碳酸酐酶XIV抑制剂的定量构效关系研究

基于神经网络转换的非线性偏最小二乘回归(ANN-NLPLS)连同偏最小二乘(PLS)和人工神经网络(ANN)方法,被用于磺胺类药物作为碳酸酐酶XIV抑制剂的定量构效关系研究.结果表明,ANN-NLPLS能很好地建立碳酸酐酶XIV抑制剂的定量构效关系模型,其中,氢键受体数目(Hydrogen bond acceptor),键能(Bond energy),电子拓扑指数(S_do,S_aaCH),VAMP电子静态描述符(Octupole xyz,Octupole xxy),偶极矩(Dipole moment X,Dipole x),最高占有轨道能(HO-MO),总能量(Total energy),脂水分布系数(AlogP),信息含量(Information content)对磺胺类药物对碳酸酐酶XIV的抑制活性起着非常重要的作用.     

黄酮衍生物作为P糖蛋白抑制剂的构效关系研究

黄酮类化合物对P糖蛋白外泵作用的抑制效果越来越引起人们的关注.使用偏最小二乘法(PLS)和MolconnZ分子参数计算程序, 首次成功地构建了特异性地结合到P糖蛋白NBD2位点的黄酮类抑制剂的二维定量构效关系(2D-QSAR)模型.所得到的模型(尤其是模型D)表现出良好的可靠性和预测性,较好地关联了该类化合物结构特点和其对P糖蛋白抑制活性.这些模型对进一步合成和开发黄酮类P糖蛋白抑制剂有指导作用.     

部分有机锡化合物定量结构-性质关系研究

应用偏最小二乘（PLS）算法,采用量子化学PM3算法计算得到的量子化学参数,得到了部分有机锡化合物的正辛醇－水分配系数（logKow)的定量结构－性质关系（QSPR）模型。应用该模型,可以对其他有机锡分子的logKow进行初步预测。影响有机锡分子logKow大小的主要因素是分子的大小;相对分子质量较大的分子,其logKow值较大,此外,分子最高占据轨道能（Ehomo)对有机锡化合物logKow的大小也有一定的影响;Ehomo较大的分子,其logKow值也较大。     

路径数用于醇类化合物的定量构效关系研究

路径数P1,P2,P3,P4等是表征醇类化合物分子大小、支化度和形状等结构特征的重要参数.将P1,P2,P3,P4等作为独立变量,用多元线性模型研究醇类化合物结构/性质的定量关系,预测了醇类化合物的蒸发热、沸点、摩尔磁化率、正辛醇/水分配系数等.计算方法简单,结构意义明确,结果令人满意.     

酯类气体粘度的拓扑学研究

根据分子的图形特征,以邻接矩阵为基础,建构新的基团染色指数^mR,以表征酯分子的大小和分支的情况。并研究了基团染色指数^mR与酯类气体粘度之间的定量关系,发现该指数与酯类气体粘度有良好的相关性,估算了酯分子在5种不同温度下的粘度值,各样本总体所建模型的相关系数均在0．96以上。对酯类化合物气体粘度的计算结果表明,预测值与实验值的一致性令人满意,平均相对误差小于2．30％。并采用留一法对模型稳健性进行了检验。     

多溴联苯醚气相色谱相对保留时间的定量结构-活性关系

运用Gaussian 03W对209种多溴联苯醚(PBDEs)在B3LYP/6-31G*水平上进行结构优化.应用偏最小二乘法(PLS)建立PBDEs的相对色谱保留时间(RRT)与分子结构参数的定量结构与活性关系(QSAR)模型,并对83种未知的PBDEs的RRT进行预测.实验结果表明:模型的累计交叉有效判别系数Q2cum为0.931,拟合相关系数平方R2Y(cum)为0.960,预测值与实验值的残差范围为-0.083~0.168,模型具有较强的预测性;分子总能量、次低占有轨道能量、电子空间广度、最低空轨道能量等量子化学参数对模型的贡献较大,其变量投影性指标值(VIP)分别为1.858,1.741,1.719,1.712.     

