改进的连接性指数用于链烷烃热力学性质与沸点研究

基于邻接矩阵和碳原子特征值ｔｉ建立新的连接性指数＾ｍＱ,其中＾０Ｑ对链烷烃异构体具有很强的区分能力,＾０Ｑ,Ｎ（烷烃中碳原子数）与８５种链烷烃的标准生成焓、标准熵、标准生成自由能和沸点关联,相关系数多在０．９９８以上,属于良好模型,与Ｒａｎｄｉｃ的＾１Ｘ比较,＾０Ｑ具有良好的结构选择性和性质相关性。     

取代芳烃与3种生物急性毒性的定量构效关系

根据成键原子的结构特征定义其生物活性点价 (δAi ) ,并建构新的连接性指数 ( 1XA=∑(δAi .δAj) .用 1XA分别与 2 1种苯酚类化合物对日本长腿蛙蝌蚪的急性毒性 ( 2 4h-LC50 ) ,1 8种苯酚、苯胺类化合物对斜生栅列藻的急性毒性 ( -lg EC50 ) ,1 6种含氯的苯酚、苯胺类化合物对绿藻的急性毒性 ( -lg EC50 )相关联 ,其相关系数分别为 0 .963 5,0 .944 0 ,0 .91 84,均优于相应的文献研究结果 .对所建模型予以稳健性检验 .     

烷烃、醇、醚的定量结构与保留相关性(QSRR)研究

在邻接矩阵的基础上 ,建立一种新的连接性指数 mL =∑(δi·δj·δk·… ) 0 .5,其中 :0 L =∑(δi) 0 .5,1L =∑(δi·δj) 0 .5,并计算了 146个有机分子的0 L、1L值 .发现 mL不仅对这些化合物具有良好的结构选择性 ,而且与其气相色谱保留指数RI具有很好的相关性 .     

Randic支化度指数与环烷烃沸点的相关性

按Randic的碳原子支化度(δ),在分子拓扑图的邻接矩阵基础上构建环烷烃的支化度指数(mXt).用mXt及碳原子数(N)等参数,与258种环烷烃沸点(Tb)关联,经逐步回归建立晟佳四元回归方程的相关系数(R)为0.9964.其平均计算误差为4.11K,符合Mihalic等人的R>0.99及小于5K的建模要求.经Jackknife法检验该模型具有总体稳健性,并能较准确估算与预测环烷烃的沸点.进入最佳数学模型的4个结构参数:一是0Xp与N反映环烷烃分子的大小,二是4Xp与3Xc反映分子的空间形状,它们共同揭示了影响环烷烃沸点的本质因素.     

原子序数连接性指数与烯烃热力学性质的定量关系研究

参照系统命名法建立碳原子的编号原则．给烯烃中的碳原子编号，并在此基础上建立原子序数连接性指数″Z，其中，^0X,^1X,^2X,N与烯烃热力学性质(标准生成焓．标准熵．标准生成自由能)有良好的相关性．复相关系数分别为0．9988，0．9995，0．9940．该研究为预测烯烃的热力学性质提供了有效而简便的方法．     

手性三唑类化合物的QSRR研究

基于手性碳原子上取代基的次序规则定义了新型手性指数(Xj),将其引入电距矢量(Mf)建立手性电距矢量(c Mf).手性电距矢量与26种手性三唑类化合物在2种纤维素类手性固定相(Chiralcel OD和ChiralcelOJ)上的3类高效液相色谱(HPLC)容量因子(ND,RD,RJ)具有良好的相关性.通过最佳变量子集回归方法,建立了它们二元或三元的QSRR模型.ND,RD和RJ的复相关系数(R2)依次为0.868,0.992和0.925,相应逐一剔除法交叉验证系数(Q2)依次为0.789,0.982和0.863,表明这些模型具有良好的预测能力与稳健性.模型显示分子中-CH3,-CH2-,CH-,-NH-和-O-等基团间的相互作用是影响手性三唑类化合物容量因子的主要因素.     

取代芳烃对三种水生生物急性毒性的自相关拓扑研究

基于原子i的生物点价（δi^1）和自相关函数。建构自相关拓扑指数（^mB）及其逆指数（^mB,）．其中的^1B、^1B,与26种取代芳烃对3种水生生物急性毒性的线性方程如下：（1）发光菌：-lgEC50=2．1843＋0．0203^1B-0．0080^1B′,R=0．9581 （2）大型蚤：-lgEC50=2．1980＋0．0193^1B＋0．0872^1B′,R=0．9667 （3）呆鲦鱼：-lgLC50=2．2633＋0．0247^1B-0．6280^1B′,R=0．9371以上的QSAR模型给出的计算结果优于文献方法。     

取代苯甲酸生物降解速率常数的拓扑计算

利用拓扑指数和量化计算得到的参数共同与取代苯甲酸的生物降解速率常数回归,建立的二元数学模型具有很好的相关性.并且,该模型表现了很好的稳键性和可重复性.     

电性距离矢量预测有机污染物的生物富集因子

以电性距离矢量Mt表征165种非离子性有机物(NOC)的分子结构.利用多元回归方法建立了122种NOC的生物富集因子(lg BCF)与32个Mt的数学模型,其相关系数R为0.976.经逐步回归建立最佳四变量(M15,M17,M36,M91)模型,其R为0.960;并以Jackknife法检验,其LOO交互检验系数(q2)为0.915.这4个Mt参数揭示了影响NOC生物富集因子的主要因素,结果表明该模型具有良好的估算能力与鲁棒性.以111个NOC为训练集的生物富集模型作用于11个NOC的检验集,显示出良好的预测能力.     

Lewis酸的F_A标度及其应用

Ｌｅｗｉｓ酸的电负性（ｘＬ）和原子势（Ｚ／ｒｃ）是影响Ｌｅｗｉｓ酸硬软度（ＦＡ）的主要因素,本文给出了它们之间的数学关系式．根据ＦＡ值大小,把Ｌｅｗｉｓ酸分成三类,这与Ｐｅａｒｓｏｎ分类基本一致．用最小二乘法成功地建立ＦＡ与配合物的ｌｇＫｆ的线性回归方程,均通过Ｆ检验．