阿皮松M负载硅烷类化合物的气相色谱保留机理研究(英文)

利用AM1法全优化计算了一系列硅烷类化合物,并将获得的8种量化参数与其在阿皮松M上的气相(GC)Kovats指数进行多元线性回归(MLR),成功建立了QSRR模型,该模型的预测值与实验值基本吻合.     

烷基硫醇类化合物在气相色谱中的QSRR研究

利用分子力学和量子化学方法计算出烷基硫醇类化合物的分子结构描述参数,用多元线性回归法建立化合物在不同极性色谱柱上的QSRR模型。烷基硫醇类化合物在不同极性色谱柱上的气相色谱保留指数与其拓扑指数之间具有较好的线性关系。建立的不同极性色谱柱上的烷基硫醇类化合物的色谱保留QSRR模型预测此类化合物的色谱保留值,具有较好的稳定性和准确性。     

遗传算法在烷基硝基苯酚类化合物的QSRR中的应用

       利用分子力学和量子化学方法计算出烷基硝基苯酚类化合物的分子结构描述参数,用遗传算法建立化合物在不同极性色谱柱上的QSRR模型。烷基硝基苯酚类化合物在不同极性色谱柱上的气相色谱保留指数与其分子结构描述参数之间具有较好的线性关系。所建立的QSRR模型与多元线性回归方法建立的模型相比,预测此类化合物的色谱保留值时具有更好的稳定性和准确性。     

烷基硝基苯酚类化合物在气相色谱中的QSRR研究

利用分子力学和量子化学方法计算出烷基硝基苯酚类化合物的分子结构描述参数,用多元线性回归法建立化合物在不同极性色谱柱上的QSRR模型。烷基硝基苯酚类化合物在不同极性色谱柱上的气相色谱保留指数与其分子结构描述参数之间具有较好的线性关系。建立的在不同极性色谱柱上的烷基硝基苯酚类化合物的色谱保留QSRR模型预测此类化合物的色谱保留值时具有较好的稳定性和准确性。     

酚类化合物色谱保留指数的估计与预测

用根据非氢原子类型分类、基于非氢原子相对电负性和非氢原子间距离等进行计算得到的分子电性距离矢量(MEDV)为描述子,对酚类化合物结构进行表征.用多元线性回归(MLR)方法,研究并建立了酚类化合物定量结构-色谱保留(QSRR)关系的10变量模型,其相关系数为0.9512;采用SPSS统计处理软件对变量进行逐步回归(SMR)筛选后,建立了8变量的QSRR模型,其相关系数为0.9508.上述模型对102种酚类化合物色谱保留的预测值与实验值能较好吻合,留一法交互检验的结果分别为Rcv=0.9269和Rcv=0.9377.结果表明所建模型具有良好的稳定性和预测能力.     

烷基硫醚气相色谱保留指数预测

以4种原子类型电性拓扑态指数(E-state indices)为参数,对64种烷基硫醚在4种不同极性固定相上的气相色谱保留指数分别进行了定量结构-色谱保留相关(QSRR)研究. 采用多元线性回归(MLR)方法建立模型,线性相关系数R在0.987 7～ 0.994 2之间,标准偏差在15.254 4～21.181 3之间,相关性良好;采用留一法(LOO)对模型稳健性进行检验,相关系数RLOO在0.985 2～0.992 9之间. QSRR模型具有显著的统计学意义和很好的预测可靠性.     

对多氯代二苯并-对-二噁英的定量结构色谱保留时间的理论研究

采用密度泛函理论的B3LYP方法和分子连接性指数理论,计算了氯代二苯并-对-二噁英的结构参数,并用逐步回归分析建立了相应的QSRR模型.所建模型计算值和观察值的相关系数分别为0.944和0.936,标准偏差分别为0.299和0.464,模型具有良好的稳健性和预测能力,交互验证系数分别为0.818和0.79。比较得出量子化学方法所建模型的性能更好.     

交互柱法研究固定相极性参数对饱和醇QSRR建模的影响

运用chemoffice2004对25个饱和醇的分子结构进行优化,通过Dragon6.0获得1 897个分子结构参数值,再用逐步回归、最佳子集等方法筛选出Chi_H2,REIG等参数,运用多元线性回归(MLR)方法构建了饱和醇在6个不同极性色谱固定相上的定量结构-色谱保留相关关系(QSRR)模型,相关系数R达到0.98以上.在此基础上建立交互柱QSRR模型,考察色谱固定相极性参数(麦克雷诺常数M_p)对饱和醇保留指数的影响.研究结果表明:包含固定相极性参数M_p的交互柱QSRR模型方程对饱和醇在不同极性色谱柱上的色谱保留指数都能得到较准确的预测结果.     

