测不同有机污染物分子保留指数的理想参数。  相似文献
4.
用比较分子力场分析(CoMFA)法和比较分子相似性指数分析(CoMSIA)法,建立N,N-二甲基-2-溴苯乙胺类化合物的3D—QSAR模型。CoMFA模型中,其交叉验证系数q^2=0.792,传统的相关系数R^2=0.955(R=0.978),相应立体场贡献为77.4%、静电场贡献为22.6%,优于文献的报导。CoMSIA研究中,其交叉验证系数q^2=0.757,传统的相关系数R^2=0.917(R=0.958),其疏水场、立体场、静电场贡献依次为:42.9%、39.5%、17.6%。用两种模型分别预测检测集分子的活性,结果与实验值较吻合。说明所建的模型具有较好的预测能力。通过分析CoMFA分子场等值线图,可为优化N,N-二甲基-2-溴苯乙胺类衍生物的结构提供理论指导。  相似文献
5.
苯酚是一类对水生生物有严重危害作用的工业化合物。通过比较分子力场分析(CoMFA)法建立标题化合物对发光菌和浮萍活性的三维定量结构-活性关系(3D-QSAR)模型。其中,对发光菌的研究结果为:交叉验证系数q2=0.921,传统的相关系数(非交叉验证系数)R2=0.990。对浮萍的研究结果为:交叉验证系数q2=0.931,传统的相关系数(非交叉验证系数)R2= 0.995。取得优于文献的结果。  相似文献
6.
用比较分子力场分析(CoMFA)法和比较分子相似性指数分析(CoMSIA)法,建立N,N-二甲基-2-溴苯乙胺类化合物的3D-QSAR模型。CoMFA模型中,其交叉验证系数q2=0.792,传统的相关系数R2=0.955(R=0.978),相应立体场贡献为77.4%、静电场贡献为22.6%,优于文献的报导。CoMSIA研究中,其交叉验证系数q2=0.757,传统的相关系数R2=0.917 (R=0.958),其疏水场、立体场、静电场贡献依次为:42.9%、39.5%、17.6%。用两种模型分别预测检测集分子的活性,结果与实验值较吻合。说明所建的模型具有较好的预测能力。通过分析CoMFA分子场等值线图,可为优化N,N-二甲基-2-溴苯乙胺类衍生物的结构提供理论指导。  相似文献
7.
4H-甲基咪唑苯二氮(?)酮(TIBO)类衍生物是抗爱滋病的一种新药,分子连接性指数是经证明应用广泛、较为成功的一种指数,本文定义并计算了TIBO类衍生物原子的特征值δi,利用量子化学计算方法,建构新的拓扑集成指数G和分子连接性指数mX,基于多元回归技术建立的对TIBO类衍生物药物的油水分配系数,作出精确估算和预测的定量结构-活性相关关系,得到的多元回归方程为:logP=0.782 G-0.1430X 0.2312X-3.829,估算的平均相对误差为2.53%。为了检验模型的稳定性和预测能力,做了留一法交互校验,预测平均相对误差为3.40%。该模型相关系数高,稳定性好,预测能力强。  相似文献
8.
以分子电性距离矢量(MEDV-13)表征新型均三氮苯类衍生物的分子结构,通过最佳变量子集回归建立了34种化合物除草活性的QSAR模型,模型的相关系数为0.888。模型通过R_(CV)~2、FIT、VIF等指标检验具有良好的稳健性和预测能力。根据进入模型的3个电性距离矢量m_(15)、m_(56)、m_(91)来看,影响除草剂除草活性的主要因素是分子的-CH_2-、CH-、-N-和-X等结构片段。以m_(15)、m_(56)、m_(91)为人工神经网络的输入层,设定3:6:1的网络结构,所建BP模型的相关系数为0.976,相关性明显高于多元线性回归模型。结果表明,用电性距离矢量表征均三氮苯类衍生物的除草活性是合理而有效的。  相似文献
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