ClO2氧化苯胺类有机物反应动力学的QSAR研究

为研究苯酚类有机物与ClO2的反光动力学,采用高效液相色谱(HPLC)技术跟踪测定苯胺类有机物的浓度变化,结果表明,反应对于苯胺类有机物和ClO2均为一级反应,总反应级数为二级.获取了ClO2与10种苯胺反应的速率常数.分析了苯胺分子结构对氧化反应速率的影响,建立了QSAR模型.模型表明,ClO2氧化苯胺类有机物的反应速率logk与苯胺分子Hammett取代常数σ和分子折射率MR之间存在良好的线性相关关系,说明ClO2氧化苯胺的反应速率不仅与苯胺类有机物的电子结构有关,还与其立体效应有关.     

模糊偏最小二乘及其在药物构效关系中的应用

针对高维变量系统的模糊建模易引起规则“组合爆炸”，以及变量间的耦合关系会导致模型泛化能力的减弱， 提出构建模糊偏最小二乘法(FPLS)的一种新方案.先采用非线性迭代偏最小二乘(nonlinear iterative partial least squares, NIPALS)方法从样本数据中成对地提取最优成分，使多变量系统降维，并消除其间的耦合关系;然后对提取的每 对成分采用TSK模糊系统及自适应学习算法，实现单输入单输出的非线性建模，并组合为FPLS模型.将FPLS法应用于人类 免疫缺陷病毒1型蛋白酶抑制剂构效关系，所需规则甚少，所建模型有较强的泛化能力和稳定性，显示出FPLS方法的优越 性.     

邻氨甲酰苯甲酸衍生物的定量结构-活性关系

应用分子力学方法MM 和半经验量子化学AM1法可以得到34种邻氨甲酰苯甲酸衍生物的优势构象，利用量子化学算法和分子图形学技术获得电子结构参数和几何结构参数，采用多元逐步线性回归分析将这些参数与邻氨甲酰苯甲酸衍生物在兔子主动脉造粒系统中的生理活性相关联．结果表明邻氨甲酰苯甲酸衍生物在兔子主动脉造粒系统中的生理活性大小与分子极性(Polar)及5号碳原子的净电荷(Q)的相关性较好，成功地建立了34种邻氨甲酰苯甲酸衍生物的构效关系式．     

Vertex degree autocorrelation topological index and its application in QSAR study of organic chemicals

0　ＩＮＴＲＯＤＵＣＴＩＯＮＵｓｉｎｇｔｈｅｍｅｔｈｏｄｏｆｍｏｌｅｃｕｌａｒｔｏｐｏｌｏｇｙｉｎＱＳＡＲｓｔｕｄｙｈａｓｓｏｍｅａｄｖａｎｔａｇｅｓ ,ｓｕｃｈａｓｉｔｓａｃｃｕｒａｃｙ ,ｓｉｍｐｌｉｃｉ ｔｙａｎｄｐｒａｃｔｉｃａｌｉｔｙ .ＡｕｔｏｃｏｒｒｅｌａｔｉｏｎｔｏｐｏｌｏｇｉｃａｌｉｎｄｅｘｗａｓｆｉｒｓｔｄｅｖｅｌｏｐｅｄｂｙＭｏｒｅａｕａｎｄＢｒｏｔｏ[1] ,ａｎｄｔｈｅｎａｐｐｌｉｅｄｉｎＱＳＡＲｓｔｕｄｙ[2 4 ] .Ｉｎｏｕｒｐｒｅｖｉｏｕｓｓｔｕｄｙ ,ｔｈｅｃｏｍｐｕｔａ ｔｉｏｎｓ…     

New autocorrelation topological indexes and their application in QSAR study

Considering the problems of classical structure parameters that existed in the study of quantitative structure activity relationship (QSAR). Two new groups of autocorrelation topological indexes V(t), E(t),P(t) andA(t), B(t), C(t), D(t) were developed on the basis of molecular topology and autocorrelation function in mathematics. The first group were obtained from Van der Waals volume, electronegativity and topological vertex degree;and the second group were obtained from the different combination of topological vertex degree. Corresponding softwares of ATIJP and ATITP have been developed for calculating these two new groups of indexes. Better results have been obtained from the application of these indexes in OSAR study.     

改进GA算法结合ANN用于酚类化合物的QSAR研究

采用改进的遗传算法(IGA)和BP人工神经网络相结合的方法,研究了50个酚类化合物的麻醉毒性和分子结构之间的相关性,并与单纯用BP人工神经网络建立的模型进行比较.结果表明,该方法克服了人工神经网络训练中的局部最优问题,采用最优交叉和变异等遗传策略,有效地解决了收敛过程中的振荡问题,所得模型的训练精度和预测精度均优于单纯的BP人工神经网络QSAR模型.     

基于变异学习的药物构效关系模式分类法

提出一类用于预测药物活性的神经元模式分类器及其神经网络进化学习新算法－－变异基遗传法。该算法仅采用变异算子进行局部优化搜索,并利用随机初始化技术使算法在局部搜索功能提高的同时仍有可能寻找到全局最优解。该研究以有机氟农药为例,将基于变异学习的神经元模式分类方法应用于药物构效关系的识别研究,实验结果表明,该方法能有效地辨识药物构效关系模式,模式分类识别正确率优于其他神经元模式分类法。     

2-甲酸吡啶缩氨基硫脲类化合物的结构活性研究

为定量结构／活性相关性，研究提取了量子化学参数、拓扑指数Am及分子连接性指数^mx1，同时应用正交变换和最佳变量子集算法（Leaps-and-Bonds）进行了变量压缩和选择，进而实施了多元回归分析，并由此结果进行了2－甲酸吡啶缩氨基硫脲类化合物的结构／活性关系的理论解释，进行了人工神经网络法对于该类化合物的活性预测，其结果明显好于多元回归法。