BP网络用于香梨酒香气成分的QSRR研究

采用误差反传前向人工神经网络建立54种香梨酒香气成分的结构与色谱保留之间的定量关系模型(ANN模型).以54种香梨酒香气成分的分子连接性指数和分子形状属性指数作为输入,色谱保留时间作为输出,采用内外双重验证的方法分析和检验所得模型的稳定性和外部预测能力,所构建网络模型的相关系数为0.998、交叉检验相关系数为0.997、标准偏差为0.289、残差绝对值≤1.12,应用于外部预测集,外部预测集相关系数为0.984;而多元线性回归(MLR)法模型的相关系数为0.951、标准偏差为1.33、残差绝对值≤3.08,外部预测集相关系数为0.953.结果表明:ANN模型获得了比MLR模型更好的拟合效果.     

苯砜基羧酸酯类化合物急性毒性的预测模型

用MATLAB软件编程计算了56个苯砜基羧酸酯类化合物分子电性距离矢量(mk),同时用Hyper chem8.0程序包计算了它们的理化参数.这两类结构参数被用于建立苯砜基羧酸酯类化合物急性毒性的预测模型.通过最佳变量子集回归的方法构建多元线性回归模型:-lg EC50=4.724+30.275m7+0.061m24+6.468m85+0.880m90-0.003V-0.096(lg P)2.该模型具有良好的稳健性和较强的预测能力.以模型中的6个参数为人工神经网络(ANN)输入层,设定6∶4∶1的网络结构,用BP算法构建人工神经网络模型,其相关系数R2为0.986.结果表明,神经网络BP算法模型的预测结果优于多元线性回归模型的预测结果.     

苯砜基羧酸酯类化合物急性毒性的QSAR研究

采用密度泛函理论方法,在B3LYP/6-31G(d)水平下,计算了35种苯砜基羧酸酯化合物的量子化学参数.采用统计学软件Statistic 6.0进行多元线性回归,得到描述此类化合物对发光菌急性毒性的预测模型-lgEC50=-0.01×P+1.92×q1-5.63×q10-0.087×μ+2.34,模型的相关性分析如下R=0.92,r2adj=0.82,F=40.96,q2=0.837.得到以下结论苯砜基羧酸酯类化合物急性毒性随着亲水性的增强而减弱;分子越大,毒性越小;取代基的电负性越大,毒性越小.该研究为探讨化合物急性毒性的机理起到借鉴作用.     

基于支持向量机的苯酚类化合物毒性的QSAR研究

分别以文献的AM1、PM3、PM5和DFT方法计算的5种量子化学参数作为自变量,采用ε-支持向量机（ε-SVM）建立关于苯酚类化合物毒性A（pc）的定量构效关系（QSAR）模型,对50种苯酚类化合物的毒性做QSAR研究．研究结果表明,不论是对训练集的拟合及交叉验证结果还是对外部数据的预测结果,ε-SVM模型的相关系数平方、标准偏差及平均绝对误差都较文献的MLR模型具有更好的效果,泛化能力更强,表明ε-SVM用于建立关于苯酚类化合物毒性A的QSAR模型,较原文献采用的多元线性回归（MLR）模型更为有效．     

支持向量机法预测苯砜基环烷酸酯类化合物的色谱保留

应用支持向量机方法研究了28种苯砜基环烷酸酯类化合物的色谱保留和分子结构的定量关系，结果发现，采用支持向量机方法可以实现使用较少样本数据建模，并达到较好预测结果的目的．支持向量机方法的预测结果远优于线性溶解能关系法的预测结果．     

2－（3－氨基苯砜基）乙醇硫酸氢酯的水解反应

２－（３－氨基苯砜基）乙醇硫酸氢酯在不同的条件下水解分别得到２－（３－氨基苯砜基）乙醇、３－乙烯砜基苯胺和２，２’－二（３－氨基苯砜基）乙醇等三个产物．反应产物的结构经红外光谱、氢核磁共振谱、质谱和元素分析得到证实．对反应机理作了初步的探讨．     

取代酚类O-H离解能QSPR研究

对于78种取代酚类的O-H离解能提出了模型方程进行定量关联。其中，XP（G）为取代酚类的均衡电负性，∑σ为各取代基Hammett参数之和，TSEI为立体效应参数，IgP为正辛醇／水分配系数，Q为指示变量。研究结果对78种取代酚类，相关系数0．948，标准偏差6．27，还进行了留一法交互检验，相关系数0．932，标准偏差6．83。五参数线性回归分析估算取代酚类的离解能结果比较满意，表明模型方程具有一定的预测能力。     