多溴联苯醚生物富集系数的定量结构-活性关系

在B3LYP/6-31G*水平上,运用Gaussian 03对多溴联苯醚(polybrominated diphenyl ethers,PBDEs)分子进行结构优化.采用偏最小二乘法(partial least squares,PLS)对PBDEs的生物富集系数(bioconcentration factor,BCF)与分子结构参数进行关联.结果表明:BCF结合苯环上溴原子的取代个数(NBr)可以较好地表达PBDEs的理化性质与其分子结构间的定量关系;log(BCF-NBr)优化后模型的相关系数R2Y(cum)为0.980,累积交叉有效性判别系数Q2cum为0.921,该模型具有较高的拟合精度和良好预测能力;分子总能量ET和电子运动空间广度Re对PBDEs的BCF有着重要制约作用;具有较低ET、较大Re的PBDEs呈现出较低的BCF.     

几种乙烯砜型活性染料的构性关系

利用B3LYP/6-311G*方法对乙烯砜型活性染料进行构型优化,得到其构型参数和轨道参数,然后用逐步回归法对这些参数进行筛选,找出对lnk(水解反应速率常数的对数值)影响较显著的参数.最后用最小二乘法建立了此类染料水解反应活性的定量构性关系方程.将所得方程用于一些同类染料化合物水解反应速率常数的预测,结果与实测值较为吻合.此方程也可用于多活性基活性染料和复配后的活性染料水解反应活性的预测及新型染料分子结构的设计.这些对深入研究活性染料的染色性能、开发更多新型优良染料有一定的参考.     

呋喃二脒抗寄生虫衍生物的3D_QSAR研究

应用分子场分析法（MFA）对一系列呋喃二脒类抗寄生虫衍生物进行了三维定量构效关系研究,采用偏最小二乘法建模,得到了一个良好的统计模型,r2=0.963,r2cv=0.940. 利用该模型对随即选取的4个化合物组成的测试集进行了预测,外在预测的r2pred值达到0.953.     

完整桩极限承载力的偏最小二乘回归预测法

关于完整桩轴向极限载力Qu与桩长L、桩径d、桩的阻尼自振基频f1、桩的应力波波速c以及桩的单位动刚度Kd等参数,已知Qu的大小与上述5个参数存在一定的关系,现采用偏最小二乘回归方法对其进行描述。偏最小二乘回归方法是近年来产生和发展的一个具有广泛适用性的多元统计分析方法。其特有的选择因子方式与传统方法迥然不同,而其计算量比传统方法都小。它意义明确,计算简单,建模效果好,解释性强,日益成为工程技术人员和经济管理工作者能够熟练掌握的实用工具。     

镧系元素定量构效关系的神经网络研究．

研究了影响镧系元素物理化学性质的各种因素。以镧系元素的基态L值、鲍林电负性、4f电子排布周期因子q以及离子半径等为参数,使用以L—M优化算法为训练方法的BP神经网络,对9种镧系元素物理化学性质进行了关联。得到的结果：该人工神经网络方法比普通的线性回归方法要好,适用于复杂的定量构效关系研究。     

A mass transfer model for predicting emission of the volatile organic compounds in wet building materials

A new mass transfer model is developped to predict the volatile organic compounds （VOCs） from fresh wet building materials. The dry section of wet materials during the process of VOC emission from wet building materials is considered in this new model, differing from the mass transfer-based models in other literatures. The mechanism of effect of saturated vapor pressure on the surface of wet building materials in the process of VOC emission is discussed. The concentration of total volatile organic compounds （TVOC） in the building materials gradually decreases as the emission of VOCs begins, and the vapor pressure of VOCs on the surface of wet building materials decreases in the case of newly wet building materials. To ensure the partial pressure of VOCs on the surface of wet building materials to be saturated vapor pressure, the interface of gas-wet layer is lowered, and a dry layer of no-volatile gases in the material is formed. Compared with the results obtained by VB model, CFD model and the experiment data, the results obtained by the present model agree well with the results obtained by CFD model and the experiment data. The present model is more accurate in predicting emission of VOC from wet building materials than VB model.     

