粮谷及油料中有机磷农药残留物GC保留值的QSRR研究

采用分子电性距离矢量(Molecular Electro-negativity Distance Vector,MEDV)对粮谷及油料中55种有机磷农药的结构进行表征,采用逐步回归对变量进行筛选,运用多元线性回归和偏最小二乘回归统计学软件建立有机磷农药的结构与其气相色谱(GC)保留值的定量结构-色谱保留关系(quantitative structure-retention relationship,QSRR)的数学模型,同时采用内部及外部双重验证的办法对所建模型稳定性能进行分析和验证.两种方法建模相关系数R、留一法交互检验RLOO、外部样本检验Qext分别为0.869 2,0.850 3,0.769 1(MLR);0.869 5,0.863 7,0.773 5(PLS).结果表明,MEDV能较好地表征该类分子的结构信息,所建QSRR模型具有良好的稳定性和预测能力.可望为有机磷农药残留物的分离、纯化、检测等方法的建立,提供有效的理论依据.     

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.     

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。     

硫苷反相色谱分离保留机理的量子化学研究

应用量子化学中的AM1法,从分子的电子结构水平探讨硫苷的色谱保留机理,借助多元线性回归方法建立了硫苷在C18上的定量结构-色谱保留关系(QSRR)相关方程.结果表明,硫苷与固定相相互作用的体系总能量,分子偶极距,流动相氢键作用与保留值之间具有一定的相关性.     

饱和醇结构-保留定量相关的人工神经网络模型

以拓扑指数为结构描述符,用基于Levenberg-Marquardt优化的BP神经网络建立了醇类化合物的结构与色谱保留值的相关性模型,用于未知醇类化合物在SE-30和OV-3两根色谱柱上保留指数的同时预测,其学习速率优于文献中普通BP神经网络法,预测准确度与普通BP神经网络法接近,但优于多元线性回归法,因而是一种较好的预测有机化合物气相色谱保留指数的方法.     

多元回归法预测饱和醇在不同色谱柱上的保留指数

建立了饱和醇结构拓扑指数和在不同固定相上保留指数相关性的多元回归模型。所研究的饱和醇包括伯、仲、叔醇，由19个饱和醇组成训练集，另外6个饱和醇组成测试集，训练集回归得到的模型拟合训练集保留指数平均相对偏差为0．56％，预测测试集的保留指数平均相对偏差为1．25％。因此，本方法是一种很好的预测饱和醇类气相色谱保留指数的方法。     

分子电距矢量对酚类物质色谱保留值的分析

用MEDV描述子对102个酚的分子结构进行表征,对MEDV矢量和其气相色谱保留指数之间建立了分子结构-色谱保留值定量关系(QSRR).多元线性回归十参数模型的复相关系数达到了0.943 6,逐步回归九参数模型复相关系数为0.943 6,交互检验的R CV值为0.844 8,表明模型对样本具有一定的稳定性和预测能力.     

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.     

醇类化合物气相色谱保留指数与分子结构关系的拓扑研究

用碳原子代替醇中的氧,由此构建出结构与原化合物相似的分子.定义原子i的特征值为gi,并在邻接矩阵的基础上提出一个新的连接性指数nT和定位基参数δ,用0T、δ与25种醇在6种固定相上的气相色谱保留指数RI进行关联,其相关系数均大于0.98,预测值与实验值的一致性令人满意.     

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 .     

Prediction of gas chromatographic retention indices of organophosphorus compounds by holographic QSRR

A new molecular structure representation, molecular hologram, is employed to investigate the quantitative relationship between gas chromatographic retention indices and molecular structures for 41 methylesterified organophosphorus compounds (OPs). The quantitative structure-retention relationship (QSRR) model has been constructed for GC-RI of the selected OPs through partial least squares regression, which shows high statistical quality and predictive value with non-cross validation correlation coefficient ...     

分子电距矢量对醇类气相色谱保留指数的预测

用MEDV描述子对55个醇的分子结构进行表征,对MEDV矢量和其气相色谱保留指数之间建立了定量结构-色谱保留值关系.借助多元线性回归、逐步回归和交互检验建立了分子电距矢量和55个化合物的气相色谱保留值之间的定量结构-色谱保留值相关模型(QSRR),线性回归十参数模型的复相关系数达到了0.995 0,逐步回归七参数模型复相关系数为0.989 6,交互检验的RCV值为0.970 0,表明模型对样本具有一定的稳定性和预测能力.     

非饱和土的临界状态面模型

饱和土与非饱和土之间及非饱和土之间在力学性质上的差别主要是由于它们饱和度的不同而造成的．以饱和度作为参变量,以现有的比较成熟的土的本构理论作为基础,充分考虑饱和度的变化对土的工程性质的影响,根据塑性硬化理论和临界状态以及屈服面的概念,研究了非饱和土的流动法则和硬化规律,导出了非饱和土的应力应变增量公式,建立了一种较为简单的描述非饱和土应力应变特性的本构模型,为丰富和进一步完善非饱和土的本构理论作了有希的探讨．该模型具有广阔的工稃府用前景．     

混合化合物联合毒性研究进展

化合物在实际环境中往往以混合物的形式联合存在。本文以混合物联合毒性的研究进展为主线,简要介绍了污染物联合毒性的定性研究,重点概述了混合物联合毒性的定量研究,并总结了各定性定量方法的优缺点。发现对于反应机制不同、可能产生协同或拮抗作用的反应型混合体系的定量结构-活性关系(QSAR)的研究并不多见,指出需要加强混合物联合作用的定量研究,特别是要加强反应型混合体系的QSAR模型研究。     

估算醇的溶解度和辛醇/水分配系数的价连接性指数模型

在分子图的邻接矩阵基础上提出了一个新的价连接性指数^mL，用多元线性回归技术分别建立了60个醇的价连接性指数^mL与它们的辛醇，水分配系数lgkow及水溶解度lgSw的定量结构一性质相关性模型．该模型具有良好的稳定性和预测能力．辛醇，水分配系数的线性方程的相关系数为0．9957，溶解度的线性相关方程的相关系数为0．9882．由于指数充分考虑了空间结构和电性结构，因此对含杂原子化合物的区分能力得到加强，计算也较为简单，预测的精度也优于文献报道结果，对辛醇，水分配系数预测值的平均误差仅为0．10，对水溶解度预测值的平均误差也只有0．16，均小于文献方法的预测误差，而且本指数能较好地反映化合物的结构特征．     

喹唑啉类衍生物定量结构-保留关系的研究

基于分子间的弱相互作用来建立定量结构与色谱保留关系模型 ,计算了 2 7种喹唑啉类衍生物的分子体积V、分子表面积S、偶极矩的平方 μ² 、前线轨道能 (E_homo和E_lumo)、最正原子的净电荷 (Q_max)和最负原子净电荷(Q_min) ,各种参数物理意义明确 ,计算简便 ;用逐步回归方法 ,最后选用S、μ² 和E_lumo三个参数 ,建立了其在非极性柱OV-1和弱极性柱OV-25上的气相色谱定量结构保留模型 ,相关系数分别高达 0.9917和 0.9815。表明该模型可用于对喹唑啉类衍生物的气相色谱保留值的预测。     

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.     

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。