应用支持向量机预测绞股蓝茶浸提液中药用成分的含量

通过支持向量机数学模型预测了绞股蓝茶浸提液中的总酚含量、总黄酮含量及其自由基清除能力,其中浸提条件包括11个浸提温度、5个浸提时间及3个料液比．在4个涉及的支持向量机基本核函数中,径向基核函数表现出最佳的预测效果．在径向基核函数下,用3种参数优化方法：网格参数优化法、遗传优化算法和粒子群优化算法,分别对其模型进行了参数优化．通过比较发现,用粒子群优化算法的径向基核函数支持向量机模型达到了最佳的预测效果,其测试集的相关系数分别达到了0．9628（预测总酚含量）,0．9797（预测总黄酮含量）和0．9513（预测自由基清除能力）．     

硝基芳烃对呆鲦鱼急性毒性的CoMFA研究

用比较分子力场分析（CoMFA）方法研究硝基苯类化合物结构与呆鲦鱼的急性毒性的关系,考察了网格结构和探针原子对构效关系的影响。建立了它们的三维定量构效关系模型（用带一个单位正电荷的K原子为探针,并固定步长为0．2nm）,发现影响生物毒性的立体场、静电场的贡献分别为0．480、0．520,该模型交叉验证的相关系数平方q^2为0．452,非交叉验证的相关系数平方R^2为0．951。在CoMFA基础上引入疏水参数lgKow,以带一个单位负电荷的Cl原子为探针,其立体场、静电场、疏水场的贡献分别为0．317,0．307,0．376。所得模型的q^2=0．866,R^2=0．994,并用该模型预测了标题化合物的急性毒性。     

用连接性指数研究苯砜基环烷酸酯的容量因子

运用Matlab程序计算了28种苯砜基环烷酸酯类化合物的8种价分子连接性指数,并对这些化合物进行定量结构色谱保留相关性(QSRR)分析。通过多元统计的逐步回归建立了QSRR模型,其计算误差应接近实验误差。该模型经逐一剔除法检验具有良好的稳定性、可靠性及预测能力。     

分子电距矢量(MEDV)用于肽模拟物的定量构效关系研究

利用电距矢量(MEDV)表征肽模拟物的分子结构,并与包含N、0、S杂原子,饱和与不饱和键或共轭体系的二肽分子的生物活性相关.利用多元线性回归方法,构建了两组二肽分子的定量构效关系(QSAR)模型.对于58个二肽组,模型相关系数和均方根误差分别为R=0.842 3和RMS=0.535.对于48个二肽组,R=0.819 9,RMS=0.357.为了检验QSAR模型的预测能力,对两个二肽组数据集进行了交叉校验(CV).采用LOO法即每次从n个样本中抽出n-1个样本建立0SAR模型继而用该模型去预测余下的1个样本的生物活性的方法.对于58肽组,58次预测的生物活性与原实验活性之间的R=0.790 6,RMS=0.608,而48肽组的R=0.742 2和RMS=0.417.MEDV只利用了分子二维拓扑图中元素电负性和相对化学键长的有关信息,不需要任何三维结构知识或分子校准步骤或有关物理化学性质的信息.此外构建QSAR模型时只利用MLR方法而不需应用主成分回归或偏最小二乘技术.方法简便快速,模型稳定有预测能力.     

贝叶斯规整化神经网络预测苯取代物的毒性

利用贝叶斯规整化神经网络(BRNN)研究了59种苯取代的环境毒性和分子结构的关系.建立了基于脂水分配系数和4种量子指数的QSAR环境毒性预测模型.结果表明:该模型的预测性能超过偏最小二乘法(PLS)和逐步线性回归方法,残差分析显示其稳定可靠,有望成为一种良好的苯取代物毒性的环境评价和预测的方法.     

Quantitative structure-activity relationship and prediction of mixture toxicity of alkanols

Alkanols, which are narcotic compounds, were studied. The acute toxicities (15min-EC50) of 15 alkanols, which have a large span of hydrophobicity, to Photobacterium phosphoreum were measured. Quantitative structure-activity relationship (QSAR) analysis of single toxicity of alkanols was conducted by using octanol-water partition coefficient (logKow). The polynomial expression was used instead of linear equation to develop QSAR model, and a QSAR model with a good predictive potential was achieved. Furthermore, the mixture toxicity of alkanols was studied. In order to predict joint toxicity of mixtures that contain very hydrophobic alkanols, the adjustment of octanol-water partition coefficient was performed, considering the influence of volume effect. And equivalent octanol-water partition coefficient was introduced. The QSAR model of mixture toxicity was developed by using equivalent mixture octanol-water partition coefficient. The result showed that even a linear model could predict mixture toxicity well by using equivalent mixture octanol-water partition coefficient.     

木聚糖酶特征序列与最适pH定量关系

研究G/11家族木聚糖酶特征序列与其最适pH的定量构效关系,建立逐步回归方程,模型的相关系数为0.975,显著水平p<0.000 1.利用该方程,计算各木聚糖酶的pH值,结果表明,仅有2个木聚糖酶的最适合pH计算值与实测值相差大于0.6,而有6个木聚糖酶最适pH计算值与测定值相差小于0.1,平均绝对百分比误差为5.91%,平均绝对误差为0.26个pH单位,所得结果优于用二肽进行逐步回归所得模型的结果.通过对计算结果和已知晶体结构的木聚糖酶的比较发现,在1YNA中,这6个氨基酸分别是Pro,Leu,Val,Val,Val和Tyr,前3个氨基酸残基位于第7个转角处,更适合作为突变的位点.     

