卤代苯和苯酚的衍生物的结构表征和毒性预测

应用按非氢原子分类的分子电性距离矢量(MEDV)表征了25个卤代苯和苯酚的衍生物的结构,以MDEV为参数通过多元线性回归建立了结构与活性的定量相关模型(R=0.949).另外,采用逐步回归的方法从原模型中选择3个参数建立了新的定量数学模型(R=0.938),继以留一法进行交互检验,Ra2为0.800,说明模型具有良好的稳定性和预测能力,能用来评估和预测卤代苯和苯酚的衍生物的环境行为.     

汽油中烷烃自相关拓扑指数与辛烷值的相关性

采用4种自相关拓扑指数和多元线性回归方法对29种烷烃的分子拓扑结构和辛烷值的关系进行了详细研究．其中用F(t) = ∑n05in05j方程计算得到的本征函数值优于其他3种方法,方程中的n表示与节点碳原子连接的碳原子数目或氢原子数目．忽略拓扑指数的高阶项即F(5)和F(6)项时,拟合方程的相关系数变化不大,自相关拓扑指数能够恰当地反映这些烷烃的分支程度和分子大小．在C节点—C连接和C节点—H连接两种方式中,相关系数对于马达法辛烷值(MON)和研究法辛烷值(RON)分别是0980 2、0983 1和0992 0、0989 3．当同时结合C节点—C连接和C节点—H连接的自相关拓扑指数时,拟合结果进一步改进,相关系数和平均误差分别为0991 2、24(MON)和0994 4、23(RON)．     

汽油中烷烃自相关拓扑指数与辛烷值的相关性(英文)

采用4种自相关拓扑指数和多元线性回归方法对29种烷烃的分子拓扑结构和辛烷值的关系进行了详细研究.其中用F(t)=∑n0i.5n0j.5方程计算得到的本征函数值优于其他3种方法,方程中的n表示与节点碳原子连接的碳原子数目或氢原子数目.忽略拓扑指数的高阶项即F(5)和F(6)项时,拟合方程的相关系数变化不大,自相关拓扑指数能够恰当地反映这些烷烃的分支程度和分子大小.在C节点—C连接和C节点—H连接两种方式中,相关系数对于马达法辛烷值(MON)和研究法辛烷值(RON)分别是0.980 2、0.983 1和0.992 0、0.989 3.当同时结合C节点—C连接和C节点—H连接的自相关拓扑指数时,拟合结果进一步改进,相关系数和平均误差分别为0.991 2、2.4(MON)和0.994 4、2.3(RON).     

脂肪酸酰胺水解酶抑制剂抑制活性的神经网络预测模型

为研究脂肪酸酰胺水解酶(Fatty acid amide hydrolase,FAAH)抑制剂抑制活性(p Ki)定量构效关系(Quantitative structure-activity relationship,QSAR),计算了72种FAAH抑制剂的两类结构参数,一类是拓扑指数,另一类是量化参数.利用最佳变量子集回归的方法,建立了7个参数(e2,m3 2,m3,lg P,SAA,m59,e14)的QSAR模型,该模型经验证具有良好的稳健性和预测能力,以此7个参数为人工神经网络的输入层,设定7∶5∶1的网络结构,所建BP模型的相关系数为0.994.结果表明,拓扑指数联合量化参数能全面表征FAAH抑制剂的分子结构特征,其中e2,m3 2,m3,lg P,SAA,m59,e14与p Ki呈现良好的非线性关系,BP神经网络的预测结果优于多元线性回归方法所得的结果.     

嘧啶苯磺酰脲衍生物对小麦纹枯病菌体外抑菌活性的QSAR研究与分子设计

目的:建立嘧啶苯磺酰脲衍生物(PSU)对小麦纹枯病菌杀菌活性(T_c)和电性距离矢量(E_v)的定量构效关系(QSAR)模型,探讨影响T_c的结构因素.方法:基于拓扑方法计算了15种嘧啶苯磺酰脲衍生物的电性距离矢量.通过最佳变量子集回归建立这些化合物的T_c与E_v的多个QSAR模型.结果:其中最佳三元数学模型的判定系数(R~2)及逐一剔除法的交叉验证相关系数(R_(cv)~2)分别为0.851和0.738.经统计指标诊断,所建模型具有良好的稳健性及预测能力.结论:根据进入此模型的E_(62),E_(59)和E_(27)可知,影响嘧啶苯磺酰脲衍生物对小麦纹枯病菌杀菌活性的主要因素是分子的二维结构特征—NH—,≥S≤,—OH,—CH_g(g=0,1)和C等结构碎片.由结构修饰提出3种化合物的抑菌活性(T%)均超出96.5%,有待以后生物实验予以证实.     

