分子连接性指数的新定义

在原子价电子层结构的基础上提出了原子结构半径和键参数的概念 ,并将其引入分子连接性指数中 ,重新定义了顶点原子的连接性值 ,设计了适用于有机体系和无机体系的系列连接性指数 .新的分子连接性指数物理意义明确 ,方法简单 ,不需要任何实验数据 .实际应用表明 ,新分子连接性指数不仅保留了原分子连接性指数的优点 ,而且将分子连接性指数的应用范围扩大到了含多种杂原子的有机体系和含过渡元素的无机体系 .

一种修正分子连接性指数杂原子点价的新方法

提出了一种对分子连接性指数中杂原子点价进行修正的新方法,新点价统一了碳原子与其它杂原子点价的定义公式,使杂原子的价点价与非价点价的定义具有了唯一性.对原点价的一些不足,尤其是在处理高氧化态原子时得到显著改进,且保持了碳原子与原定义的非价和价点价具有相同的数值,并继承了分子连接性指数原有的好的性质.新点价物理意义明确,具有与原子电负性相近的定义,其价与非价之差与原子的Mulliken电负性有很好的相关性,且在保持了与体积具有良好相关性的基础上,在处理原子的电性性能上有明显改进.进一步明确了价与非价指数的概念,并提出了杂原子取代效应的概念.实际计算应用表明,新点价在处理杂原子,尤其是具有高氧化态和不同氧化态的原子上有明显的改进.

QSAR计算中的分子连接性指数法

本文介绍了分子连接性指数法的原理及各阶指数的计算方法,以及在QSAR计算中的应用实例,并对特殊连接性指数的用法作了分析.

估算多氯联苯在鱼体内生物富集因子的分子连接性指数模型

根据 40个 PCB在鱼体内生物富集因子 ( BCF)的实测数据建立了分子连接性指数估算模型 .模型可决系数 0 .91 1 ,平均误差 0 .1 95个对数单位 .通过比较发现 ,对于单一类别化合物分子连接性指数模型比片段常数模型更精确 ,对分子整体结构特征的描述效率更高 ,但片段常数模型具有物理意义明确、变量选择及模型调整灵活的优点 .

分子连接性指数法预测多氯联苯醚(PCDEs)的理化性质

通过计算多氯联苯醚 (PCDEs)所有 2 0 9种可能分子结构的分子连接性指数 ,以 10 6种PCDEs理化性质的实验值为建模样本 ,建立并优选了PCDEs的饱和蒸气压 (P0L)、水溶解度 (Sw)和正辛醇 水分配系数 (Kow)的定量结构———性质相关 (QSPR)方程 ,检验结果表明方程相关性显著。在此基础上对其余 10 3种文献中尚未报道实验值的PCDEs的上述参数进行了预测。利用得到的预测值 ,进一步给出了另外 3种理化性质———亨利常数 (H)、空气 水分配系数 (Kgw)、空气 正辛醇分配系数 (Kgo)

分子价连接性指数中杂原子价点价计算新方法及应用

对分子价连接性指数中杂原子点价δvi 的计算方法进行了改进 ,提出了一种计算杂原子价点价δhi 的新方法 ,认为分子中某一杂原子i的价点价δhi 值不仅与它的价层电子数Zi、最高主量子数ni 以及结合的氢原子数目hi 有关 ,还与它所在的族数Ni、隐氢图中连接的其他原子的数目mi 以及杂化方式Lp有关。杂原子i的δhi 值与该原子i的Pauling电负性具有相近的物理意义。用由δhi 构成的分子价连接性指数nχh(n =0 ,1,2 )研究了取代芳烃和烃衍生物的物理化学性质和生物活性 ,结果表明 ,1χh 比1χv有显著的改善 ,计算值与实验值接近的程度更高。

