三嗪类化合物定量结构与毒性关系的研究

采用分子电性距离矢量(molecular electronegativity distance vector,MEDV)表征三嗪类化合物的分子结构和用多元线性回归(multiple linear regression,MLR)建立三嗪类化合物结构与大鼠口服半数致死量(-lgLD_(50))的定量结构-毒性关系(quantitative structure-toxicity relationship,QSTR)模型,同时采用内外双重验证法分析和验证所建模型,建模计算值和留一法交互检验预测值的相关系数R、R_(LOO)分别为0.909和0.813。并用该模型预测三聚氰胺和西玛津的毒性,预测值/实验值分别为-3.52/-3.51和-3.20/-3.70。表明用MEDV表征该类分子的结构信息较好,所建QSTR模型稳定性和预测能力良好。为该类化合物的分子结构设计、毒性研究、食品安全性预测等提供可靠的理论依据。     

有机氯农药的气相色谱保留值与定量结构性质的关系

用分子电负性距离矢量(molecular electro-negativity distance vector,MEDV)表征有机氯农药的分子结构,运用多元线性回归(multiple linear regression,MLR)技术和逐步回归(stepwise multiple regression,SMR)一起统计检测筛选模型变量,建立28种有机氯农药的气相色谱(GC)保留指数(RI)与MEDV的定量关系模型,模型的相关系数R=0.9398,标准偏差SD=3.9861.然后用留一法和外部样本对模型稳定性检验.留一法交互检验相关系数RLOO=0.9088,SDLOO=4.8679;外部样本的预测结果为:Qext=0.9393.表明所建模型稳定性和预测能力均良好,表征该类分子的结构特征较好,为建立有机农药的分离、纯化、检测等方法,提供论据.     

用分子形状指数预测多氯联苯醚的热力学性质

多氯联苯醚是一类重要的持久性有机污染物.为了了解其对环境造成的危害,需要研究其基础的理化性质,但由于其结构的复杂性,数据的获得受到限制.所以,定量结构-性质相关性(QSPR)研究成了1种替代方法.本文基于化学拓扑理论,计算210种多氯联苯醚(包括联苯醚)的Kier分子形状指数(mK)(m=1,2,3),同时提出了取代基定位参数(OCl),并用多元回归研究这些化合物的标准焓(H0)、自由能(G0)、恒容热容(C0 V)和标准熵(S0)与mK和OCl的定量关系.经逐步回归分析,建立了最佳的定量结构-热力学性质的相关模型,相关性良好,相关系数分别为1.000,1.000,0.9997,0.9926.通过模型计算值与文献值基本吻合,相对平均误差分别0.06%,0.07%,0.14%,0.75%.并用Jackknife法和交互检验证明该模型的稳健性和预测能力良好.     

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。     

酯类液体粘度的定量结构—性质相关性研究

采用分子电性距离矢量(MEDV)表征酯分子的结构,研究了MEDV、分子量(M)、温度(T)与酯类液体粘度之间的定量关系,发现这些参数与酯类液体粘度有良好的相关性,分别采用多元线性回归(MLR)和偏最小二乘回归(PLS)进行建模,并采用留一法对模型稳定性进行验证,两种方法建模相关系数、留一法交互检验预测值的复相关系数R、Rcv分别为0.958,0.949(MLR);0.957,0.950(PLS)。结果表明MEDV能较好地表征酯类分子的结构信息,所建QSPR模型具有良好的稳定性和估算能力,有望用来预测酯类化合物缺失的液体粘度值。     

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。     

有机磷酸酯类化合物定量结构活性相关性的研究

基于定量结构-活性相关(QSAR)研究有机磷酸酯类化合物的性质具有重要意义。采用分子电性距离矢量(MEDV)表征35种有机磷酸酯类化合物(OPs)的分子结构,运用多元线性回归(MLR)技术,同时采用逐步回归结合统计检测筛选模型变量,建立35种有机磷酸酯类化合物对家蝇急性毒性的QSAR模型。采用内外双重验证的办法深入分析和检验所得模型稳定性,建模计算值、留一法交互校验预测值和外部样本预测值的复相关系数(R)分别为0.978 4、0.951 8和0.943 5。表明所建QSAR模型稳定性良好。     