用改进的PR模型预测原油包水型乳状液表观粘度

目前绝大多数的油包水型乳状液粘度预测模型都把乳状液视为牛顿流体,而原油包水型乳状液特别是稠油包水型乳状液在中、高含水率时却经常表现出很强的非牛顿性。根据油包水乳状液表现出非牛顿性的机理,考虑了乳状液的非牛顿性与含水率的关系,提出了改进的PR模型,用于预测油包水型乳状液的表观粘度。此方法只需知道纯油的粘温关系、一组高含水率下的剪切率与表观粘度的关系及一个低含水率下的表观粘度值,即可预测各种温度、含水率和剪切率下油包水型乳状液的表观粘度（相对粘度）。对比结果表明,改进的PR模型的预测结果更符合实测结果。     

烃类化合物燃烧热的QSPR研究

通过Chem Office 8.0计算了32种烃类化合物的10个量子化学参数,并采用SPSS13.0统计学软件建立了烃类化合物燃烧热的最佳预测方程。结果表明:烃类化合物的燃烧热与分子碳氢含量及不饱和度密切相关,该方程对烃类化合物的燃烧热有很好的预测效果。     

25种持久性有机污染物飞灰-水分配系数的定量结构性质关系研究

分别采用多元线性回归(MLR)和径向基函数人工神经网络(RBF - ANN)建立了2个不同的持久性有机污染物飞灰-水分配系数(Ksc)的定量结构性质关系(QSPR)模型,并应用留一交叉验证方法对所建立的模型进行了检验.用所建立的模型研究了25种有机污染物的飞灰-水分配系数的定量结构性质关系.结果表明:MLR模型预测的l...     

一种可吸附有机卤化物的测定方法

利用总有机碳分析仪的固体样品燃烧炉完成活性炭的燃烧,用硼砂溶液吸收产生的卤化氢,离子色谱仪测定卤化氢含量,从而得出可吸附有机卤化物的含量。可吸附有机氟化物（AOF）、有机氯（AOCl）和有机溴（AOBr）化物检出限分别为12μg、22μg、32μg／L,在0．05～1．5mg／L内有良好的线性相关性（R2〉0．995）,该方法测定AOF、AOCl、AOBr与理论值相差较小,偏差〈15％,是一种可行实用的分析方法,同时操作简单,方便,可为实验室节省购置专用可吸附有机卤化物分析仪的资金。     

基于多标签分类的高血压合并症预测模型

合并症预测是典型的多标签分类问题,有效利用标签之间的相关性是提高多标签分类模型精度的关键.针对该问题提出了高血压患者常见合并症的预测模型AR-MLKNN(multi-label k-nearest neighbor based on association rules),首先从不同语义空间的临床概念中构建了患者特征表示,然后通过疾病标签关联信息量化合并症并发关系,并基于样本k邻城内标签的概率分布以后验概率的方式计算样本对每个疾病标签的隶属概率.利用合并症并发关系和疾病标签隶属概率映射形成合并症风险矩阵,基于合并症风险值,根据最小化分类损失的原则动态调整分类阈值以获取最优分类结果.实验结果表明该模型可以对高血压合并症进行较为准确的预测,F1-score达到82％,相较于常规的ML-KNN(multi-label k-nearest neighbor)模型提高了8％,在临床辅助决策领域具有一定的应用价值.     

半固态金属稳态粘度的一个简单模型

采用Brinkman和Roscoe方法，得到了与实验结果相一致的半固态金属浆液稳态粘度的一个简单模型.