分子连接性指数~mX^z与不饱和链烃沸点的定量关系研究

提出了一个计算分子中成键原子点价δzi 的新方法 ,以δzi 为基础建构的新的分子连接性指数为mXz=∑ (δzi·δzj·δzk…… ) -0 .5,其中0 Xz,1Xz 的定义为 :0 Xz=∑ (δzi) -0 .5,1Xz=∑ (δzi·δzj) -0 .5,并研究了0 Xz,1Xz 与不饱和链烃沸点的相关性 .结果表明 ,该拓扑指数具有良好的结构 -性质相关性 .以0 Xz,1Xz和碳原子数N为结构参数分别与 80个单烯烃、39个单炔烃、16 9个不饱和链烃 (包括烯烃、炔烃及烯炔 )的沸点进行关联所得到的三元回归方程为 :单烯烃 ,log(779 13-bp) =2 82 2 433-0 0 133346 0 Xz-0 0 6 383791Xz+ 0 0 1112 2 9N (R =0 99895 ,F =2 0 2 783 6 5 ,s =3 36 ) ;单炔烃 ,log(797 4 7-bp) =2 80 9912 -0 0 10 83740 Xz-0 0 86 45 40 1Xz+ 0 0 2 330 2 8N (R =0 99935 ,F =986 5 7 36 ,s =3 6 5 ) ;不饱和链烃 ,log(741 2 6 -bp) =2 7795 2 6 + 0 0 1943880 Xz-0 0 5 1915 81Xz-0 0 2 110 47N (R =0 9946 7,F =82 387 2 6 ,s =7 74) .应用这些经验公式可以预测不饱和链烃的沸点 .

根据分子连接性指数估算非极性有机化合物在鱼体中的生物富集因子

研究了有机化合物在鱼体中的生物富集因子（ＢＣＦ）与分子连接性指数（ＭＣＩ）之间的定量关系．通过逐步回归分析，以８０种非极性化合物ＢＣＦ实测值为基础，建立了根据ＭＣＩ估算ＢＣＦ的定量模型．利用Ｊａｃｋｋｎｉｆｅ法按分组和单个化合物随机抽取等方式对模型稳健性进行检验．结果显示回归方程的可决系数（Ｒ２）表现出较强的统计稳健性，但个别化合物的存在对模型精度有一定影响．在不同类别化合物与模型ＪａｃｋｋｎｉｆｅｄＲ２的关系研究中发现，结构相对简单和复杂的３类化合物对模型影响较大，其中氯代脂肪烃在模型中起核心作用．比较了ＭＣＩ回归模型与根据ＫＯＷ建立的回归模型．就所研究的８０种非极性化合物而言，前者平均误差（０．２８８个对数单位）小于后者（０．３０２个对数单位）

分子连接性指数对部分有机污染物溶解度及疏水参数的预测

以化学键为基础定义了键连接性指数和分子键连接性指数 ,分子键连接性指数与卤代烷、环烷烃、烷基苯和含氧原子醇、酮、醚及卤代苯等有机污染物的溶解度和辛醇 /水分配系数都具有良好的线性关系 ,使用该模型对化合物的溶解度及疏水参数的估算结果接近实验值 ,能很好地反映有机化合物的结构特性 ,可应用于不饱和碳氢体系和各类杂原子体系 。

用分子连接性指数关联和预测链烷烃的pVT性质

<正>流体的pVT性质在化工理论基础和应用研究中都具有重要的意义,通常采用经验关系式或基于一定理论模型的状态方程来描述.而流体性质与其结构存在着内在的、本质的联系,因此用于描述分子结构的分子拓扑指数可进行结构/性质的定量关联.本文基于分子拓扑指数,采用人工神经网络技术来研究烷烃的pVT性质.并假定物质的pVT性质与分子拓扑指数呈以下函数关系V=f(p,T,~mX_t)(1)函数f无统一的解析表达式且为一非线性函数.将分子拓扑指数对pVT性质的影响视为一个由拓扑指数空间到pVT性质空间的一个映射,即V=N(p,T,~mX_t)(2)在此映射关系中,N为神经网络,其权重参数可由部分物质的已知实验数据经神经网络训练后抽提得到,进而可对其他物质的pVT性质进行预测.1

应用分子连接性指数建立卤代烃结构与沸点的关系

选取100种卤代烃类化合物,运用拓扑理论,采用多元线性回归法建立了该类化合物的分子连接性指数与常压下沸点的定量关系式,其相关系数达到0.898 9.从定量关系式各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,结果表明分子的沸点随0X增大而降低,随1X2、X、3X的增大而升高.计算出的不同卤代烃的沸点与已知数据比较表明:计算误差在允许范围内.

摩尔响应值与分子连接性指数关系的再研究

对链烷烃、链烷醇、苯系列和酮类化合物选择适当的分子连接性指数，用摩尔响应值对它们进行多元线性回归，结果表明两者之间存在良好的相关性。

酚类化合物分子连接性指数与毒性

运用分子连接性指数(MCI)对部分酚类化合物的毒性进行了回归分析。以三阶价MCI(0Xv、1Xv、2Xv)为自变量,毒性指标为响应量,对比分析了酚类化合物对小鼠、发光菌和翻车鱼的毒性。结果显示,MCI对毒性的拟合总体较好,可用于对酚类化合物毒性的初步预测,但对小鼠的毒性显示化合物的专性毒性,拟合效果较差。变量的筛选采用向后筛选策略,结果表明,对于翻车鱼和发光菌,虽然自变量数减少,但方程拟合仍然很好。研究结果对于运用MCI研究化合物毒性具有一定的参考价值。

