吲哚啉染料最大吸收波长的定量结构性质关系研究

本文建立了吲哚啉染料最大吸收波长(λmax)的定量结构性质关系(quantitative structure property relationship,QSPR)模型,采用多元线性回归(multiple linear regression,MLR)算法建立了QSPR模型,应用留一交叉验证和外部测试集验证这2种方法对模型的性能进行了评估。留一交叉验证的均方根误差(RMSE)、平均相对误差(MRE)和留一交叉验证相关系数,分别为38.808、4.65%和0.635。外部测试集验证中,RMSE、MRE和决定系数分别为31.109、3.84%和0.749。实验结果表明,所得模型具有良好的预测能力和稳健性,可用于吲哚啉染料λmax的预测,MLR可用于建立吲哚啉染料λmax的QSPR模型。

芳香族硝基化合物自加速分解温度的定量结构-性质关系

针对芳香族硝基化合物生产、运输以及储存过程中引发的重特大燃爆事故,采用试验及模型计算等方式对其自加速分解温度(SADT)进行获取,并提出一种基于定量结构-性质关系(QSPR)的理论预测方法。通过绝热加速量热试验获取18种芳香族硝基化合物的热力学和动力学参数,以此计算得到25 kg标准包装下物质的自加速分解温度。应用多元线性回归(MLR)和人工神经网络(ANN)等机器学习方法分别构建相应的预测模型,最终验证并比较两种模型的拟合能力、鲁棒性和预测能力。结果表明:芳香族硝基化合物对应MLR模型和ANN模型的相关系数分别为0.893和0.975,ANN模型在匹配度方面明显优于MLR模型。

多溴联苯醚定量结构-性质关系的分子表面静电势应用研究

对持久性有机污染物多溴联苯醚(PBDEs)209个分子进行HF/6-31G*水平上的结构优化,并在优化结构基础上进行了分子静电势及其导出参数的计算.应用多元线性回归方法对PBDEs的色谱保留时间(RRT)、正辛醇/空气分配系数(lgKOA)和298K超冷流体蒸气压(lgpL)3种理化性质与分子结构参数进行了关联.结果表明,分子表面静电势参数结合苯环上溴原子取代个数比结合分子体积,可以更好地表达PBDEs的理化性质与其分子结构间的定量关系,所建立的3个QSPR模型的交叉验证相关系数(Rcv)分别为0.9819、0.9911和0.9963,标准偏差(SD)分别为0.0424、0.1384和0.1020,说明3个模型均具有较强的稳健性和预测能力,同时也证明了分子静电势参数在PBDE类化合物的QSPR研究中的适用性.

用定量结构性质关系预测表面活性剂的浊点

用结构、电子、空间和热力学等性质为描述符,建立了宏观性质非离子表面活性剂浊点与微观结构之间的定量结构性质关系.这些描述符包括辛醇/水分配系数lgP、分子表面积A、相对分子质量Mr、偶极矩μ-y和μ-z.通过49个非离子表面活性剂浊点的实验数值与五个性质之间的关系式,成功地预测了其他非离子表面活性剂的浊点.

部分PCDDF水溶解度的定量结构-性质关系

以量子化学PM3算法计算得到的 12个量子化学参数作为分子结构描述符 ,运用偏最小二乘分析 ,首次建立 2 3种PC DD F水溶解度 (logSW)的定量结构 性质关系模型 .PCDD F的SW 随着其分子量的增大而减小 ;随着其分子最低未占据轨道能 (Elumo)的增大而增大 ,推测PCDD

基于定量结构-性质关系方法预测氨基酸的比旋光度

运用定量结构-性质关系(quantitative structure-property relationsh ip,QSPR)方法对人体必需的氨基酸比旋光度进行了预测,同时运用交互检验(LOO)方法对所建立的模型进行了检验。应用启发式算法对描述符进行筛选并建立线性回归模型,所建立的模型的相关系数(R2)为0.918,但分别用+1、-1代表左旋和右旋的分子手性后,重新建立多元线性回归模型,其相关系数(R2)变为0.970。本研究所建立的QSPR模型为预测手性化合物比旋光度提供了一种有效的新方法。

