酚类疏水性参数与有机性无机性比值的相关性研究

基于有机概念图,探索酚类化合物的有机性无机性比值OI与其正辛醇/水分配系logKow之间的相关性,结果 令人满意.

几种典型有毒有机污染物的光催化降解研究

本文研究了氯代苯酚和苯胺类化合物的光催化降解,探讨了这些有机污染物分子的氯取代和化合物毒性与光催化降解之间的关系。研究表明,氯代苯酚和苯胺类化合物的光催化降解均符合表观一级反应动力学模型。有机物分子中氯取代基的引入加快了化合物的光催化降解,且反应速率随氯取代基个数的增多而增大。光催化降解的表观速率常数与正辛醇-水分配系数之间存在有较好的线性关系:logk=alogKow+b,该模型可以用于有机污染物的光催化降解性预测。

酚类化合物结构与醇/水分配系数(logK_(ow))关系研究

将不同非氢原子自身及非氢原子之间的关系参数化并构建出新的结构描述符,对部分酚类化合物分子结构进行了参数化表达。采用逐步回归(SMR)与多元线性回归(MLR)相结合的方法建立了化合物结构与醇/水分配系数(log Kow)之间的关系模型,模型的建模相关系数(r)为0.988,标准偏差(SD)为0.121;"留一法"交互检验的相关系数(Q2)为0.966,标准偏差(SDCV)为0.148。结果表明结构描述符能较好地表征化合物分子结构特征,所建模型稳定性好,预测能力强,对于酚类化合物QSPR研究具有一定的参考价值。

啤酒中酒花萜类化合物的分析及GC/MS搅拌棒吸附萃取方法的评价

酒花香味组分主要是萜类化合物，赋予啤酒特有的香气。由于这些萜类化合物的痕量水平和啤酒的复杂基体，分析前必须进行预处理。目前，搅拌棒一吸附萃取（SBSE）法已用于从少量样品中定性、定量多种萜类化合物的分析。这一简单技术具有低变异系数，准确度高和低检出限的优点。对萜类化合物的研究表明，在麦汁煮沸期间萜类化合物的浓度有两种不同的下降模式，一种是香叶烯和里哪醇，呈二次方曲线快速下降，另一种是β-桉叶油醇、律草烯、律草烯环氧化物Ⅰ、β-法呢烯、石竹烯和香叶醇，呈线性缓慢下降。相反的是，β-大马酮的浓度在煮沸后增加。酒花香气组分取决于酒花品种，我们同时研究了萜类化合物的含量与啤酒感官分析之间的对应关系。

运用QSAR模式对N-甲基氨基甲酸酯类农药急性毒性的定量预测

运用多元回归对２２种Ｎ甲基氨基甲酸酯类农药进行了结构—毒性关系的研究。选入的结构参数ｌｏｇＫｏｗ和分子连接性指数（０ＸＶ、１ＸＶ）直接通过计算得到，毒性参数选用大鼠经口ＬＤ５０。结果表明，ｌｏｇＷｏｗ，０ＸＶ和１ＸＶ能很好地反映这类化合物的结构特性。得到相关方程：ｌｏｇ１／ＬＤ５０＝０．５４０Ｘｖ－０．２８１Ｘｖ－０．２６ｌｏｇＫｏｗ－５．０６，ｒ２＝０．９４。

多氯代二苯并呋喃正辛醇/水分配系数的构效关系

为了研究多氯代二苯并呋喃(PCDFs)的构效关系,根据分子拓扑理论,采用基团修饰指数作为多氯代二苯并呋喃(PCDFs)的分子结构描述符,以现有的PCDFs分子的正辛醇/水分配系数(logKow)和最低空轨道能(ELUMO)实验数据出发,通过多元回归方法建立了定量结构-性质相关关系模型,相关性较好,估算正辛醇/水分配系数的平均相对误差为2.51%.利用方程对另外一些二噁口英分子的正辛醇/水分配系数进行了预测,预测值和实验值较为吻合,平均相对误差为1.23%,预测能力优于文献.

分子距边矢量结合神经网络法预测二(口恶)(口英)类化合物PCDFs的logK_(ow)值

采用以基团间距离、边数为基准的分子距边矢量作为二(口恶)(口英)类化合物多氯代二苯并呋喃(PCDFs)的分子结构描述符,结合反向传播人工神经网络方法建立了PCDFs的正辛醇/水分配系数(logKow)与分子结构描述符之间的定量关系模型。结果表明,所采用的结构描述符对于分子结构具有很好的区分能力,所建立的模型对于校验样本的预测精度较高。利用所得模型,对文献尚未报道logKow实验值的其他所有85种PCDFs给出了预测值。

应用AM1量化参数预测多氯代二苯并呋喃的logk_(ow)

采用G98W程序包中的AM1方法对135个多氯代二苯并呋喃(PCDFs)分子和二苯并呋喃进行了优化计算,作业命令为#p Aml opt freq scf(conver=9),以计算所得的分子轨道能量、碳原子电荷作为PCDFs 分子结构描述符,运用多元线性回归技术建立了PCDFs 的logK_(ow)与分子轨道能量、碳原子电荷的四元线性方程,相关系数为0.9306,标准偏差为0.1849,经修正的Jackknife 法检验该模型的稳健性好,并对未有实验数据的85个PCDFs 的logK_(ow)进行预测。

用拓扑量子方法预测多氯代二苯醚的正辛醇／水分配系数

正辛醇/水分配系数(logK_(ow))是用于判断化合物毒性的重要参数．以210种(含二苯基醚)可能分子结构多氯代二苯醚(PCDEs)中已有logK_(ow)实验数据的107种为建摸样本,在以往的量子化学算法、分子连接性指数法和体积参数法预测PCDEs的logK_(ow)基础上,本文采用新的拓扑量子方法预测PCDEs的logK_(ow)该方法考虑分子图顶点的性质,直接用PCDEs分子碎片的电离能Ip为主元构建拓扑分子邻接矩阵,同时结合分子轨道理论,指定矩阵特征根居中的二个为分子轨道的前线轨道(HOMO、LUMO)计算的结果表明,求得的HOMO、分子体积与logK_(ow)有很好的相关性：logK_(ow)=-0．8899+0．005865S_R-0．1498HOMO,R=0．9700,s=0．1968,F=829．9,n=107．图3,表3,参9．

多氯代二苯并呋喃定量结构性质关系的研究

基于定量结构-性质相关(QSPR)研究多氯代二苯并呋喃化合物的性质具有重要意义。采用分子电性距离矢量(MEDV)表征135个多氯代二苯并呋喃化合物(PCDFs)的分子结构,运用多元线性回归(MLR)技术,同时采用逐步回归结合统计检测筛选模型变量,建立PCDFs的气相色谱保留指数(RI)、正辛醇/水分配系数(LogK_(ow))、基于2种色谱条件下的2组气相色谱保留时间与MEDV的QSPR模型,模型的线性相关系数均在0.8971～0.9963之间。继用留一法和外部样本检验模型稳定性能。结果:所建QSPR模型的稳定性和预测能力良好。