分子连接性指数法研究卤代烃的结构与沸点的定量关系

根据已知卤代烃类化合物的分子结构特征,应用分子连接性指数法(运用拓扑理论、在分子分枝指数基础上发展起来的),由100种卤代烃在常压下的沸点及相应的结构参数,用多元线性回归法建立起了分子结构与沸点之间的定量关系式,相关系数达到0.890。用此式计算卤代烃的沸点与已知数值相比较表明其误差均较小。从此式中的各个自变量的系数可以分析此类化合物的沸点与分子结构特征的关系。结果表明分子的分枝越多,沸点越低;分子越大、分子表面积越大,化合物沸点越高。     

4-取代喹啉衍生物抗菌活性的定量构效关系研究与分子设计

为了研究4-取代喹啉衍生物对大肠肝菌的抗菌活性(I.I.)的定量构效关系,基于拓扑理论,计算了36种上述化合物的分子电性距离矢量(Mi).通过最佳变量子集回归的方法建立了其中33种化合物对大肠肝菌抗菌活性的三元(M_(59),M_(67),M_7)QSAR模型,该模型的相关系数(R)、判断系数(R~2)及逐一剔除法交叉验证系数(RCV2)分别为0.904,0.817和0.761.模型通过不同的方法检验具有良好的稳健性及预测能力.根据进入模型的3个变量可知,影响4-取代喹啉衍生物对大肠肝菌的抗菌活性(I.I.)的主要结构片段是—NH—(或—NH=),=O,N,—O—(或—S—)和CH_3—.由该结论设计出4种新化合物,抗菌活性均超过73.04%,有待以后生物实验予以验证.     

密度泛函理论研究冠醚与K 配位的定量构效关系

用密度泛函理论(DFT),在B3LYP/6-31G(d)水平上对冠醚分子进行几何优化和计算,得到四极矩Qii,偶极矩μ,熵S,总能量ET四个量子化学参效,用来预测开链冠醚和15-冠-5衍生物与碱金属K 配位的稳定常效,用线性回归方法建立了这些参数与冠醚/K 配位稳定常数的结构-性能定量关系(QSPR)模型,此模型的相关系数R为0.924 4,标准误差s为0.257 5.结果表明,用这些量子化学参数所建立的冠醚QSPR模型具有可靠的预测能力.     

用数理统计方法研究有机化合物的结构和性质之间的定量关系Ⅰ饱和烃和饱和卤代烃

本文对饱和烃和卤代烃在常压下的沸点与其化学结构之间的关系进行了研究．一组(20种)饱和烃的沸点与表征其结构的拓扑指数之间建立了相关方程，相互、相关系数r=0．9999，标准偏差s=0．7829．由一组(34种)饱和卤代烃的沸点建立的相关方程r=0．98981，s=6．8914．     

亚氨基二乙酸-氯化钠-水三元体系的溶解度模型

根据电解质溶液理论,在对NRTL方程进行简化的基础上,建立了计算IDA-NaCl-H2O三元体系溶解度的数学模型,采用本模型,对IDA-NaCl-H2O三元体系在0～60℃范围内的溶解度随温度变化关系进行了回归,并与实测结果进行了比较分析,结果令人满意,同时从理论上解释了氯化钠含量对IDA溶解度的影响。     

含有活性氢原子化合物的羧基化反应

本文综述了各种羧基化剂对含有活性氢原子化合物的羧基化反应。论及;1.MMC对伯—硝基烃和活性酮的羧基化反应。2.BrMgO_2C—N(?)NCO_2MgBr对活性酮化合物的羧基化反应。3.碱金属酚盐和二氧化碳对伯硝基烃、活性酮、活性酯、以及RC≡C-H,RCH_2CN,环戊二烯,茚和硝基甲苯的羧基化反应。4 DBU和二氧化碳,DBU锂盐作为二氧化碳的载体对活性酮类的羧基化反应以及在NaH存在下(?)对伯硝基烃类的羧基化反应。     

多氯代二苯并呋喃Ah受体结合能力的QSAR研究

基于化学拓扑理论,计算了26种多氯代二苯并呋喃(PCDFs)的分子连接性指数mXvt、电拓扑状态指数En,用多元回归研究了这些化合物的Ah受体结合能力与其中5Xvp、4Xvpc、E9的定量关系.经逐步回归分析,建立了最佳的定量结构-生物活性相关(QSAR)模型,相关系数优于文献.用Jackknife法和LOO交互检验证明模型具有良好的稳健性与预测能力,其计算值与实验值基本吻合.     