多氯代二苯并呋喃定量结构性质关系的研究

基于定量结构-性质相关(QSPR)研究多氯代二苯并呋喃化合物的性质具有重要意义。采用分子电性距离矢量(MEDV)表征135个多氯代二苯并呋喃化合物(PCDFs)的分子结构,运用多元线性回归(MLR)技术,同时采用逐步回归结合统计检测筛选模型变量,建立PCDFs的气相色谱保留指数(RI)、正辛醇/水分配系数(LogK_(ow))、基于2种色谱条件下的2组气相色谱保留时间与MEDV的QSPR模型,模型的线性相关系数均在0.8971～0.9963之间。继用留一法和外部样本检验模型稳定性能。结果:所建QSPR模型的稳定性和预测能力良好。     

MEDV用于取代苯酚定量构效关系研究

基于定量结构-活性关系(QSAR)研究取代苯酚化合物的性质具有重要意义.分子电性距离矢量(MEDV)是1种描述分子二维结构的拓扑描述子,由4种类型原子间的相互作用得到的10个矢量组成.采用MEDV表征取代苯酚化合物的分子结构,运用多元线性回归技术,同时采用逐步回归结合统计检测对模型变量进行筛选,建立了取代苯酚诱发浮萍萎黄活性、取代苯酚臭氧氧化表观速率常数与MEDV的QSAR模型,继用留一法和外部样本检验模型稳定性能.其复相关系数(R)、留一法(LOO)交互校验复相关系数(Rcv)和外部样本校验复相关系数(Qext)分别为0.9850、0.9621、0.8218;0.8579、0.7621、0.7966.结果表明,MEDV计算简单,对于取代苯酚的结构表征能力较强,所建OSAR模型具有良好的稳定性和预测能力.     

30种多氯有机物的沉积物吸附系数定量结构性质关系研究

研究了30种含氯有机物沉积物吸附系数(Koc)的定量结构性质关系(QSPR)模型。模型的自变量由遗传算法从多个结构描述符中选择得到,校正模型则采用多元线性回归方法建立。应用留一交叉验证及外部测试集验证对所建立的模型进行了检验。留一交叉验证中模型的预测均方相对误差为8.13,外部测试集验证中模型的预测均方相对误差为8.88。这说明所建立模型对于未知样本有较好的预测能力,可用于预测含氯有机物的Koc值;遗传算法结合多元线性回归方法是一种合理可行的建立含氯有机物沉积物吸附系数QSPR模型的方法。     

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。     

多氯联苯分子空间坐标与气相色谱相对保留时间的QSPR研究

应用ChemWindow和ChembioOffice绘图软件对209种多氯联苯化合物(PCBs)作图,通过分子最低能量模块计算得到其空间稳定构型,空间构型对应着分子空间坐标,固定坐标原点,得到同一坐标系的分子空间坐标。对PCBs分子空间坐标研究,定义了2个描述符,原子距离指数(Y_S)和分子空间特征指数(Y_F)。用多元线性回归方法获得了多氯联苯化合物的气相色谱相对保留时间(GCRRT)与该空间距离指数之间良好的定量结构一性质相关(QSPR)模型,定义的指数易于计算和运用。模型相关性良好(R=0.990),具有较高的预测能力和可靠性,从另一角度为QSPR研究提供一个新的思路。     

量子化学方法预测多氯联苯(PCBs)的色谱保留值及理化性质

采用AM1半经验算法，计算了多氯联苯（PCBs)所有209种可能分子结构的6种量子化学参数－分子平均极化率（α），偶极距（μ），分子最高占据轨道能（Ehomo)，分子最低未占据轨道能（Elumo),分子中氢原子的量正形式电荷（qH^ )和分子中原子的最负形式电荷（q^-)，在此基础上依据理论线性溶解能相关模型（TLSER），通过正向逐步多元线性回归方法建立了PCBs气相色谱保留值参数（RRT）和两种理化性质－水溶解度（－logSw),正辛醇／水分配系数（logKow)的定量预测方程。检验结果表明：方程相关性显著，精度较高，物理意义明确。     

