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相似文献
 共查询到20条相似文献,搜索用时 93 毫秒
1.
苯衍生物是一类重要的有机污染物之一,研究苯衍生物的毒性与分子结构之间的关系具有重要意义.用Dragon计算了69个苯衍生物的一系列分子结构参数,通过逐步回归分析,选择了醇/水分配系数(MlogP)、Balaban指数(Jhete)、Barysz矩阵特征值之和(SEigZ)及指示变量(I)等4个结构参数对苯衍生物致呆鲦鱼的急性毒性(-logLC50)建立多元线性回归模型,得到R=0.997 7,s=0.30;交叉验证结果为Rcv=0.909 0,scv=0.33.与文献结果比较,建立的QSAR模型所用参数少,建模方法简单,物理意义明确,且模型性能优于文献报道结果.  相似文献   

2.
为揭示标题化合物结构与活性的关系,采用量子化学AM1方法对10种取代苯氧乙酰硫脲类嘧啶的生物进行了量子化学计算,根据计算结果分析了10种化合物的生成热,总能量,分子轨道能级差,电子结构等与活性的关系,得出了当X,Y,Z相同,Rn不同时,生成热越小,总能量越高,分子轨道能级差越小化合物的活性越大,负电荷集中的原子上荷负电越多,正电荷集中的原子荷正电越少化合物的活性越大,化合物桥键上两个N-C键的键长越长,键越易断裂,活性越高的结论。  相似文献   

3.
应用分子全息结构描述子表征69种苯的衍生物建立相关QSAR模型,并且对分子全息产生过程中的碎片区分参数及碎片长度与模型质量的关系进行了探讨.在最佳全息条件下产生的模型相关系数r^2为0.997、交叉验证相关系数q^2LOO为0.841,研究结果表明所建立模型具有良好的拟合效果,同时具有较高的预测能力.  相似文献   

4.
本文报导了2-硝基肉桂酸,3-硝基肉桂酸、4-硝基肉桂主其衍生物酰氯、甲酯,乙酯、酰胺的合成和它们的质谱及红外光谱特征。  相似文献   

5.
新型乳糖苯氮芥衍生物抑制肝癌细胞活性的研究   总被引:2,自引:0,他引:2  
利用乙酰基保护的乳糖三氯乙酰亚胺酯作为糖基的供体,对硝基苯酚作为糖基的受体,合成了一种新型的乳糖苯氮芥衍生物,采用MTT、流式细胞术分析法探讨了其对肝癌7721细胞的生长抑制及其诱导凋亡的作用机制.结果表明,新合成的乳糖苯氮芥衍生物对正常细胞毒性较小,对7721细胞有明显的细胞毒性,能明显抑制肝癌细胞的生长;同时通过流式细胞术显示,诱导细胞凋亡是其抗肿瘤作用的主要机制之一.  相似文献   

6.
在低价钛(TiCl4-Zn)试剂作用下.酰氨或酯与硝基化合物反应提供了合成酰胺的一种简便方法。  相似文献   

7.
目的:建立预测硝基芳烃化合物毒性数据的预测方程。方法:以大型蚤(Daphniamagna)为实验材料,求取18种硝基化合物的急性毒性数据48h-IC50,化观察了中毒症状。应用五种理化参数-EHOMO、ELUMO、ELUMO、logP、VX和QNO2对所得的毒性数据进行定量构效关系(QSAR)研究,得到预测方程。结果:得到硝基芳烃对大型蚤的QSAR表达式:-logIC50=0.21+0.664(-EHOMO)+0.0302VXn=18r=0.8221,P<0.001,应用上述方程对18种化合物进行了毒性预测,结果实测值和预测值拟合较好,残差较小。结论:可以利用上述得到的QSAR表达式对硝基芳烃毒性进行预测,推测化合物的环境行为。  相似文献   

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电化学法还原对硝基氯代苯   总被引:4,自引:1,他引:4  
在乙醇-盐酸溶液中以Pb为阴极,电解还原对硝基氯代苯以合成对氯苯胺。阴极液:70mL的乙醇一盐酸溶液加1.0g对硝基氯代苯,电流密度:4.6A/dm^2,电量:理论电量的120%时,对氯苯胺的最大产率达96.2%。  相似文献   