2519铝合金本构关系的人工神经网络模型

2519铝合金足一种新型的装甲材料，变形时，各热力学参数之间存在着非常复杂的非线性关系，采用Gleeble 1500热模拟机上圆柱体轴对称高温压缩试验数据建立了该合金本构关系神经网络模型，利用所建立的网络模型对其它一些热力学状态下材料的流变应力进行了预测，实验结果表明：在目标函数为0．2、隐层节点数为5、学习率为0．1时，预测数据与实验数据吻合良好，系统误差较小(拟合度为2．6％)，表明已形成了一个知识基的本构关系模型。     

非参数回归在 R 中的实现

介绍非参数回归模型的两种估计方法,即局部多项式回归和光滑样条回归,并详细阐述了两种方法在R中的实现过程,对理解非参数回归模型有很大帮助,并给出了局部多项式回归和光滑样条回归的程序代码,使非参数回归的应用变得简单,结果解释也较为容易,有利于在实际中应用.     

基于PRIN描述子的肽毛细管区带电泳迁移率支持向量回归预测模型

基于氨基酸描述子PRIN,利用加和法构建了102个混杂肽(从2肽到14肽)毛细管区带电泳迁移率的支持向量回归(SVR)预测模型(ε=0.012、σ=5和C=5),并与多元线性回归作了比较研究,结果表明SVR要好于多元线性回归方法,SVR方法对训练集和预测集的预测残差平方和(PRESS)分别是0.0097和0.0135及预测复相关系数分别为0.9774和0.9419,其预测结果与实验值一致,且提出了一个简单的方法并指出迁移率与描述肽的分子结构信息的PRIN参数存在着非线性关系。     

利索卡因在SC CO2中的溶解度测定及模型研究

化合物在超临界CO2中的溶解度数据对选用合适的超临界流体法制备超细药物粒子非常重要,如对利索卡因的微粉化.为此,测定了不同条件下利索卡因在超临界CO2中的溶解度.实验结果表明:利索卡因在超临界CO2中的溶解度随压力(9.0～30.0 MPa)的升高而增大,随温度(308.0～328.0 K)的升高而减小,其溶解度主要受超临界流体密度的影响.采用不同模型对利索卡因的溶解度进行模拟预测,结果表明Chrastil经验模型比Peng-Robinson EOS模型和Mendez-Santiago and Tej经验模型有更好的关联效果,其平均相对偏差(AARD)为5.96％.     

预测多氯二苯硫醚热力学性质的数学模型

以分子连接性指数(Xi)和分子电性距离矢量(Mi)表征209个多氯二苯硫醚(PCDS)的分子结构,利用多元线性回归方法,建立了和多氯二苯硫醚热力学性质(分子平均极化率α、恒容热容CV0、标准焓H0、标准熵S0和自由能G0)的定量结构-性质相关性(QSPR)模型,用所建数学模型估算多氯二苯硫醚的热力学性质,估算值和文献值基本吻合,相对平均误差分别为0.386%、0.108%、0.044%、0.644%、0.000 3%.经Jackknife和LOO交互检验证明了模型具有良好的稳健性和预测能力.     

硝基甲苯类化合物羧基化反应的溶剂体系研究

对于含有活性氢原子化合物的羧基化反应通常是在强极性的非质子偶极溶剂中进行的,通过实验发现,采用部分廉价的常用溶剂做为DMF或DMSO的稀释剂同样可以进行羧基化反应,当稀释剂选择适当时,可以获得与用纯DMF或DMSO相同的结果,对于硝基甲苯的羧基化反应,吡啶和氯苯是理想的稀释剂。     

基于径向基函数神经网络的投资预测模型

利用径向基函数(RBF)神经网络,建立投资预测模型,有效解决经济投资预测中非线性预测问题.以历史数据为例,对所建立投资预测网络模型进行仿真、分析仿真结果.根据生产总值与投资分配之间存在的映射关系,应用RBF神经网络建立投资预测模型.模型既真实地表达了投资要素之间的高度非线性关系,又考虑了分配结构的优化问题,具有很高的预测精度,更具有较强的实际应用意义.     

Lasso Logistic回归模型识别脂肪肝风险因素效果研究

探讨Lasso(最小绝对收缩和选择算子)Logistic回归模型对脂肪肝风险因素识别研究的应用效果.利用国人健康风险评估问卷(V1.0)对第四军医大学西京医院门诊部特诊中心某事业单位工作人员(含离退休人员)进行调查,建立脂肪肝的Lasso Logistic回归模型.通过交叉验证法选择模型中最佳的调和参数λ,再建立最优子...