α-氨基酸在冠醚手性固定相上定量结构-对映体保留相关性的研究

运用量子化学中的Hartree-Fock程序(6-31G基组)方法计算质子化α-氨基酸溶质的分子结构参数,借助于多元线性回归法建立了α-氨基酸对映体在冠醚手性固定相上的色谱保留与其分子结构参数之间的定量结构-对映异构体保留(QSERR)模型。结果表明,α-氨基酸光学异构体的容量因子对数(logk′)与质子化α-氨基酸溶质的分子结构描述参数之间具有较好的线性相关性。在QSERR模型中,溶质结构描述参数EHOMO,DIP,ElcE,Ang和logP具有较为明确的物理意义,这些参数反映了固定相与溶质分子之间的静电作用、π-π作用力、色散力、立体位阻和疏水作用,能较好地解释α-氨基酸对映体在联萘冠醚CSP上保留机理。建立的QSERR模型具有较好的稳定性和预测能力。

多氯代二苯并呋喃在不同色谱柱上的气相色谱保留行为——定量结构-色谱保留关系(QSRR)的研究

以一种拟原子的方式处理多氯代二苯并呋喃 (PCDFs)异构体中的苯环 ,将PCDFs异构体中的原子或基团分为 3类 ,即 :氯原子 (Cl) (记为“1”) ,氧原子 (O) (记为“2”)及拟原子 (B) (记为“3”)。在烷烃分子距边矢量的基础上 ,提出一种以基团为基准的分子距离边数矢量 (μ矢量 ) ,借助多元线性回归方法分别建立了多氯代二苯并呋喃在不同色谱柱上的色谱保留指数与表征其结构的 μ矢量间的定量结构 色谱保留关系 (QSRR)相关模型。各样本总体所建模型的相关系数均在 0 98以上。为检验模型的稳定性和预测能力 ,还进行了留一法交互校验 ,交互检验的相关系数均在 0 97以上。结果表明 :所提出的新的分子距离边数矢量具有结构选择性高、性质相关性好以及计算简便等优点。所建QSRR模型复相关系数高、稳定性好。

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。

邻苯二甲酸酯类化合物的定量结构-色谱保留关系

应用分子电性距离矢量(MEDV)对16个邻苯二甲酸酯类化合物(PAEs)进行结构表征,通过多元线性回归建立PAEs结构与其气相色谱保留时间的定量结构-色谱保留关系(QSRR)模型;同时采用内部及外部双重验证的办法对所建模型稳定性进行分析和验证,所建立的模型相关系数为0.9110,交互检验相关系数为0.8556,外部样本预测的相关系数为0.8914。结果表明:MEDV能较好地表征该类分子结构信息,所建模型具有良好的稳定性和预测能力,为邻苯二甲酸酯类化合物的气相色谱定性提供了一个便捷的新方法。

多环芳香硫化合物的定量结构-气相色谱保留指数关系

应用分子电性距离矢量(MEDV)对114个多环芳香硫化合物(PASHs)进行结构表征,通过多元线性回归建立了PASHs的气相色谱保留指数与MEDV参数之间的定量结构-保留值关系模型;同时采用逐步回归分析进行变量筛选,继而以留一法交互检验对所得优化模型进行预测能力评价,所建立的模型的相关系数为0.994 7,交互检验相关系数为0.994 0,表明该优化模型具有良好的稳定性和预测能力。此外,通过将样本集按2∶1分成校准集和测试集预测,统计分析结果显示所建的模型具有良好的相关性和稳定性。本文所建的定量结构-保留值关系(QS-RR)模型为预测PASHs的气相色谱保留指数提供了一个便捷有效的新方法。

香水百合头香成分的定量结构-色谱保留关系研究

采用固相微萃取(SPME)/气相色谱-质谱(GC-MS)联用技术分析香水百合的头香成分,通过保留指数与质谱解析相结合的方法,共鉴定出(E)-罗勒烯、芳樟醇、苯甲酸甲酯、(E)-2-甲氧基-4-(1-丙烯基)-苯酚、4-甲基-2-甲氧基苯酚、月桂烯和(Z)-罗勒烯等35种化合物。采用多元线性回归(MLR)方法建立定量结构-色谱保留关系(QSRR)预测模型,并对训练集及测试集中化合物的保留指数进行预测,结果表明,计算值与预测值接近,QSRR方程预测性能较好。

木香花挥发性组分的定量结构-色谱保留关系研究

采用分子电性距离矢量(MEDV)表征了木香花挥发性成分的分子结构,建立了色谱定量结构-保留关系(QSRR)模型,同时运用多元线性回归/逐步回归对模型进行变量筛选,建立了53种木香YANG Shan-bin花挥发性成分气相色谱保留时间(tR)与MEDV的定量相关10变量、6变量模型及线性保留指数(ILR)的10、7、6变量模型。QSRR模型的建模计算值复相关系数(R)分别为0.949、0.906、0.906、0.949和0.943。留一法交互校验复相关系数(RCV)分别为0.867、0.904、0.905、0.901和0.904。结果表明所建模型具有良好估计能力与稳定性。