半透膜仪采集空气中多氯联苯采样速度与其结构和性质定量构效关系研究

根据MOPAC2009软件包中PM6算法得到的分子描述符研究半透膜仪(SPMDs)采集大气中多氯联苯(PCBs)采样速度(R_(air))的定量构效关系(QSPR)模型,并分析影响R_(air)的关键因素。以半经验PM6算法得到的分子量子化学描述符作为预测变量,采用偏最小二乘算法(PLS)构建了R_(air)的QSPR模型。根据交叉验证,所得到的最佳模型中PLS成分解释的因变量的累积变异(Q~2_(cum))为0.683,这表明该模型具有良好的预测能力和稳健性。通过外部验证和将实验测得的R_(air)与预测得到的R_(air)进行比较,对所构建模型的稳定性和可靠性进行了验证,结果表明无论是训练组还是预测组,其预测值与实测值间均具有较好的线性关系,线性相关系数均大于0.8376。对PCBs采样速度R_(air)的主要影响因素为PCBs与SPMDs中甘油三油酸酯分子间的相互作用大小和为将PCBs溶解在甘油三油酸酯中形成洞穴所需能量要求。     

支持向量回归算法用于烷基苯若干热物性定量预测

烷基苯精馏分离是石油化工重芳烃加工的基本方法,各种烷基苯的热物性智能数据库对重芳烃加工过程优化控制有实用价值。本文研究了烷基苯系化合物若干热物性与化合物结构间的关系。采用新近提出的、特别适合于小样本多变量训练集的支持向量回归（support vector regression,SVR）算法总结了烷基苯系化合物已知物性的实验数据,建立了预报烷基苯系化合物若干物性的数学模型。47个烷基苯系化合物正常沸点、沸点汽化热、临界温度、临界压力和临界体积的SVR留一法（leaving—one—out,LOO）预测的平均相对误差值（mean relative error,MRE）分别为0.370％,1.655％。0.791％．2.069％．0.933％。结果表明,支持向量回归算法预测结果优于人工神经网络（ANN）和偏最小二乘（PLS）算法。     

On the relationships between structural identifiability and the controllability, observability properties

It is shown that if only identifiability properties of a linear system are of interest, it is neither necessary nor sufficient to first determine whether the structure is controllable or observable.     

有机分子结构与无限稀释活度系数间的定量关系

探讨了4个不同温度下有机物的结构与无限稀释活度系数(γ^m)之间的定量关系。以量子化学参数定量刻画有机分子结构，分别采用遗传程序设计(GP)和理论线性溶解能关系(TLSER)构建关联模型，并对两种方法进行了比较。结果表明：在4个不同温度下，无论从标准偏差还是从平方相关系数看，GP所得结果均优于TLSER，并且GP所得回归方程不仅具有形式上的灵活性，而且方程所含变量较少。     

多氯联苯色谱保留指数QSPR建模的研究

以E-Dragon软件计算的拓扑指数和连接性指数作为变量,随机将209种多氯联苯化合物(PCBs)样本数据划分为训练集、验证集和预测集,采用微粒群-v-支持向量机(PSO-v-SVM)对其色谱保留指数建立QSPR模型,选定的最佳模型入选变量仅5个,对训练集、验证集和预测集计算结果的R2分别为0.999、0.998和0.999,预测的准确性很高.本文选定的模型较文献[16-19]的计算结果好,预测结果更可靠.     

多环芳烃若干环化指标与分子几何参数的关系

支持向量机（SVM）算法是特别适合于用有限已知样本训练建模，进而预报未知样本属性的模式识别新算法，本工作中应用支持向量回归算法和多环芳烃分子的环数，分子宽度，长度，体积，顶联接指数和边联接指数等几何参数作数据挖掘，总结了多环芳烃在空气－正辛醇分配比，多环芳烃在土壤中吸附参数，多环芳烃的生物浓度因子与分子几何参数关系的数学模型，用留一法证明，数学模型的预报可靠性较FLS算法建立的数学模型略优。