修正的连接性指数G用于脂肪醇气相色谱保留指数的预测

修正的连接性指数被定义为:G=0G+(δ-1)-0.5,G与25种脂肪醇在6种固定相(SE-30,OV-3、OV-7、OV-11、OV-17、OV-25)上的气相色谱保留指数显著相关,相关系数分别为0.9931、0.9925、0.9914、0.9891、0.9887和0.9843.所建定量结构-保留关系模型为脂肪醇气相色谱保留指数的预测提供了有效的方法.     

邻接氢拓扑指数的应用

基于邻接矩阵和原子特征值Ai，建构邻接氧拓扑指数^nH=∑（AiAjAk…）^0.5.其中，^0H与脂肪醇的溶解度（-lg Sw）、辛醇／水分配系数（lg Kcw）、对藤壶幼虫的麻醉活性（pC）的相关系数分别为0.9903，0．9932，0．9908，均优于文献方法．^0H及定位基参数（声）与脂肪醇在6种固定相上的气相色谱保留指数（I）的相关系数都大于0．99．结果表明，所提出的邻接氢拓扑指数具有结构选择性高、性质相关性好以及计算简单、使用方便等优点，是一种较为理想的拓扑指数，所建立的定量结构与性质／活性／保留关系模型相关系数高、稳定性好，可用于脂肪醇性质/活性／保留的预测．     

拓扑指数与路径数预测单硫醚气相色谱保留指数

在分子拓扑化学理论的基础上，根据分子中原子的特性，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将单硫醚在4种不同极性固定相的气相色谱保留指数与NPm（m=1，2，3）和路径数（P2，P3）建立相应的定量结构-保留关系模型（QSRR），并用这种模型对单硫醚的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．     

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．     

烷基硫醚气相色谱保留指数预测

以4种原子类型电性拓扑态指数(E-state indices)为参数,对64种烷基硫醚在4种不同极性固定相上的气相色谱保留指数分别进行了定量结构-色谱保留相关(QSRR)研究. 采用多元线性回归(MLR)方法建立模型,线性相关系数R在0.987 7～ 0.994 2之间,标准偏差在15.254 4～21.181 3之间,相关性良好;采用留一法(LOO)对模型稳健性进行检验,相关系数RLOO在0.985 2～0.992 9之间. QSRR模型具有显著的统计学意义和很好的预测可靠性.     

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.     

醇拓扑指数对其色谱保留指数的预测

用多元线性回归分析将37种醇的结构拓扑指数与气相色谱保留指数相关联,结果获得了好的相关关系（r=0.9958）.     

硫醚、硫醇色谱保留指数的QSRR研究

研究了硫醚、硫醇在不同极性固定相上色谱保留指数与结构之间的关系,得到了影响硫醚、硫醇化合物Kováts保留指数的四个结构参数:分子极化效应指数MPEI、有效拓扑立体效应指数ETSEI、碳原子个数N及Wiener的路径数P3.并用这4个参数建立定量模型,预测硫醚、硫醇在不同极性固定相上Kováts保留指数,其相关系数均在0.98以上,预测值与实验值较为吻合.表8,参19.     

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.     

杜松籽油香气成分的理论分析模型

为研究杜松籽油香气成分的色谱保留指数与结构之间的定量结构-保留相关关系,在分子邻接特性及拓扑理论基础上,计算了65个杜松籽油香气成分的电性拓扑状态指数和分子连接性指数.将其中8种结构参数(~1X、~5X_c、E_1、E_2、E_3、E_5、E_6和E_8)作为结构描述子,引入到与杜松籽油香气成分的色谱保留指数相关的多元回归方程,构建了拟合度高、预测能力强的QSRR模型.将筛选的8种结构参数作为神经网络输入层单位神经元,采用8∶4∶1的网络结构,构建了有较强预测能力的神经网络模型,模型的总相关系数rt为0.9972,色谱保留指数的预测值与文献值的相对平均误差仅为0.88%,2者吻合度令人满意.结果表明杜松籽油香气成分的保留指数与8种结构参数之间有良好的非线性关系,研究结果为杜松籽油在药食两用产品的开发利用方面提供了理论依据.     

利用新的价连接性指数估算醇类化合物Kováts指数

以连接性指数为结构描述符,用多元回归技术建立了醇类化合物的结构与色谱保留值的相关性模型,各样本总体所建模型的相关系数均在0.98以上,这些模型较好地解释了醇类化合物保留指数的递变规律.为了检验模型的稳定性和预测能力,进行了留一法交互校验,相关系数均在0.98以上.该模型相关系数高,稳定性好,预测能力强.     

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.     

毛细管气相色谱法分析甲苯二异氰酸酯

寻找分析甲苯二异氰酸酯的毛细管气相色谱方法。选择典型的气相色谱固定液如ＳＥ－３０,ＳＥ－５４,ＯＶ－２２５,芳羧酸酯液晶和环糊精生物等涂渍成弹性石英毛细管柱,测定它们对甲苯二异氰酸酯异构体的分离能力。本方法简单、快速、准确率高,适合用于工业分析和环境监测甲苯二异氰酸酯异构体。     

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.     

A novel molecular distance edge vector as applied to chemical modeling of quantitative structureretention relationships： Various gas chromatographic retention behaviors of polychlorinated dibenzofurans on different polarityvarying stationary phases

Based on the identical group as a pseudo atom instead of a typical atom, a novel modified molecular distance-edge （MDE） vector μ was developed in our laboratory to characterize chemical structure of polychlorinated dibenzofurans （PCDFs） congeners and/or isomers. Quantitative structure-retention relationships （QSRRs） between the new VMDE parameters and gas chromatographic （GC） retention behavior of PCDFs were then generated by multiple linear regression （MLR） method for non-polar, moderately polar, and polar stationary phases. Four excellent models with high correlation coefficients, R=0.984--0.995, were proposed for non-polar columns （DB-5, SE-54, OV-101）. For the moderately polar columns （OV-1701）, the correlation coefficient of the developed good model is only 0.958. For the polar columns （SP-2300）, the QSRR model is poor with R=0.884. Then cross validation with leave-one out of procedure （CV） is performed in high correlation with the non-polar （Rcv=9920.974） and weakly polar （Rcv=921） columns and in little correlation （Rcv=0.834） with the polar columns. These results show that the new μ vector is suitable for describing the retention behaviors of PCDFs on non-polar and moderately polar stationary phases and not for the various gas chromatographic retention behaviors of PCDFs on the different polarity-varying stationary phases.     

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.     

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。     

烷基硫醇类化合物在气相色谱中的QSRR研究

利用分子力学和量子化学方法计算出烷基硫醇类化合物的分子结构描述参数,用多元线性回归法建立化合物在不同极性色谱柱上的QSRR模型。烷基硫醇类化合物在不同极性色谱柱上的气相色谱保留指数与其拓扑指数之间具有较好的线性关系。建立的不同极性色谱柱上的烷基硫醇类化合物的色谱保留QSRR模型预测此类化合物的色谱保留值,具有较好的稳定性和准确性。