广义相关指数用于持久性环境污染物的定量结构-色谱保留关系研究

基于分子拓扑图形特征和顶点连接方式,通过定义广义相关函数、性质相关参数以及距离关系函数等概念,将“面向用户”实际应用的观点及对目标问题“自适应性”的思想引入到分子结构表征当中,从而得到一种新型分子拓扑性质表征方法:广义相关指数(GC I)。使用该指数对115个多氯代二苯并呋喃、41个多氯代二苯并-p-二、62个多氯代萘和210个多氯联苯在DB-5气相色谱柱上的保留行为进行了定量结构-色谱保留关系研究,所得模型复相关系数Rcum以及交叉检验复相关系数Qcum均在0.98以上。结果表明GC I指数具有较强分子结构表达能力及对化合物各类性质的优良适应性。

有机磷酸酯类化合物定量结构-色谱保留关系及稳健性分析

以分子拓扑指数作为结构描述符,采用最佳子集回归方法,建立了35种有机磷酸酯类化合物在3种不同极性固定相上的定量结构-色谱保留关系(QSRR)模型。3个QSRR模型均具有良好的拟合能力,对QSRR模型分别进行了交叉验证及外部数据集验证,结果表明各模型具有较强的预测能力。对QSRR模型的系数、标准误差及相关系数均进行了蒙特卡洛模拟,结果证实蒙特卡洛方法可用于QSRR模型的稳健性分析。

醇类异构体气相色谱保留指数与分子结构的定量关系

基于Wiener指数(W),构建距离拓扑指数(T).T与30个醇异构体在PEG-1500,PEG-20M,OV-101等3种不同固定相上的气相色谱保留指数(RI)进行关联,其相关系数分别为0.9992,0.9983,0.9988,计算值与实验值能很好地吻合.T是一种结构选择性和性质相关性俱佳的拓扑指数.

细风轮菜挥发油的定量结构-色谱保留关系

为了研究细风轮菜挥发油组分的天然香气特征及色谱保留性质,基于Kier分子价连接性指数（nXtV）、分子电性距离矢量（Ml）、原子类型电性拓扑状态指数（Ek）构建细风轮菜挥发油分子结构与色谱保留时间（t）的定量构效关系模型,其多元线性回归方程的相关系数为0.993,用Jackknife法对模型的稳健性进行检验,其相关系数均在0.993~0.994之间,具有高度的稳健性和良好的预测能力。结果表明：Kier分子价连接性指数、分子电性距离矢量、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,从而有效揭示影响细风轮菜挥发油组分色谱保留时间的本质因素。

定量结构-色谱保留关系在分析化学中的研究进展

定量结构-色谱保留关系能够有效揭示化合物的色谱保留值与其分子微观结构间的关系,分析和预测未知化合物的色谱保留性质及分配机理,备受研究者关注。从预测未知物的色谱保留值、揭示色谱的分配机理以及新型描述符的提取和应用等方面综述了定量结构-色谱保留关系在分析化学中的研究进展,并展望了其应用前景。

线性溶剂化能量关系方程在定量结构-保留与定量结构-性质关系研究中的应用

线性溶剂化能量关系方程是定量结构-保留与定量结构-性质关系研究的重要工具,是将分子间各种作用力对溶质分配的贡献进行线性回归,建立分子描述符和化合物的保留因子及性质参数间的多元线性方程,用于解释溶质在两相中的分配机制。该模型已在多种分配系统中得到应用,包括各种色谱体系和体内生物分配系统,可以解释色谱体系中影响溶质保留的因素,预测化合物性质等。本文对近5年以来线性溶剂化能量关系方程在定量结构-保留与定量结构-性质关系中的应用进行总结、归纳,为更好地应用该模型进行药物保留与性质参数的预测和药物筛选提供新思路。

高效液相色谱法构建定量结构-保留关系预测中药肝肾毒性组分的正辛醇-水分配系数值

构建了定量结构-保留关系(QSRR)测定马兜铃酸A、马兜铃酸B、马兜铃内酰胺及白黎芦醇的正辛醇-水分配系数(K_(ow))。采用反相高效液相色谱(RP-HPLC)法,以甲醇-水为流动相,以16种已知K_(ow)值的酸性和中性苯系物为模型化合物,以保留时间两点校正法(DP-RTC)校正保留时间,并由Snyder-Soczewinski方程得100%水相保留因子k_w,建立了表观正辛醇-水分配系数K_(ow)″与k_w的定量关系(QSRR模型),并对模型进行了内、外部验证。结果显示,不同pH下的QSRR模型线性相关性良好(相关系数R^2为0.980~0.987),内部验证(交叉验证相关系数R_(cv)~2为0.982~0.988)和外部验证结果(6种验证化合物的相对误差RE为0.6%~10.9%)令人满意。将建立的QSRR模型应用于中药中4种潜在肝肾毒性化合物的K_(ow)测定,并与软件计算值、摇瓶法(SFM)实验值比较,结果显示该方法准确性更高,且简单快捷。该文提出的采用中性及酸性苯系物建立QSRR模型,通过对结构与性质相似的中药材组分进行RP-HPLC分析,得到各待测组分的保留时间即可获得其K_(ow)值的简便策略,解决了中药组分复杂且难以分离、无法通过SFM测定其K_(ow)值的问题,为通过定量-构效关系(QSAR)模型实现快速预测中药组分的肝肾毒性提供了可靠的K_(ow)数据。

