酚类化合物气相色谱保留指数的定量结构相关性研究

应用偏最小二乘回归技术建立了102种酚类化合物气相色谱保留指数与分子全息结构间的相关模型,在最佳建模条件下得到非交叉验证相关系数(r2)为0.965,交叉验证相关系数(qLOO2)为0.963.从102种酚类化合物中随机选出68种作为训练集,其余作为测试集,来验证分子全息QSRR模型的预测能力和稳健性.在最佳建模条件对训练集进行偏最小二乘回归分析,r2为0.967,qLOO2为0.927.用训练集数据所建立的QSRR模型预测测试集中酚类化合物的色谱保留指数,结果表明,基于训练集所建立的QSRR模型具有很高的预测能力和稳健性,可以对测试集酚类化合物的气相色谱保留指数进行很好的预测.此外,利用最佳全息定量结构保留关系(HQSRR)模型的色码图,探讨酚类化合物中的不同侧链基团对其色谱保留性质的影响,及其在固定相上的色谱保留机理.

取代联苯的定量结构活性相关及联合毒性研究

测定了 18种取代联苯对大型蚤 (Daphniamagna) 2 4h的单一毒性 (2 4h EC50 )及其混合物联合毒性 .对单一毒性进行了定量结构活性相关 (QSAR)分析 ,建立了辛醇 水分配系数 (lgKow)模型 ,理论线性溶剂化能相关 (TLSER)模型及量子化学参数模型 ,表明量子化学参数模型能很好地预测取代联苯的单一毒性 .混合物联合毒性研究表明 ,取代联苯的联合毒性机制为浓度相加效应 ,并且根据浓度相加预测了混合物半数抑制浓度 (EC50mix) ,预测值与实验值非常吻合 .

定量结构-性质相关原理在阴离子表面活性剂临界胶束浓度预测中的应用

利用定量结构 -性能相关 (QSPR)原理 ,建立起了 8类不同结构 ,计 40个阴离子表面活性剂临界胶束浓度(cmc)的定量模型 .所得到的最佳模型包括 :分子总能量 (ET)、分子生成热 (ΔHf)、分子偶极矩 (D)、前线分子轨道能量 (ELUMO,EHOMO)及憎水基 0级Kier&Hall指数 (KH0 ) ,计 6个描述符 ,复相关系数R2 =0 .9778.

基于神经网络的定量结构-性质相关性研究预测有机物燃烧特性

介绍了神经网络及定量结构-性质相关性(QSPR)研究基本原理,综述了两者相结合在闪点、自燃点、爆炸极限等化学物质燃烧特性预测中的应用和进展。分别对各性质不同预测模型的优缺点及适用范围进行了评述。在此基础上对神经网络与线性回归方法的比较、神经网络技术的发展等进行了探讨,对实验样本设计、分子描述符选择及模型验证等的研究现状和发展趋势进行了讨论。展望了QSPR在安全研究领域的应用前景。

单取代烷烃定量结构保留相关研究中的分子结构分区处理方法

将单取代烷烃RX(X=卤素,OH,SH,NH2等)分子结构分为两个区域(R和X)来提取分子结构参数,从三方面影响因素(烷基R、取代基X、R与X的相互作用)来定量关联RX的气相色谱保留时间。实验测定了37种单取代烷烃RX的气相色谱保留时间,并以键连接矩阵特征根之和EVM、烷基极化效应指数PEI、取代基质量分数w和取代基上氢原子所带部分正电荷ΔNH4个参数为变量,建立了定量结构保留相关模型。该模型具有良好的预测能力和外推能力,对醇在不同色谱柱上的保留指数进行了预测,结果与测定值符合得较好。

定量结构-保留相关关系辅助气相色谱-质谱法和气相色谱-红外光谱法定性分析香精中的醛酮酯类化合物

构建了简单的醛酮酯类化合物定量结构-保留相关关系(Quantitative structure-retention relationship,QSRR),结合气相色谱-质谱/气相色谱-红外光谱(GC-MS/GC-IR)方法建立快速、准确的香精样品中醛酮酯类化合物定性分析方法。以醛酮酯标样保留时间tR为因变量,分子拓扑指数0Q为自变量进行多元线性回归拟合(MLR)得到tR=0Q×A+B的QSRR模型;混合标样预测集得到QSRR模型为tR=0.90900Q-5.279(醛酮)和tR=0.82360Q-7.422(酯),相关系数R2=0.997,测试集化合物预测值与实验值的相对误差小于5%;结合GC-MS/GC-IR分析方法检测和谱库检索化合物类别,快速准确定性分析香精样品中醛酮酯类化合物,为复杂基体中醛酮酯类同系物和同分异构体分析提供了快速、准确的定性方法。

定量结构-活性相关法及其在食品研究中的应用前景

定量结构-活性相关(QSAR)从研究化合物的分子结构入手,运用适当的描述符,建立起结构和生物活性之间的定量关系。本文概述了QSRA方法的基本原理、研究方法及其在食品研究中的应用前景。

人工神经网络在定量结构-活性相关(QSARs)研究中的应用

人工神经网络 (ANN)源于模拟人脑中信息处理过程的计算机模型 .它独特的结构和处理信息的方法 ,使其在许多实际应用领域中取得了显著的成效 .介绍了人工神经网络的原理及其在定量结构 -活性相关 (QSARs)研究中的应用 ,并对其进一步的应用做了展望 .

