神经网络法研究多溴代二苯胺热力学性质

基于澳取代位置及邻接矩阵，定义新的取代基指数0x，并计算了二苯胺和209个多溴代二苯胺的分子形状指数Km和电性距离矢量Mm，经最佳变量子集回归建立了210种该有机污染物热力学性质与0X、／123、M29、M36指数的定量结构一性质相关性（QSPR）模型．将这4个结构参数作为BP神经网络的输入层结点，分别采用4：21：1、4：24：1、4：24：1的网络结构，利用BP算法获得了三个令人满意的QSPR模型，其总相关系数R分别为0．9999、0．9997和0．9995，标准误差分别为1．036、1.469和1．510，利用该模型得到的Sθ、△fHθ。和△fGθ的预测值，与文献值的相对平均误差分别为0．11％、0．34％和0．24％，两者吻合度非常理想，说明该模型具有很好的稳定性、相关度和预测能力，结果表明多溴代二苯胺的热力学性质与0X、K3、M29和M36有很好的非线性关系，证明利用新定义的取代基指数建立的ANN模型对多溴代二苯胺性质的预测是合理的、适用的．

醇和酚类污染物对欧洲林蛙蝌蚪及梨形四膜虫毒性的定量结构-活性模型

醇和酚类等有机化合物作为重要的工业原料,广泛应用于医药卫生、有机合成、食品工业等领域,但生产中排放于环境的这些物质,会对生物造成一定的毒性作用。为建立包含醇和酚类有机污染物对欧洲林蛙蝌蚪及梨形四膜虫毒性的定量结构-活性相关性模型,计算了227种有机污染物的分子连接性指数和分子形状指数,优化筛选了分子连接性指数的0X、1X、2X、4X和5Xc、分子形状指数的K1和K2共7种参数,将这7种结构参数作为神经网络输入层变量,110种有机污染物对欧洲林蛙蝌蚪的毒性值作为输出层变量,采用7:8:1的网络结构方式,构建了令人满意的对欧洲林蛙蝌蚪毒性的神经网络预测模型,方程总相关系数r为0.988,毒性预测值与实验值之间的平均误差为0.14。为检验指数的普适性,同样用这7个结构参数与117种醇和酚类化合物对梨形四膜虫的毒性进行分析,所得神经网络模型的总相关系数达到0.997,对梨形四膜虫毒性的预测值与实验值之间的平均误差仅为0.065,结果表明,所建模型具有良好的预测有机污染物对林蛙蝌蚪及梨形四膜虫急性毒性的能力。

取代芳烃抑制黄瓜种子发芽率毒性拓扑模型

基于分子拓扑邻接矩阵的分子形状指数mK及电性拓扑状态指数Ef,计算了29种取代芳烃的Kier指数.通过多元线性回归法,建立了拓扑指数与取代芳烃抑制黄瓜种子发芽率的毒性pC50的定量结构-活性相关模型,该模型相关系数R2为0.874,标准偏差S为0.116,计算值与实验值基本吻合.经Jack-knife逐一剔除法检验,所建模型具有良好的预测能力与稳健性.利用该模型探讨了取代芳烃抑制黄瓜种子发芽的毒性机理,证明这些化合物属于极性麻醉或反应性毒物.

神经网络法应用于酚类化合物对青海弧菌毒性的预测

青海弧菌对有毒酚类化合物具有强烈的敏感性,为建立酚类衍生物对青海弧菌毒性的定量结构-活性相关性(QSAR)模型,分析了16种酚类衍生物的分子结构与对青海弧菌毒性之间的相关关系,计算了酚类衍生物的分子连接性指数和分子形状指数,并优化筛选了分子连接性指数的1阶路径指数(~1χ)和分子形状指数的2阶特征指数(K_2)及1阶和2阶指数乘积值(K_4),用这3种指数与对青海弧菌的毒性进行多元回归分析,多元回归方程的决定系数R^2=0.971。为进一步提高预测精度,将这3种分子结构参数作为神经网络的输入变量,毒性值作为输出变量,采用3:2:1的网络结构,通过反向传播(BP)神经网络法获得满意的QSAR预测模型,总的相关系数r为0.996,计算得到的毒性预测值与实验值较为吻合,平均相对误差仅为1.98%,结果表明该模型具有良好的预测酚类衍生物毒性的能力,可以看出神经网络方法对酚类化合物发光菌毒性预测比多元线性回归方法的统计学意义更加明显。