有机物在离子液体中无限稀释活度因子及液液界面张力的定量结构-性质关系

用PM3半经验量子化学方法计算了烷烃、烯烃和芳烃等的疏水性参数lgP、偶极矩、前线分子轨道能隙和水合能等结构描述符,与实验测定的烃类在1丁基3甲基咪唑六氟磷酸盐([C4MIM][PF6])、1烯丙基3甲基咪唑四氟硼酸盐([AMIM][BF4])、1异丁烯基3甲基咪唑四氟硼酸盐([MPMIM][BF4])和[MPMIM][BF4]AgBF44种离子液体中的无限稀释活度因子进行定量结构性质关系(QSPR)研究,建立的QSPR模型具有良好的关联和预测能力.同时测定了烃类等溶质与离子液体[C4MIM][PF6]的液液界面张力,发现其与无限稀释活度因子有相似的变化趋势,据此采用同样的结构描述符,建立了溶质与[C4MIM][PF6]界面张力的QSPR模型,模型的关联能力良好.

用定量结构性质关系预测表面活性剂的Krafft点

以空间、电子、热力学等方面的微观性质作为描述符,建立了阴离子表面活性剂Krafft点与微观结构参数之间的关系。这些描述符包括:辛醇/水分配系数LogP、分子能量Energy、最高占据轨道能量HOMO、分子体积V和偶极距Dipole-z等。通过阴离子表面活性剂的Krafft点和5个结构性质参数之间的关系式,可以预测和计算阴离子和其它离子型表面活性剂的Krafft点。

部分有机污染物灰/水分配系数的定量结构性质关系研究

为研究有机污染物结构与灰/水分配系数的关系,选用了部分有机污染物为研究样本,以分子顶点关系指数为结构描述符,对研究样本进行了结构表征。通过多元线性回归和偏最小二乘回归的方法建立了该类化合物结构与灰/水分配系数之间的关系模型,两模型的复相关系数分别为0.946和0.945。采用"留一法"交互检验对模型的稳健性和预测能力进行了评价,交互检验的复相关系数分别为0.926和0.908。结果表明,分子结构描述符能较好地表达有机污染物结构特征,所建模型具有良好的稳健性和预测能力,该文对于有机污染物的定量结构性质关系研究具有一定的参考价值。

非金属氢化物pK_a定量结构性质关系(QSPR)研究

采用Tomasi的极化统一模型对非金属氢化物HmA在水相条件下进行从头算,选取与A原子电子密度相关的7个量子化学参数对氢化物pKa进行多元回归和逐步回归,建立的QSPR方程相关系数R分别为0.9984和0.9947,标准偏差s分别为1.7349和2.3618,留一法交叉验证的结果则为R=0.9689和0.9895,s=7.5985和3.3118,表明由逐步回归建立的方程具有更高的预测可靠性,同时也表明逐步回归分析引入的原子净电荷数NC、电荷布居数TP和最低未占分子轨道能级ELUMO3个参数是影响HmA酸强度的关键参数.对NC,TP和ELUMO的物理意义及其对HmApKa影响的深入分析表明,这3个参数是决定A原子电子密度大小的主要因素,ELUMO和TP则分别是同主族氢化物和同周期氢化物酸性强弱递变的决定因素.

定量结构-性质关系在化合物溶解度预测中的研究进展

溶解度是物质十分重要的一种理化性质,其在化工过程、药物和环境等领域的重要性不可忽视。定量结构-性质关系(quantitative structure-property relationship,QSPR)在化合物溶解度预测中得到广泛的应用。本文介绍了QSPR方法建立溶解度预测模型的研究进展,在总结各类分子描述符和构建溶解度预测模型方法的基础上,分别归纳出三类分子描述符(组成描述符、试验参数及理论计算描述符)和建模方法(线性、非线性及两者联合法),并从不同角度分析它们各自所拥有的特点,比较三类建模的优缺点。最后论述了当前溶解度QSPR研究中存在的不足及未来溶解度预测模型的发展趋势,指出溶解度的预测模型精度有待进一步提高,今后应更关注对化合物在不同p H值、温度、溶剂等更复杂情况下的溶解度预测。

