用价连接性指数研究酯类气相色谱保留指数

用价连接性指数^1X相关了100种酯类化合物的气相色谱保留指数,相关系数为0．9930,平均相对误差为2．15。比Randic-kier^1X^v有所改善。     

改进的分子连接性和拓扑指数方法预测硫醚的气相色谱保留指数

在分子拓扑理论基础上，定义原子结构参数αi和βi，由αi建构连接性指数^mL，由βi建构拓扑指数B。研究硫醚在不同极性固定相上的气相色谱保留指数与结构的相关性，建立相应的定量模型，预测了硫醚在4种极性固定相上的气相色谱保留指数，各样本总体所建模型的相关系数均在0．97以上。对硫醚保留指数的计算结果表明，计算值与实验值较为吻合。该法还具有计算简单，物理意义明确等优点．     

人工神经网络用于气相色谱保留指数的预测

利用Levenberg-Marquardt算法改进的BP神经网络,通过分子结构参数,同时对烷基吡啶在非极性固定液SE-30和极性固定液PEG-1500柱上的保留指数进行预测,取得令人满意的结果.     

mB 对气相色谱保留指数的QSPR研究

在邻接矩阵的基础上,建立一种新的连接性指数 mB mB =∑( δi*δj*δk …)0.5,其中 0 B =∑( δi) 0.5,1 B =∑( δi*δj )0.5,并计算出114个分子的 0B、1B值.发现mB 与这些化合物的气相色谱保留指数 RI 有很好的相关性.烷烃的线性回归方程为 RI=25.607 3+83.856 10B-9.278 41B,相关系数R=0.996 3;醇的线性回归方程为RI=27.013 8+130.022 90B-41.048 61B,相关系数R=0.997 6;取代苯的线性回归方程为RI=-5.088 9+22.457 50B-24.098 61B,相关系数R =0.992 8;分子连接性指数能较好地反映化合物的结构特征.     

烷烃的毛细管气相色谱保留指数的分子拓扑

在色谱分析中 ,色谱保留指数作为定性指标的保留值是一种较为可靠的参数 .通过计算石脑油中 34种烷烃的氢连接性指数 ,用多元线性回归将它与毛细管气相色谱保留指数进行关联分析获得良好的相关性 ,相关系数R为 0 .990 0 ,标准偏差 s为 15 .2 4 .所建立的回归模型具有良好的稳定性和预测能力     

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.     

醇类异构体气相色谱保留指数的预测

将分子连通指数X进行修正得到Xc，使拓扑指数的结构选择性大大提高，与醇类异构体的气相色谱保留指数IR存在良好的线性关系，对C9－C14醇类异构体在PEG－1500，PEG－20M和OV－101三种色谱柱上的IR进行预测，预测值与文献实验值的一致性令人满意，平均相对误差分别为0．83％，0．32％和0．37％。     

烷基苯气相色谱保留指数的预测

通过对43种烷基苯类化合物在不同柱温下的129个样本集的气相色谱保留指数值(R I)与其部分参数关系的研究,发现R I与拓扑指数(mQ)、摩尔折射度(M R)结构参数及柱温(T)之间的关系可表示为:RI=-35.689-149.4350Q-5.0471Q 116.541MR 2.538T-1.4600Q1Q 0.2941QMR(R=0.980 0)此式不仅在一定程度上阐明了烷基苯类化合物RI与其分子结构及柱温间的关系,同时也提供了一种计算烷基苯类化合物于不同温度下RI的新方法.继以留一法(Leave-one-out,LOO)进行交互检验,相关系数RCV=0.978 3,说明所建模型具有良好的稳定性和预测能力,较好地揭示了烷基苯类化合物在不同温度下气相色谱保留指数的变化规律.     

烯烃气相色谱保留指数的预测

通过对部分烯烃在不同固定相不同柱温下的1031个样本集的气相色谱保留指数值(RI)与其部分参数关系的研究,发现RI与拓扑指数(mQ)、双键原子杂化状态指数(DHSI)、支链对双键的极化效应指数(PBD)、固定液极性值(CP)及柱温(T)的关系可表示为:^RI=-58.138 57.7460Q-8.2591Q 0.120T 0.807CP 36.460PBD 7.919DHSI(R=0.9989)继以留一法(Leave-one-out,LOO)进行交互检验,相关系数RCV=0.9977,说明所建模型具有良好的稳定性和预测能力,较好地揭示了烯烃类化合物气相色谱保留指数RI随固定相极性、柱温的改变而变化的规律.     

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.     

多元参数相关法预测气相色谱保留值

利用数理统计方法研究了诱导效应指数Ｉ，摩尔折射度ＲＤ，疏水亲脂参 数１ｇｐ以及分子联通性指数１ｘ与气相色谱保留行为的关系。探讨了它们对脂 肪醇、醛、酸、胺及脂肪酸酯色谱保留值的不同贡献。利用得到的相关方程，实 现了对色谱保留值的预测。结果表明，四元相关的预测精度明显高于二元和 二元。     

人工神经网络对烷烃同系物气相色谱保留指数的预测

以拓扑指数为结构描述符,用BR神经网络建立了烷烃同系物的结构与色谱保留值的相关模型,预测准确度高,因而是一种较好的预测有机化合物烷烃同系物气相色谱保留指数的方法.     

低沸点烷烃Kovats指数的拓扑结构研究

本文应用拓扑指数法研究烷烃化合物的色谱保留指数，并通过多元回归分析得到了烷烃的拓扑结构与色谱保留指数的良好的相关性，当测得某一有机物的保留指数时便可估计其结构特征，从而为烷烃化合物的色谱定性分析提供了可靠的信息。     

脂肪酮的色谱保留指数与拓扑指数的相关性研究

在色谱分析中,应用分子拓扑指数法研究酮类化合物的色谱保留指数,并通过多元回归分析得到了有机分子的拓扑指数与色谱保留指数的良好的相关性,为色谱定性分析提供了信息。     

定位基指数及连接性指数在酚类有机物QSRR研究中的应用

在分子图的邻接矩阵基础上提出了一个新的连接性指数x和定位基指数T，并计算了15个酚分子的x和T值，发现x和T不仅对这些化合物具有较好的结构选择性，而且与其气相色谱保留指数I具有较好的相关性。并以此建立了x、T和I的回归方程，利用此方程对另外27个酚分子的I值进行估算，所建模型预测结果和文献数据十分接近，预测能力优于文献。     

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 .