吲唑类PI3Kδ选择性抑制剂活性理论模型的构建

吲唑类PI3Kδ选择性抑制剂是一类新的靶向抗癌药物,有的已开始应用于临床.为了研究PI3Kδ抑制剂的活性pIC50与结构之间的定量结构-活性关系,在分子拓扑理论的基础上,计算了47个PI3Kδ抑制剂分子的分子形状指数和电性拓扑状态指数,筛选了分子形状指数的K1,K3,K4和电性拓扑状态指数的E7,E16,E19共6种结构参数,建立了这些PI3Kδ抑制剂分子的活性与K1,K3,K4,E7,E16,E19这6种结构参数的定量结构-活性相关性多元回归模型,并将这6种参数作为神经网络输入层变量,47个PI3Kδ抑制剂分子的活性为输出层变量,采用6∶4∶1的网络结构方式,建立了预测能力强的神经网络模型,其总相关系数r为0.9794,利用该神经网络模型计算得到的预测活性值与实验值的平均相对误差为1.92%.结果表明,PI3Kδ选择性抑制剂的活性与6种分子结构参数之间有良好的非线性关系,基团的类型、基团的连接位置以及相互之间的作用均能影响PI3Kδ选择性抑制剂的活性.

酚类化合物臭氧氧化速率的神经网络研究

酚类化合物(BP)是重要的工业原料或中间体,但工业废水含有的酚类化合物会对环境造成污染。为建立酚类化合物臭氧氧化速率的QSPR(quantitative structure-property relationship)预测模型,分析了23种酚的分子结构与臭氧氧化速率之间的相关关系,计算了这些酚的分子连接性指数和分子形状指数,优化筛选了连接性指数的1χ和2χ、分子形状指数的K1和K2共4种参数,将其作为BP神经网络的输入层变量,臭氧氧化速率作为输出层变量,采用4:2:1的网络结构,获得了令人满意的QSPR神经网络预测模型,模型总相关系数r为0.976,计算得到的臭氧氧化速率的预测值与实验值较为吻合,平均残差仅为0.05;为检验结构参数建立模型的普适性,同样方法建立对酚类化合物的辛醇-水分配系数的预测模型,模型总相关系数r达到0.993,辛醇-水分配系数的预测值与实验值吻合度较为理想,结果表明,本法建构的神经网络模型具有良好的稳健性和预测能力。

卤代苯对呆头鱼、发光菌急性毒性的构效关系研究

基于分子拓扑邻接矩阵,计算了11种卤代苯的分子形状指数(K_m)。通过最佳变量子集回归方法,建立了11种上述化合物对发光菌和呆头鱼等急性毒性(pC_(50):pEC_(50),pLC_(50))的QSAR模型。对于发光菌的pEC_(50)模型的判定系数(R^2)和校正判定系数R_(adj^2)依次为0.884和0.855,相应呆头鱼pLC_(50)模型为0.897和0.871。经R^2,R_(adj^2)等检验,上述模型具有令人满意的稳健性和预测能力。

二噁英类卤代芳烃的溶解度和正辛醇/水分配系数的预测

基于分子拓扑理论,计算了4种二噁英类卤代芳烃(PCDDs,PCDFs,PCBs,PCDEs)的Kier分子形状指数(mK)(m=1,2,3),用线性回归的方法建立了与它们的溶解度和正辛醇/水分配系数的定量结构/性质相关(QSPR)模型。通过模型得到的计算值与实验值基本吻合,并用Jackknife法检验了该模型的总体稳健性。结果表明,所建模型预测能力强,稳健性高。

基于三维分子描述符的埃坡霉素类衍生物抗癌活性预测

为预测埃坡霉素类衍生物的抗癌活性,定义了一套表征分子形状的描述符,即K阶形状参数,并计算了67个表征分子的电子、拓扑和几何结构的分子描述符.描述符经遗传算法筛选,用于建立基于支持向量学习机(SVM)的抗癌活性分类模型;用留一法和5重交叉验证法对SVM模型参数进行了优化.结果表明模型具有较高的预测性且两种方法得到相近结果,交叉验证的预测正确率达80.6%;经筛选后的描述符有30个,其中含有5个K阶形状参数,这些描述符对埃坡霉素类衍生物的抗癌活性的模型建立具有比较重要的作用.

酚类化合物对硝化颗粒污泥活性抑制的预测模型

基于拓扑理论计算了16种酚类化合物的分子形状指数(mK)以及原子类型电性拓扑状态指数(En).应用多元线性回归及最佳变量子集方法,建立了这些拓扑指数与酚类化合物对硝化颗粒污泥活性抑制的定量结构-活性相关模型.该模型的传统判定系数R2为0.932,逐一剔除法的交叉验证系数R2cv为0.874,通过R2,F,R2Adj,R2cv,VIF,FIT等检验,证明该模型具有良好的稳健性和预测能力.