根据分子连接性指数估算极性有机化合物的吸附系数

研究了分子连接性指数与极性有机化合物吸附系数（以有机碳计）的关系．通过对建模组中２１１种极性化合物分子连接性指数与ｌｏｇＫＯＣ进行回归分析，发现仅根据分子连接性指数不能准确地计算其ＫＯＣ值．当在模型中引入极性校正因子后，计算的准确度明显提高．据此建立了估算极性有机化合物ＫＯＣ的定量模型．对所研究的２３１种极性化合物，平均估算误差为０３１个对数单位，４５％的估算误差在０２个对数单位之内．

预测有机物对虹鳟半致死浓度的分子连接性指数法

根据7类212种化合物对虹鳟半致死浓度实测数据研究了分子连接性指数与有机化合物半数致死浓度(log1/LC_(50))的定量关系。结果表明,在目前资料条件下,建立统一的分子连接性指数模型有一定困难,而按照不同类别建立的独立模型可以很好地描述这样的定量关系。模型的调整可决系数在0.62～0.92之间,平均残差为0.283个对数单位。残差超过0.5个对数单位的化合物占全部建模化合物的12％以下。在所研究的7类化合物中,有机磷预测模型的误差最大。

卤代苯的分子连接性指数与其毒性的QSAR研究

[目的]探明卤代苯类化合物对水生生物的致毒机理,为化学品环境风险的评价提供依据。[方法]采用细菌生长抑制试验,测定了17种卤代苯类化合物对长江水中混合细菌的慢性毒性。选用价分子连接性指数法对毒性数据进行定量结构活性关系（QSAR）研究。[结果]测得了17种卤代苯类化合物的MATC值,毒性范围为4.31（氯苯）~5.25（1,2,4三-氯苯）。卤代苯类化合物对长江水细菌的慢性毒性主要与苯环上取代基的种类、数目有关。取代基对毒性的贡献表现为：Br〉C l〉NH2〉OH。取代基数目越多,化合物毒性越强。[结论]方程-lgMATC=1.1906XVPC-0.3723XVP＋4.611能够很好的描述卤代苯类化合物对长江水细菌的慢性毒性。

量子化参数和分子价连接性指数对脂肪醇的QSPR/QSAR的相关性研究

根据分子中成键原子i的结构特征和所处的化学环境,新定义了原子i的点价iAδ,以价连接矩阵为基础构建了新的结构信息价连接性指数mA,并与量子化参数Qc结合,利用线性回归技术分别建立59个脂肪醇化合物的mAi和Qc与这些物质的QSPR/QSAR相关关系模型.新模型物理意义明确,计算简便,对脂肪醇化合物不同理化活性具有良好的估算和预测能力,复相关系数R>0.99,计算值与实验值均较好的吻合.

分子连接性指数与薄层色谱保留值的相关性研究

把分子连接性指数法应用到１０种氨基酸、１１种硫醚、６种硫醇和２０种醛、酮的２，４－二硝基苯腙薄层色谱保留值的相关性研究中。结果表明，相关系数均达优良级，标准偏差均在实验误差内。从而说明分子连接性指数法用在预测色谱保留值方面的广泛性和可靠性。

尼泊金酯色谱保留值与分子连接性指数定量关系研究

测定了12种尼泊金酯的色谱保留时间,通过计算表征其分子结构的8个分子连接性指数,对保留时间和连接性指数进行定量结构-色谱保留关系(QSRR)研究,解释了其色谱保留机理。得到的多元线性回归模型与5χvp显著性相关,交叉验证和预测结果表明,所建立的QSRR模型具有良好的稳定性和预测能力,可用于预测未知尼泊金酯类系列化合物的色谱保留时间。

分子连接性指数与羟基自由基反应活性定量关系

羟基自由基反应是水处理工程高级氧化工艺 (AOP)技术的化学基础 .以分子拓扑学邻接矩阵为基础 ,编写了分子连接性指数 (MCI)的计算程序 ,并采用多元线性逐步回归分析方法开发出有机化学品羟基自由基反应活性的定量构效关系 (QSAR)研究软件 .该软件经对多种不同结构有机化合物MCI计算检验正确 ,用于有机化学品中取代酚类、烷烃、醇类以及有机羧酸类化合物的羟基自由基反应活性QSAR研究 ,结果满意 .