环境毒物分子结构参数化表达与色谱保留定量性相关研究

在烷烃分子距边矢量的基础上 ,提出一种以各种非氢原子为基准的分子距离边数矢量(VMDE ;μ矢量 ) ,表征了环境有毒物二的分子结构并借助多元线性回归方法分别建立了二在非极性与极性色谱柱上的色谱保留指数或相对保留时间与其结构表征参数 μ矢量间的定量结构保留关系(QSRR)模型 .在非极性与极性色谱柱 (DB - 5 ,SP - 2 10 0 ,SE - 5 4 ,OV - 170 1)上色谱相对保留时间的QSRR模型的线性相关系数均在 0 .93以上 ,高达 0 9985。为检验模型的稳定性和预测能力 ,还进行了留一法交互校验 (crossvalidationwithleave -one -outofprocedure) ,结果优良。     

用手性连接性指数预测手性有机酸的保留指数

在修正分子连接性指数mXtv的基础上,建立能够揭示分子手性信息的手性连接性指数mcXtv.通过多元回归方法研究18种手性有机酸(8种羟基酸和10种氨基酸)的薄层色谱保留指数-RM与mcXtv的定量构效关系(QSRR),经最佳变量子集回归建立最佳二元QSRR模型,其传统判定系数R2为0.915,逐一剔除法的交互验证系数Q2为o.878.结果证明,该模型具有良好的稳健性及预测能力,优于Kier的连接性指数.根据进入该模型的2个手性连接性指数ocXvp,4cXvpc可知,影响手性有机酸保留指数的主要因素是分子的二维结构特征及其手性特征.新建手性连接性指数对手性有机酸的保留指数表征是合理有效的.     

Quantitative structure-retention relationship for polychlorinated dibenzofurans based on molecular interaction field analysis

A new quantitative structure-retention relationship （QSRR） model is developed for polychlorinated dibenzofurans （PCDFs） based on molecular interaction field （MIF） analysis. The MIF of all 135 PCDFs is calculated using DRY, C1= and C3 probe, characterizing the hydrophobic and steric interaction between PCDFs and different groups of stationary phase. Then QSRR model is constructed by multiblock partial least squares （MBPLS）, and the significance of each block is evaluated by the block importance in the prediction （BIP） method. The model used for prediction is statistically significant, with calibration and cross-validation correlation coefficients 0.9990 and 0.9980 respectively, and relative error less than 1.0%. The results of MBPLS and BIP show that the steric properties have dominant influence on the retention behavior of PCDFs, and then the hydrophobic effects.     

饱和醇在不同固定相上的气相色谱保留行为与结构的相关性

应用nT指数及结构参数P与饱和醇在6种不同固定相上的气相色谱保留指数I进行关联,用多元线性回归方法建立了相应的定量结构-色谱保留模型,它们的相关系数均大于0.99,估算值与实验值很好吻合,并用Jackknife方法对模型的稳健性进行了检验.结果表明,所建QSRR模型相关性高,稳定性好,预测能力强.     

Holographic QSRR of polychlorinated dibenzofurans

A new molecular representation, molecula rhologram, is employed to investigate the quantitative relationships between gas chromatographic retention indices (GC-RI) and molecular structures of polychlorinated dibenzofurans (PCDFs). Together with application of partial least squares (PLS) regression, the quantitative structure-retention relationship (QSRR) model is constructed for GC-RI of 135 PCDFs. This new QSRR model presents high statistical quality and predictive value with crossvalidation correlation coefficient q2Loo values of 0.998, and non-crossvalidationcorrelation coefficient r2 of 0.998. 100 PCDFs are selected randomly as training set and the rest as testing set. The resuit of PLS regressive analysis of training set yields r^2 of 0.998 and q2Loo of 0.997. The GC-RIs of testing set are predicted, and the correlation equation indicates that the model based on training set has excellent ability to predict the GC-RIs of PCDFs in testing set.     

生姜乙醇提取物色谱保留的拓扑研究

基于Kier连接性指数(mXvt)建立Kier逆指数(mFwt),使用最佳变量子集回归构建了生姜乙醇提取物中22种化学成分的气相色谱保留时间(Tm)的三元数学模型,其传统相关系数(R2)为0.978,它的计算值与相应实验值基本吻合.经变异膨胀因子(VIF)分析,该模型具有高度稳健性.结果表明,Kier逆指数对有机物气相...     

脂肪醇气相色谱保留指数与结构的相关性

根据分子拓扑理论,采用了2个拓扑指数.将这2个拓扑指数用于脂肪醇定量结构-保留关系的研究,发现它们与25种脂肪醇在6种固定相上的气相色谱保留指数存在优良的相关性,表明2个拓扑指数能较好地反映化合物的结构特征.由此得到了新的定量结构-保留关系模型,并建立了6个线性方程,相关系数均高于0.98,在固定相SE-30上的平均相对偏差仅为1.30%.这些方程可用于脂肪醇气相色谱保留指数的预测.     

利用新的价连接性指数估算醇类化合物Kováts指数

以连接性指数为结构描述符,用多元回归技术建立了醇类化合物的结构与色谱保留值的相关性模型,各样本总体所建模型的相关系数均在0.98以上,这些模型较好地解释了醇类化合物保留指数的递变规律.为了检验模型的稳定性和预测能力,进行了留一法交互校验,相关系数均在0.98以上.该模型相关系数高,稳定性好,预测能力强.     

时间序列分析在龙羊峡水库流量预报中的应用

本文通过对龙羊峡水库入流量过程的数学分析,建立了灰色系统GM(1,1)型与时间序列模型AR(P)相叠合的长期径流预报模型。