神经网络法研究圆叶葡萄挥发性成分保留指数

为了研究圆叶葡萄挥发性组分的香气特征,基于分子结构和邻接矩阵,计算了49个圆叶葡萄挥发性成分的分子形状指数、电性拓扑状态指数和电性距离矢量,建立了这些有机化合物包括醇类、醛类、酯类、酸类、酮类等分子的色谱保留指数与4K、I8、I13、M9、M155种指数的定量结构-保留相关性(QSRR)模型。将上述5种结构参数作为神经网络的输入神经元,采用5∶4∶1的网络结构,利用BP算法获得了令人较为满意的QSRR预测模型,模型的总相关系数R为0.967,利用模型得到的色谱保留指数预测值与实验值的相对平均误差为4.87%,两者吻合度较好。结果表明,圆叶葡萄挥发性成分的保留指数与5种结构参数之间有良好的非线性关系,模型能较好解释圆叶葡萄挥发性组分香味性质的递变规律。

山楂挥发性组分色谱保留时间的定量构效关系研究

计算了山楂香料中51种挥发性成分的分子价连接指数(m XtV)和分子形状指数(m K),采用最佳子集回归方法建立这些拓扑指数与山楂香料中51种挥发性成分色谱保留时间(RT)的定量构效关系模型。该模型的相关系数(R)为0.981,计算值与实验值较好吻合,并用Jackknife方法对模型的稳健性进行了检验。结果表明,所建模型较好地揭示了山楂香料中挥发性成分色谱保留时间的变化规律。

白毛银露梅挥发性组分色谱保留时间的预测

基于分子形状指数nK、Kier分子价连接性指数mXtV、原子类型电性拓扑状态指数Ek,通过多元线性回归及最佳变量子集方法,构建白毛银露梅挥发性组分分子结构与色谱保留时间t的定量构效关系模型。并用Jackknife法对模型的稳健性进行检验。结果表明:分子形状指数、Kier分子价连接性指数和原子类型电性拓扑状态指数能够较全面地表征分子结构特征,有效地揭示了影响白毛银露梅挥发性组分色谱保留时间的本质因素。

氟化酚类化合物急性毒性的定量构效关系研究

应用分子形状指数（^mK）、电拓扑状态指数（匠）构建氟化酚类化合物定量结构一急性毒性关系模型，其多元相关系数为0．986，并用Jackknife法进行稳健性检验，相关系数在0．983～0．992之间，具有良好的稳健性和预测能力，计算值与实验值颇为吻合，结果优于文献方法。

基于拓扑指数研究多氯联苯生物降解速率常数

基于Kier的分子形状指数(J)和新提出的氯原子位置指数(D)表征66个多氯联苯的分子结构,并与其生物降解速率常数对数(lnK)关联。通过最佳变量子集回归方法建立多氯联苯lnK的三变量参数(DCl、^(2)J、^(3)J)的QSAR模型。其传统相关系数和交叉验证相关系数依次为0.854和0.837。通过“三性”原则检验,该模型具有令人满意的相关性、稳健性和预测能力。结果显示影响多氯联苯ln K的主要因素是分子内所含氯原子的数目及其所处位置。

用分子形状指数预测多氯联苯醚的热力学性质

多氯联苯醚是一类重要的持久性有机污染物。为了了解其对环境造成的危害,需要研究其基础的理化性质,但由于其结构的复杂性,数据的获得受到限制。所以,定量结构-性质相关性(QSPR)研究成了1种替代方法。本文基于化学拓扑理论,计算210种多氯联苯醚(包括联苯醚)的Kier分子形状指数(~mK)(m=1,2,3),同时提出了取代基定位参数(O_(Cl)),并用多元回归研究这些化合物的标准焓(H^0)、自由能(G^0)、恒容热容(C_V^0)和标准熵(S^0)与~mK和O_(Cl)的定量关系。经逐步回归分析,建立了最佳的定量结构-热力学性质的相关模型,相关性良好,相关系数分别为1.00 0,1.00 0,0.999 7,0.992 6。通过模型计算值与文献值基本吻合,相对平均误差分别0.06%,0.07%,0.14%,0.75%。并用Jackknife法和交互检验证明该模型的稳健性和预测能力良好。

多溴代芴热力学性质的理论预测研究

为了预测环境污染物多溴代芴的热力学性质,计算了60种多溴代芴的分子连接性指数、电性距离矢量指数、电性拓扑状态指数以及分子形状指数.采用多元线性回归的方法建立了多溴代芴化合物的标准生成焓(Δ_fH^0)、标准熵(S^0)、标准生成吉布斯自由能(Δ_fG^0)及等容热容等热力学性质的QSPR相关性模型,方程的相关系数值均在0.99以上.与相关文献的相关系数R和标准误差S进行比较,该模型具有良好的预测能力和稳定性.