对多氯代二苯并二噁(口英)的定量结构-气相色谱保留行为关系研究

采用分子电性距离矢量（MEDV）描述子表征多氯代二苯并二噁[口英]（PCDDs）,结合基于预测的变量选择和建模方法（VSMP）,从MEDV中挑选出1-2个描述子,对不同固定相下PCDDs的气相色谱保留值建立定量线性模型。结果表明MEDV分子描述子对分子结构具有很好的分辨能力,利用VSMP方法挑选的MEDV描述子很好表达了描述子与气相色谱保留值之间的相关关系,所建立的模型相关系数（R）均大于0．98,留一法交互检验的相关系数（q）均大于0．97;并均匀挑选2／3有实验数据的异构体作为训练集,余下的1／3作为检验集,进行了变量挑选、建模,结果表明,挑选的变量与用全部已知样本建模时一致,最后对没有实验值的异构体进行了预测。     

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。     

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。     

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.     

多氯代二苯并二(口恶)(口英)降解性的量子化学初探

采取半经验的量子化学计算方法研究了所有75种多氯代二苯并二(口恶)(口英)(PCDDs)的生成热和前线分子轨道能量,从还原脱氯和光激发难易的角度考察了PCDDs的降解性和结构之间的关系。研究发现氯取代数少、尤其是侧位(2-、3-、7-和8-)氯取代数较少的PCDDs更难降解。     

分子结构分区方法及在二硫化合物QSRR研究中的应用

从二硫化合物分子结构特征出发,并结合色谱分离机制,将分子结构进行分区处理,通过所建构的总拓扑立体效应指数(TTSEI)、顶点度-距离指数(VDI)、奇偶指数(OEI)、极化效应指数(PEI)等拓扑结构参数,用多元线性回归(MLR)方法获得了二硫化合物在4种不同极性固定相上气相色谱保留指数(RI)与4个结构参数之间的定量结构-色谱保留相关(QSRR)的统一模型,相关系数均大于0.98,以留一法(Leave-one-out)进行交互检验,相关系数R_(cv)均大于0.97。模型方程用于预测各二硫化合物的气相色谱保留指数其稳定性和准确性俱佳。     

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。     

多环芳烃的毛细管气相色谱(GC)保留指数预测:应用碳链准长度(N')

依据分子极化效应理论 ,用碳链准长度N′对 1 0 0个多环芳烃化合物进行了相关性研究 ,发现存在良好的线性相关关系 :RI =a bN′ ,其中a ,b为继 ,结果表明碳链准长度N′能定量表述分子极化效应对多环芳烃的色谱保留值的影响 ,可用于多环芳烃的气相色谱保留指数的估计与预测。     

多氯代二苯并呋喃QSRR的拓扑量子方法研究

由于分子邻接矩阵能很好地表征分子的结构,以多氯代二苯并呋喃中不同的分子碎片实测的第一电离能为主元,构建分子的拓扑邻接矩阵,解得其特征根,参照分子轨道(MO)的概念。指定其中2个特征根为分子轨道的前线轨道HOMO,运用多元线性回归法,将矩阵特征根HOMO和分子体积作为参数,对多氯代二苯并呋喃在三种不同固定相中的色谱保留指数(RI)和相对保留时间(RRT)作相关分析,其相关系数都在0．968以上。所得方程的良好相关性,说明该方法合理、有效。     

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.     

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。     

芳香/杂环磺胺类碳酸酐酶Ⅱ抑制剂的活性定量预测(英文)

对125个磺胺类碳酸酐酶Ⅱ抑制剂的生物活性进行了预测研究。利用ADRIANA.Code软件计算得到了化合物的一系列2D和3D结构描述符,从中选用了12个描述符进行建模。分别用数学随机划分的方法和Kohonen自组织神经网络的方法把数据集划分成两组不同的训练集和测试集。对于这两组不同的训练集和测试集,分别利用多元线性回归(MLR)和支持向量机(SVM)的方法进行建模,共得到4个模型。其中SVM得到的2个模型,训练集的相关系数在0.92以上,测试集预测的相关系数都在0.90以上。所有模型可进一步用于碳酸酐酶Ⅱ抑制剂的虚拟筛选。     