松花江水中有机化学品的生物毒性预测

应用人工神经网络技术构建的定量构效关系模型(QSAR)对存在松花江水中的有机化学品的毒性进行了预测.结果显示,有机化学品对酵母菌毒性的预测值与实测值接近,预测误差较小.另外,采用所建立的有机化学品对酵母菌毒性和对呆鲦鱼毒性的相关性方程预测了松花江水中有机化学品对呆鲦鱼的毒性,结果显示,有机化学品对酵母菌的毒性与对呆鲦鱼的毒性之间具有很好的相关性(R=0.9826),从整个有机化学品对呆鲦鱼毒性大小的趋势上看,预测值与实验值基本吻合.因此,得出采用低等微生物—酵母菌替代高等生物—鱼作为指示生物进行有机化学品毒性的评价是可行的,这一研究成果对大量有机化学品毒性筛选和进行优先污染物控制方面具有重要的意义.     

Back-propagation network improved by conjugate gradient based on genetic algorithm in QSAR study on endocrine disrupting chemicals

Since the complexity and structural diversity of man-made compounds are considered, quantitative structure-activity relationships （QSARs）-based fast screening approaches are urgently needed for the assessment of the potential risk of endocrine disrupting chemicals （EDCs）. The artificial neural networks （ANN） are capable of recognizing highly nonlinear relationships, so it will have a bright application prospect in building high-quality QSAR models. As a popular supervised training algorithm in ANN, back-propagation （BP） converges slowly and immerses in vibration frequently. In this paper, a research strategy that BP neural network was improved by conjugate gradient （CG） algorithm with a variable selection method based on genetic algorithm was applied to investigate the QSAR of EDCs. This resulted in a robust and highly predictive ANN model with R2 of 0.845 for the training set, q^2 pred of 0.81 and root-mean-square error （RMSE） of 0.688 for the test set. The result shows that our method can provide a feasible and practical tool for the rapid screening of the estrogen activity of organic compounds.     

动态人工热电偶法

结合半人工热电偶法和人工热电偶法的特点,提出了一种新的测量切削温度的方法——动态人工热电偶法.该方法具有人工热电偶法无需二次标定、能够测量绝缘体的切削温度以及半人工热电偶法能够直接测量切削区切削温度的特点.通过比较相同加工条件下新测量方法和半人工热电偶法分别测量的铝合金板铣削过程中切削区的温度值,验证了新方法的测量准确性.试验表明:动态人工热电偶法与半人工热电偶法的测量结果较为吻合.对于热电势,平均绝对误差小于2.5%,标准差小于0.9mV;对于温度值,平均绝对误差小于3%,标准差小于14℃.此外,利用动态人工热电偶法测量了环氧树脂切削区的温度变化情况,证明该方法能够有效测量绝缘体切削区的切削温度.     

氯代有机化合物的结构与发光菌毒性的定量构效关系

运用HypeChem7.0软件,采用从头算(ab initio)的3-21G基组对80个氯代有机物化合物的量子化学参数进行计算,将计算得到的量化参数作为描述符引入QSAR研究,用多元线性回归法建立了80个氯代有机化合物(包括脂肪族、苯、甲苯、酚和胺的氯代物)对发光菌毒性的预测模型,相关系数R=0.952,并根据模型对化合物的结构与急毒性的作用机理进行了分析.     

海水入侵三维含水层渗透系数的BP网络逆反分析

为研究复杂地质体海水入侵渗透系数的不确定性,将非线性动力学神经网络用于海水入侵的三维含水层参数的逆反分析,建立了基于监测水头值的海水入侵渗透系数直接识别方法.采用正交设计试验方法进行三维数值试验产生代表性的样本数据,通过误差逆传播学习算法建立多层的神经网络模型,表示观测水头和渗透系数隐式的复杂非线性映射关系,通过观测水头信息直接预测含水层渗透系数.该方法可利用现有的海水入侵三维有限元模拟程序.算例表明该法具有良好的分析精度,可满足工程要求.     

胺类捕收剂在石英表面吸附的定量构效关系

为深入研究胺类阳离子捕收剂在石英表面吸附能与其结构之间的关系,基于遗传算法构建了20种胺类捕收剂在石英表面吸附能与其结构参数之间的定量构效关系模型,得到了模型的相关系数R²=0.969,调整系数R²_ad=0.964,交叉验证系数R²_cv=0.955,显著值F=168.429,表明模型预测结果与模拟计算值拟合较好.四种未参与建模的阳离子捕收剂对所构建模型外部检验结果误差不超过5%,证明模型具有较好的预测性,能够较好预测胺类捕收剂在石英表面的吸附能.