饱和醇定量结构-保留相关研究中人工神经网络的应用

以拓扑指数（分子连接性指数）为结构描述符，用人工神经网络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。研究了网络构造对模型稳定性的影响，考察了模型在单一固定相上及多固定相上的适应性。与多元线性回归法相比较，人工神经网络模型具有更好的预测结果，但外推能力较弱。

橄榄油挥发性香气成分的神经网络定量结构-保留相关性(QSRR)研究

橄榄油富含不饱和脂肪酸及多种抗氧化营养物质,有良好的预防疾病和保健作用,故具有极高的保健和经济价值。为建构橄榄油挥发性香气成分保留指数神经网络的结构-保留关系模型,计算了橄榄油挥发性成分的连接性指数(m X)、分子形状指数(K m)、电性拓扑状态指数(E m)及电性距离矢量(M i),选取连接性指数的0 X、2 X、5 X,分子形状指数的K 2、K 3,电性拓扑状态指数的E 1、E 2和电性距离矢量的M 2共8种分子结构参数,作为BP神经网络方法的输入层变量,保留指数作为输出层变量,采用8-6-1的网络结构,构建模型总的相关系数R为0.9967,根据该模型计算得到的橄榄油挥发性成分保留指数预测值与实验值的平均相对误差仅为1.56%;结果表明,橄榄油挥发性成分保留指数与8种分子结构参数之间具有良好的非线性关系,—C、—C—、—C等基团片段是影响橄榄油挥发性香气成分保留指数大小的主要因素。

基于神经网络的黑莓果酒香气成分的定量结构色谱保留相关研究

采用人工神经网络(ANN)建立了36种黑莓果酒香气成分的结构与色谱保留时间之间的定量关系(QSRR)模型。以36种黑莓果酒香气成分的分子连结性指数和电拓扑指数作为输入、保留时间作为输出,采用内外双重验证的办法分析和检验所得模型的稳定性,所构建网络模型的相关系数为0.9993、交叉检验相关系数为0.9949、标准偏差为0.1100、残差绝对值小于0.47,应用于外部预测集,外部预测集相关系数为0.9833。为了便于比较,也采用多元线性回归(MLR)法建立了QSRR模型,模型的相关系数为0.9904、交叉检验相关系数为0.9905、标准偏差为1.4896、残差绝对值小于4.32,外部预测集相关系数为0.8973。结果表明,ANN模型获得了比MLR模型更好的拟合效果。

单烯烃分子结构有限元方法及定量结构-沸点相关性研究

按照有限元方法,将烯烃分子中的"C—C"单键和"C=C"双键当作两种不同的线性杆元处理,构建单烯烃分子的刚度矩阵,连同质量矩阵求解相应的特征方程,得到单烯烃分子的结构特征参量——固有频率,将其用于定量结构-沸点预测模型,对150个单烯烃分子的沸点实验测定值进行多元回归分析,结果表明,单烯烃分子结构与沸点性质间存在高相关性,说明该方法是合理可行的.

聚丙烯酸酯的玻璃化温度的定量结构性质相关研究

提出了高分子的侧基顺拉模型 ,认为侧基的空间效应主要来源于侧基的轴向横截面积 .与侧基的轴向横截面积密切相关的是侧基的碳链分支数 .直接采用侧基碳链分支数作为侧基的空间效应参数 ,对 13种聚丙烯酸酯和 9种聚甲基丙烯酸酯的玻璃化温度进行了定量结构 性质相关研究 ,得到了良好的三参数模型 ,对聚丙烯酸酯和聚甲基丙烯酸酯的玻璃化温度分别进行回归分析 ,相关系数R2 =0 989(s =3 8K)和R2 =0 993 (s =4 8K) .该模型对 2 2种聚丙烯酸酯和聚甲基丙烯酸酯的合并计算的结果是R2 =0 980 (s =8 3K) .建立的模型参数计算简便 ,模型的稳定性和适应性较好 ,所有模型的标准误差均小于或接近实验误差 .