多氯联苯类化合物水溶性和烃类化合物正辛醇/水分配系数的定量结构-性质关系研究

基于定量结构-性质关系(QSPR)研究有机物的性质具有重要意义。采用作者实验室新近提出的新型广义相关指数(generalized correlative index,GCI)表征了两类有机物的结构,并与其水溶性(pS)和正辛醇/水分配系数(logKsw)之间建立了QSPR模型。采用逐步回归对变量进行筛选后,运用多元线性回归(SMR)建模得到了具有良好稳定性和预测能力的数学模型。表明此类新型广义相关指数能较好地表征该类分子结构信息,值得进一步推广应用。

部分有机锡化合物定量结构-性质关系研究

应用偏最小二乘 ( PLS)算法 ,采用量子化学 PM3算法计算得到的量子化学参数 ,得到了部分有机锡化合物的正辛醇 -水分配系数 ( log Kow)的定量结构 -性质关系 ( QSPR)模型 .应用该模型 ,可以对其他有机锡分子的 log Kow进行初步预测 .影响有机锡分子 log Kow大小的主要因素是分子的大小 ;相对分子质量较大的分子 ,其 log Kow值较大 .此外 ,分子最高占据轨道能 ( Ehomo)对有机锡化合物 log Kow 的大小也有一定的影响 ;Ehomo 较大的分子 ,其log

部分非共轭聚合物折射率定量结构性质关系研究

对部分非共轭聚合物折射率的定量结构性质关系(QSPR)研究具有重要意义.采用分子电性作用失量表征各个聚合物分子的结构单体,运用多元线性回归建立定量结构性质相关模型,同时用逐步回归结合统计检测筛选模型变量,建立了各个聚合物分子的折射率与其结构间的模型方程.另外使用内部及外部双重验证的办法深入分析和检验模型的稳定性,这类聚合物模型的复相关系数(Rcum)、留一法交互校验复相关系数(RCV)和外部样本校验复相关系数(Qext)分别为0.916、0.884、0.923.表明用分子电性作用矢量表征非共轭聚合物分子结构信息较好,所建QSPR模型的稳定性和预测能力良好.

定量结构—性质关系(QSPR)研究——利用新的分子拓扑指数预测烯烃热力学函数

基于分子键距矩阵和键联矩阵提出一种新的分子拓扑指数Y,计算43种烯烃的Y值并与其热力学函数及沸点相关联,结果表明,该拓扑指数具有很好的性质相关性和结构选择性。

定量结构-性质关系在分析化学中的应用研究进展

定量结构-性质关系研究应用理论计算方法和各种统计分析工具相结合,研究系列化合物的结构与其生物学性质和各种物理化学性质之间的定量函数关系.它不仅可以建立预测化合物的各种物理化学性质以及生物活性的理论,而且还可以发现和确定对化合物的各种性质起决定作用的结构因素,从而在分子水平上了解物质的微观结构对各种宏观性质的影响,在很多领域得到了广泛的应用.主要介绍定量结构-性质关系在分析化学中的应用研究,主要包括在色谱分析、毛细管电泳分析中的应用两大部分.

25种持久性有机污染物飞灰-水分配系数的定量结构性质关系研究

分别采用多元线性回归(MLR)和径向基函数人工神经网络(RBF-ANN)建立了2个不同的持久性有机污染物飞灰-水分配系数(Ksc)的定量结构性质关系(QSPR)模型,并应用留一交叉验证方法对所建立的模型进行了检验.用所建立的模型研究了25种有机污染物的飞灰-水分配系数的定量结构性质关系.结果表明:MLR模型预测的lg Ksc均方相对误差为6.31%,全部样本lg Ksc的预测值与实验值之间决定系数(R2)为0.823 3;RBF-ANN模型预测的lgKsc均方相对误差为3.03%,决定系数为0.962 3.这说明MLR和RBF-ANN方法都能够用于建立被研究化合物Ksc的QSPR模型,RBF-ANN模型的预测准确度更高.

药物设计中定量结构和性质关系的方法概述

定量结构和性质关系(QSPR)在结构优化中起着重要的作用,它通过优化选择最可能的样本从而减少了化合物合成的数量。该文的目的是介绍QSPR的发展概况,为开发新药提供信息。综述了构建QSPR的方法,分别从分子结构的相关描述子,性质的信息数据,和两者间有意义的连接三个方面进行了讨论。

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。