11.
采用分子电性距离矢量(MEDV)表征4组卤代苯酚和取代酚类化合物的结构,并采用逐步回归对变量进行筛选,分别用多元线性回归和偏最小二乘回归建立各组化合物的结构与其生物活性的定量结构-活性相关(QSAR)的数学模型.同时采用内部及外部双重验证的办法对48种卤代苯酚结构与其抗菌活性(lgPC)关系模型的稳定性进行分析和验证.多元线性回归建模相关系数R=0.960,标准偏差SD=0.248,留一法交互检验RCV=0.947,SDCV=0.287,外部样本检验Qext=0.946.14个溴代苯酚结构与其抗菌活性PC关系结果:R=0.969,SD=0.296,RCV=0.904,SDCV=0.516;11个取代苯酚结构与其水生生物急性毒性(-lgLC50)关系结果:R=0.969,SD=0.219,RCV=0.941,SDCV=0.301;6个氯代苯酚结构与其水生生物急性毒性(-lgLC50)关系结果:R=0.998,SD=0.076,RCV=0.954,SDCV=0.409.对各组化合物采用偏最小二乘回归所得结果与多元线性回归所得结果较为一致.结果表明,MEDV能较好地表征该类分子的结构信息,所建模型具有良好的稳定性和预测能力.  相似文献   

12.
13.
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R2ad=0.964,交叉验证系数R2cv=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.  相似文献   

14.
咪唑及其衍生物分子的电子结构与缓蚀性能的关系   总被引:1,自引:0,他引:1  
通过量子化学计算,从微观角度研究了咪唑及其衍生物分子在酸性NaCl介质中对20碳钢的缓蚀性能与分子结构的关系。结果表明,缓蚀效率η与缓蚀剂分子的EHOMO,ELUMO和偶极矩D之间存在较好的多元线性回归关系η=-5.47EHOMO 108.21ELUMO-8.28D-39.90,相关系数r为0.986。这些结果将帮助我们设计新的更有效的缓蚀剂分子。  相似文献   

15.
选取一组芳香族化合物作为研究对象,以TiO2为催化剂、高压汞灯照射研究其在水溶液中的光催化降解情况,以半衰期t1/2表示化合物的光催化降解性能。利用正辛醇/水分配系数logkow和分子连接性指数对该类化合物进行相关性分析,建立定量结构-光催化降解性能关系模型。结果表明:分子连接性指数1Xv,2Xv,3Xvp和(3Xvp+3Xvc)与半衰期t1/2有较好的相关性。  相似文献   

16.
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.  相似文献   

17.
医院客户关系管理模型及系统设计   总被引:1,自引:0,他引:1  
研究医院客户关系管理(Customer Relationship Management,CRM)的定义、模型和实现技术.首先,根据客户关系管理的基本概念给出面向患者的医院客户关系管理定义和内涵;其次,根据医院管理特点提出医院服务管理细胞模型,进而建立医院客户关系管理模型;最后,设计出基于网络的分析型医院客户关系管理信息系统,并开发出相应的软件原型.该系统不仅能够支持患者管理,而且能够支持医院系统的科学管理与决策.  相似文献   

18.
萘及其化合物一般具有较大的共轭体系,是一类良好的电致发光材料.对萘及其卤代化合物的荧光光谱进行了理论研究.在B3LYP/6-31G水平下优化了4种化合物的几何构型.在振动分析中,均未出现虚频率.基于此,在B3LYP/6-31G的水平下计算了该类化合物的荧光光谱,所有计算结果与实验值基本吻合.  相似文献   

19.
为了提高氯代芳烃化合物对生物活(或毒)性预测精度和能力.基于分子中成键原子i的结构特征和所处的化学环境,提出了一个新的计算顶点原子价点价δwi方法:δw i=(1+0.5 ln k-0.5Cl)×mi(Zi-hi)+∑(Li[×Lj])/n2i(Li{+hi}),以δY i为基础构建了价连接性指数mWt,通过逐步回归法筛选最佳参数,建立了14个相关方程.结果表明:2D(Two-dimensional)指数mWt和3D(Three-dimensional)指数QC具有良好的结构选择性和生物活(或毒)性相关性,模型具有良好的稳定性和预测能力,可用于预测其它取代芳烃的生物活(或毒)性.  相似文献   

20.
以江淹《杂体诗三十首》及其序为切入点,分别从创作时间、创作动机、对象选择、五言诗诸问题及从文体论到作家论的转变等几个方面,分析了江淹对钟嵘产生影响的可能性,并简要指出这种分析所具有的价值和意义。  相似文献   

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