人工神经网络在含氧有机化合物定量结构-保留关系中的应用

采用人工神经网络(ANN)对一系列含氧有机化合物的气相色谱保留指数建立定量结构-保留关系(QSRR)的模型,和多元线性回归(MLR)预测结果进行比较。在OV-1固定相上,相关系数R分别为0.989 1,0.991 1;在SE-54上,相关系数R分别为0.989 2,0.991 7。结果表明:MLR建立的模型优于ANN,具有良好的拟合度和预测精度。

基因表达式编程在含氧有机化合物定量结构-保留关系中的应用

基因表达式编程(GEP)是一种新颖的遗传算法,是一种高度有效、稳定的随机搜索方法。采用GEP对一系列含氧有机化合物的气相色谱保留指数建立定量结构-保留关系(QSRR)的模型,并与人工神经网络(ANN)预测结果进行比较。GEP和ANN在OV-1固定相上,相关系数R分别为0.9908,0.9892;在SE-54上,相关系数R分别为0.9956,0.9891。结果表明:GEP建立的模型优于ANN,具有良好的拟合度和预测精度。

碳氢化合物、醛、酮和硫醇的定量结构-色谱保留指数相关性研究

采用平衡电负性和相对化学键长对传统距离矩阵进行修正,构建新拓扑指数Nt。结合路径数,建立碳氢化合物、醛、酮和硫醇等化合物在24种极性和非极性色谱柱上的定量结构-色谱保留指数关系(QSRR)模型,23种模型的相关系数大于0.99。模型经留n法交叉检验,显示出良好稳健性和预测能力。模型物理意义明确,表明色谱保留指数可用分子的大小、平衡电负性、支化度和形状等内在结构信息进行有效表征。模型经Needham公式分析,结果显示新指数Nt对保留指数影响最大。借助Hyperchem软件进行对比研究,结果表明拓扑化学法优于量子化学AM1法。

分子电性距离矢量用于酯的定量结构-色谱保留相关研究

分子电性距离矢量(MEDV)是一种描述分子二维结构的拓扑描述子,由4种类型原子间相互作用的10个元素组成。通过引入原子属性和原子类型的概念构建的MEDV,适用于描述含多个杂原子、饱和键与不饱和键、环和非环等分子结构特征。利用MEDV对73个酯在不同固定相、不同柱温下219个样本的气相色谱保留指数值(RI)建立多元线性回归模型,其相关系数r=0.9957,继以留一法(Leave-one-out)进行交互检验,相关系数rCV=0.9950。建模结果显示,MEDV具有很好的结构选择性,所建定量结构-保留关系(QSRR)模型具有良好的稳定性和预测能力,较好地揭示了酯类化合物在不同固定相、不同柱温下气相色谱保留指数的变化规律。

多环芳烃气相色谱保留指数与结构参数的定量关系

将距离矩阵与邻接矩阵相结合,提出新颖的表征多环芳烃分子支化度的描述子CN和表征多环芳烃分子结构的描述子CT;采用线性回归方法构建100种多环芳烃气相色谱保留指数的定量相关模型。所得模型的非交叉验证系数R=0.997 0,交叉验证相关系数RCV=0.996 7。随机选出70种多环芳烃化合物作为训练集,其余30种作为测试集来验证模型的预测能力和稳健性。研究结果表明:训练集和测试集的复相关系数分别为0.997 2和0.996 8,定量计算结果与实验结果较吻合。

多种农药产品的高效液相色谱分析及其定量结构-色谱保留关系研究Ⅰ.氨基甲酸酯类及酰胺类农药

对 8种氨基甲酸酯类农药和 8种酰胺类农药的高效液相色谱分析法进行了探讨。使用 ODS- C1 8(5μm)为固定相的 15 0 m m× 4.6 mm(i.d.)的不锈钢柱及甲醇 -水流动相 ,进行了这 16种农药的高效液相色谱测定。同时应用化学计量学的原理 ,对这些农药的定量结构与其色谱保留值的关系进行了研究。采用多元线性回归法 ,建立了试验农药的分子连接性指数以及理化参数与其色谱保留值关系的回归方程 。