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1.
胡力玫 《重庆大学学报(自然科学版)》2004,27(4):67-71
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. 相似文献
2.
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%。 相似文献
3.
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. 相似文献
4.
秦正龙 《徐州师范大学学报(自然科学版)》2006,24(3):54-56,59
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. 相似文献
5.
烷基苯气相色谱保留指数的预测 总被引:1,自引:1,他引:0
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. 相似文献
6.
醇类异构体气相色谱保留指数与分子结构的定量关系 总被引:2,自引:1,他引:1
秦正龙 《徐州师范大学学报(自然科学版)》2009,27(2):88-90
基于Wiener指数(W),构建距离拓扑指数(T).T与30个醇异构体在PEG-1500,PEG-20M,OV~101等3种不同固定相上的气相色谱保留指数(RD进行关联,其相关系数分别为0.9992,0.9983,0.9988,计算值与实验值能很好地吻合.T是一种结构选择性和性质相关性俱佳的拓扑指数. 相似文献
7.
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 - 15 0 0 ,PEG - 2 0M和OV - 10 1三种色谱柱上的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%。 相似文献
8.
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
9.
王凤英 《西南民族学院学报(自然科学版)》2007,33(1):56-59
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. 相似文献
10.
利用电距矢量(MEDV)表征肽模拟物的分子结构,并与包含N、O、S杂原子,饮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=0.8423和RMS=0.535,对于48个二肽组,R=0.8199,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QSAR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=0.7906,RMS=0.608,而48肽组的R=0.7422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
11.
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 ... 相似文献
12.
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. 相似文献
13.
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. 相似文献
14.
以基团为基准,提出了表征环境有毒物二恶英分子结构的分子距边矢量.借助多元线性回归方法,分别建立了二恶英在不同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间的定量结构色谱保留关系(QS—RR)模型,模型的线性相关系数均在0.99以上.留一法交互校验表明:所建的QSRR模型有较强的预测能力. 相似文献
15.
烷氧基氯硅烷类化合物气相色谱保留指数与结构关系研究 总被引:1,自引:0,他引:1
在分子拓扑化学理论的基础上,根据分子中成键原子的结构特征和所处的化学环境,用分子中原子的平衡电负性对分子图进行着色,在距离矩阵的基础上结合分子中各原子的支化度构建一组新的拓扑指数NPm(m=1,2,3).利用多元线性回归技术建立了烷氧基氯硅烷类化合物的NPm(m=1,2,3)与这些化合物的气相色谱保留指数RI的定量结构/保留相关关系模型(QSRR),并用这种模型对烷氧基氯硅烷类化合物气相色谱保留指数进行预测,结果表明预测结果和实验值吻合较好. 相似文献
16.
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. 相似文献
17.
WANGHaiyan WANGXiaodong ZHAOJingsong SUNCheng WANGLiansheng 《科学通报(英文版)》2005,50(10):961-964
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. 相似文献
18.
基于分子结构的两种最基本的特性-原子间距离和原子的连接关系,提出了分子距离-连接性矢量(MDC),以其表征化合物的分子结构,并对2-9个碳原子饱和烷烃共74个分子的两种重要的热力学函数(原子化热和蒸发热)进行了定量构效关系研究,结果表明新的距连知音一具有结构选择性高、性质相关性好的特点,而且计算较简便。 相似文献