多氯联苯定量结构-性质的关系

基于定量结构-性质相关(QSPR)研究多氯联苯化合物(PCBs)的性质具有重要意义。用分子负电性距离矢量(MEDV)表征209个PCBs的分子结构,同时用多元线性回归(MLR)技术和逐步回归结合留一法交叉检验筛选模型变量,建立多氯联苯类化合物的水溶性(LgS_w)、土壤吸附性(LgK_(oc))、色谱保留指数(RRI)、水溶液活度系数(LgY_w)、总分子表面积(TSA)与MEDV的QSPR模型,其线性相关系数(R)分别为0.9651,0.9692,0.9968,0.9111,0.9960。继用留一法和外部样本检验模型稳定性能,其相关系数(R_(CV),Q_(ext))分别为0.9611、0.9812;0.9572、0.9845;0.9941、0.9984;0.9980、0.9412;0.9953、0.9998。结果表明:所建QSPR模型均稳定性和预测能力良好。     

鬼臼脂素衍生物的结构表征和抗肿瘤活性预测

应用分子电性距离矢量(MEDV)对鬼臼脂素衍生物进行结构表征和抗肿瘤活性的活性预测,通过逐步回归(SMR)方法建立了MEDV与活性之间的定量模型,取得了良好的结果,其模型相关系数为R=0．949;继以留一法(Leave-one—out,LOO)进行交互检验,复相关系数为R^2=0．619,说明定量相关模型具有良好的稳定性和预测能力。     

基于多元线性回归及支持向量机回归分析对含苯基的羧酸类化合物pKa的预测

本文建立了2个180个含苯基的羧酸类化合物酸碱解离常数(pKa)的定量预测模型。这些化合物分子量在122.12到288.34的范围内,包含H,C,N,O,S,F,Cl,Br及I等元素.使用Cerius~2程序计算236个分子描述符来表述这些化合物,并使用统计学方法从中选择了12个描述符.分别使用多元线性回归分析(MLR)及支持向量机回归(SVM)结合10重交互检验方法来预测pKa数值.多元线性回归模型对pKa的预测结果相关系数为0.90,标准偏差为0.32;支持向量机模型结果较好,相关系数为0.91,标准偏差为0.31.     

Quantitative structure–retention relationship modelling of esters on stationary phases of different polarity

The semi-empirical electrotopological index, I_SET, used for QSRR models, was developed and optimized to describe the chromatographic retention of saturated esters on the five different stationary phases (SE-30, OV-7, DC-710, OV-225 and XE-60). The simple linear regressions between the retention indices and the proposed index were of good statistical quality, high internal stability and good predictive ability for external groups, especially for the stationary phase with low polarity, showing that the specific molecular interactions occur on highly polar phases. For the esters, the interactions between the molecules and the stationary phase are slowly increased relative to hydrocarbons due to the charge redistribution that occurs in the presence of the heteroatom. These facts were included in the calculation of I_SET through a small increase in the SET_i values for heteroatoms and the carbon atoms attached to them. The increase in the SET_i values originates from the dipole moment of the whole molecule and an equivalent local dipole moment related to the net charges of the atoms belonging to the functional group and the carbon atoms attached to them. The polarity of the stationary phases, indicated by the retention polarity (P_R) given by Tarján, is reflected in the intercept of the equations obtained for each stationary phase. Thus, a single combined QSRR model was generated with a satisfactory predictive quality, including a parameter that represents the polarity retention of all stationary phases studied.     

醇类化合物色谱保留指数与结构参数定量关系的研究

采用拓扑指数(~mQ)、定位基参数(S_(ox))与醇在6种固定相上的气相色谱保留指数值(RI)进行了相关分析,发现RI与上述参数间存在良好的相关性,其关系式可表示为：RI=d (a~0)Q-(b~1)Q cS_(ox),其中a、b、c、d为系数。相关系数均大于0．98。继以留一法(Leave-one-out,LOO)进行交互检验,相关系数RCV均大于0．97。说明所建定量结构-保留关系(QSRR)模型具有良好的稳定性和预测能力,较好地揭示了醇类物质在不同固定相上气相色谱保留指数的变化规律。