鱼腥草挥发性成分的定量结构与保留指数相关性研究

为研究鱼腥草挥发性成分的构效关系,采用分子连接性指数、分子形状指数和电性拓扑态指数表征鱼腥草挥发性成分的分子结构,用多元线性回归/逐步回归对模型变量进行筛选,建立定量结构-保留相关性模型,基于多元回归获得对鱼腥草挥发性成分的保留指数(RI)作出精确估算的保留相关模型,得到回归方程的相关系数达到0.991。利用留一法检验模型稳定性和预测能力,检验的相关系数均在0.99以上,结果表明,分子连接性指数、分子形状指数和电性拓扑态指数能合理和有效的表征鱼腥草挥发性成分的保留指数。

定量结构-活性/性质相关研究及其在食品领域的应用

定量结构-活性/性质相关研究(Quantitative Structure-Activity/Property Relationship,QSAR/QSPR)描述化合物分子结构与生物活性及理化性质之间的因果关系。通过QSAR/QSPR研究,不仅可以发现并确定对化合物活性/性质起关键影响作用的化合物结构因素,有效指导高效、低毒新型化合物的合成,而且可以对进入环境的数以千万计化学物质的毒性和生物效应的评价提供一个经济、简便的方法。本文概述了定量结构-活性/性质相关原理及其研究方法,从食品抗氧化剂、食品防腐剂、食品风味成分和食品成分安全性评价等方面阐述了定量结构-活性/性质相关研究在食品领域的应用现状,并从推动食品向绿色、安全、营养方向发展,展望了QSAR/QSPR在食品成分的毒性及其致毒机理研究、食用化学品安全性评价以及有效指导新型、低毒食用化学品的开发等方面在食品领域的应用前景。

汾酒香味成分分析及定量结构-色谱保留相关研究

以清香型汾酒为研究对象,采用气相色谱/质谱联用方法,分析了汾酒中的主要香味成分,利用Steric and Electronic Descriptors(SEDs)建立了预测香味成分的定量结构-色谱保留相关模型,发现汾酒中主要香味成分酯、醇、酸、醚、烃、醛、酮的保留时间分别与不同的SEDs参数有良好的相关性,建模相关系数分别为酯R=0.991、醇R=0.995、酸R=0.995、醚和烃R=0.995、醛酮R=0.969,留一法交互检验(Leave-one-out,Loo)相关系数分别为酯RLoo=0.986、醇RLoo=0.986、酸RLoo=0.991、醚和烃RLoo=0.944、醛酮RLoo=0.932。结果表明,所建模型具有良好的稳定性和预测能力,为白酒中香味成分的分离检测提供了有效的理论依据。

基于定量结构-性质相关性的烃类物质爆炸下限预测

基于定量结构-性质相关性(quantitative structure-property relationship,QSPR)原理,研究了烃类物质爆炸下限与其分子结构间的内在定量关系。根据分子结构计算用于反映分子各种结构信息的结构参数,应用遗传算法从大量结构参数中优化筛选出与爆炸下限最密切相关的一组结构参数作为分子描述符,分别采用支持向量机方法和多元线性回归方法对分子描述符数据与爆炸下限数据之间的内在定量关系进行模拟,建立了根据分子结构预测烃类物质爆炸下限的数学模型。对模型性能进行内部及外部验证,结果表明,2种模型爆炸下限的预测值与实验值均符合良好,在实验误差允许范围之内。支持向量机模型预测体积分数平均绝对误差为0.036%,均方根误差为0.046%,优于多元线性回归和已有方法所得结果。该方法的提出为工程上提供了一种预测烃类物质爆炸下限的新方法。

黑莓果酒香气成分的定量结构-保留相关性

研究黑莓果酒中香气成分的构效关系。采用定量结构-保留相关性方法研究黑莓果酒香气成分的分子结构与其保留时间之间的关系,使用程序计算得到的分子连接性指数和电性拓扑态指数与香气成分的保留时间回归分析,基于多元回归获得了对黑莓果酒香气成分的保留时间(tR)作出估算的保留相关关系得到多元回归方程,相关系数达到0.9904。利用Jackknifed法检验模型的稳定性和预测能力,检验的相关系数均在0.99以上,结果表明本法对黑莓果酒香气成分的性质研究较为理想。

定量结构-色谱保留相关联方法分析食用植物油中脂肪酸组成

采用气相色谱-氢火焰离子化检测器分别测定8种食用植物油中脂肪酸组分的色谱保留时间,并结合定量结构-色谱保留相关联(quantitative structure-retention relationship,QSRR)方法和标准品分别对每种植物油中的脂肪酸组分进行定性分析,将这2种方法的定性分析结果作对比,以验证QSRR方法在食用油中脂肪酸定性分析方面的实际应用能力。结果表明:QSRR方法的定性结果与标准品对脂肪酸的定性结果基本一致,QSRR方法具有很好的实际应用性,为脂肪酸的测定提供了一条新途径,对食用植物油中脂肪酸的分析测定有一定的参考价值。

薄荷挥发性成分的定量结构-性质相关性

预测薄荷挥发性分子的保留指数和准确质量,以利用它们对分子进行有效的定性。在分子拓扑理论的基础上,应用AM1法得到65种薄荷挥发性成分的优势构象,计算得到Kier指数和E-State指数,基于多元回归分析获得了对薄荷挥发性成分的保留指数(RI)和准确质量(M)作出精确预测的定量结构-保留相关性模型。回归方程的相关系数分别为0.986和0.998。利用Jackknifed法检验了对保留指数预测模型的稳定性,检验的相关系数r基本也为0.986;另外对准确质量预测模型的稳定性和预测能力进行检测,预测值与实验值的相对平均误差为1.43%。两个模型均具有较好的稳定性、相关度和预测能力。