13C NMR Module-13C化学位移经验预测软件

¹³C NMR Module软件是瑞士联邦高等工学院(ETH)有机化学系A.Fuerst编写的可附中于Windows3.1以后版本中ChemWindow软件中用以计算¹³C NMR化学位移的子程序.目前由Soft Shel International公司发售,单价为149美元,研究单位为99美元,研究生用为29美元.     

环己烷~(13)C NMR化学位移的预测

通过计算机辅助方法对1 3 CNMR化学位移进行预测 .这个方法包括分子拓扑指数和几何参数特征值的计算及对所选特征进行的变量压缩 ,并对所选共振碳的化学位移与其提取的特征进行多元回归分析 ,从而得出其相关数学模型 .本文预测了环己烷中 45个仲碳原子的1 3 C化学位移 ,其标准误差约为 1 .4ppm .     

取代基效应对脂肪醇^13C NMR化学位移的影响

用原子电负性、静电作用、极化度作为基本参数, 并结合表征原子空间连接方式的立体效应参数, 对醇分子中不同环境碳原子的化学位移进行关联, 将120个模型化合物(91个脂肪一元醇, 29个二元醇)中747个碳原子相关参数值和化学位移值带入模型中得到如下估算方程:δC=42.947 9 + 63.064 0Qi-3.628 6F+5.121 3Σαx-6.584 8QiΣαx-4.842 7NαH-0.585 5NγH-4.104 6NγOH(R=0.998 1 R2=0.996 1 S=1.14 F=27 125.2 n=747)方程中各参数物理意义比较明确. 通过用"留一法"(LOO)检验(Rcv=0.998 0, R2cv=0.996 0, Scv=1.16)及对样本外5个化合物69个碳原子化学位移的预测值和实验值比较, 结果表明模型方程具有很好的稳定性和预测精度, 该模型的提出为以后计算更加复杂化合物的13C NMR化学位移奠定了良好的基础.     

多环芳烃^13C—NMR化学位移的理论模拟

本文利用ＣＮＤＯ方法对十个多环芳烃化合物的＾１３Ｃ－ＮＭＲ的化学位移进行了理论上的计算，并提出了一个联系分子电荷密度、键级和键长等参数的半经验公式，同时利用逆磁环电流，顺磁环电流，湾区推斥效庆和迫位效应的影响。又对多环芳烃的化学位移进行了校正，从而使得理论计算与实验值吻合得很好，通过对多环芳烃的＾１３Ｃ－ＮＭＲ化学位移的回是分析表明：回归系数达到０．９５，较好地反映了多环芳烃＾１３Ｃ－ＮＭＲ化学位     

环己烷13C NMR化学位移的预测

通过计算机辅助方法对¹³C NMR化学位移进行预测.这个方法包括分子拓扑指数和几何参数特征值的计算及对所选特征进行的变量压缩,并对所选共振碳的化学位移与其提取的特征进行多元回归分析,从而得出其相关数学模型.本文预测了环己烷中45个仲碳原子的¹³C化学位移,其标准误差约为1.4ppm.     

氮杂多环芳烃^13C—NMR化学位移的理论探讨

本文主要是对氮原子以ｓｐ＾２杂化，孤氮电子占据ｓｐ＾２杂化轨道，以这种形式成健的氮杂交变多环芳烃中的１１个化合物的＾１３Ｃ－ＮＭＲ的化学位移进行了计算。该计算依据ＣＮＤＯ方法一个联系分析电荷密度，键级和键长等参数的半经验公式。同时利用环电流、空间效应以及针对氮原子物屏蔽效应和去屏蔽效应的影响，通过分子动力学的考虑，得到理论上计算的化学位移，该计算结果与实验值吻得很好，通过对＾１３Ｃ－ＮＭＲ化学位移     

固体酪氨酸^13C化学位移屏蔽张量研究中的氢键作用

应用规范不变原子轨道方法，考虑分子间的氢键作用，对固体酪氨酸＾１３Ｃ化学位移屏蔽张量进行了理论模拟，并对本文结果和以前的计算结果与实验值进行了比较。结果表明：对羧基碳，其理论值和实验值的方均根偏差（不考虑氢键作用）为３３．４ｐｐｍ；而考虑氢键作用，其相应的方均根偏差为２３ｐｐｍ，这表明在氨基酸羧基碳的化学屏蔽研究中考虑分子间的氢键作用是很重要的，特别是δ２２分量，对氢键作用非常敏感，这和ＭｃＤｅｒ     

计算机辅助13CNMR谱解析——Ⅱ:取代烯烃13C化学位移预测

本工作基于经验参数加和规则预测烯烃类化合物¹³C化学位移,并已计算机程序化。此程序不仅能预测小分子烯烃结构的¹³C化学位移,而且对长链聚烯烃结构的化学位移计算也能得到较满意的结果。对于线型与支化结构,程序采用不同的处理方法,使计算值与实际观察值误差在2ppm左右。在计算环烯类化合物化学位移时,由于分子成环效应等影响,其计算值低于观测值。本程序用FORTRAN Ⅳ和编译BASIC两种语言编写,可在PDP11/23、PDP11/24和IBMPC/XT等机上运行。     

表面官能化碳纳米管^13C NMR参数的理论研究

碳纳米管表面化学修饰是当前研究的一大热点,修饰后由于极性基团的存在,碳纳米管在极性溶液环境中的分散度得到明显改善,这在很大程度上扩展了纳米管研究的应用范围.本文采用C80H20模型来表示(10,0)碳纳米管,基于此模型计算了一系列氮烯、卡宾和氟化的单壁纳米管的结构、偶极矩,以及核磁共振参数.研究表明高精度的密度泛函理论(DFT)计算能够用来预测纳米管的13C化学位移,理论研究的结果揭示了氮烯、卡宾以及1,2和1,4氟化的单壁纳米管的若干13C信号特征化学位移值,为实验NMR谱图的归属提供了一定的依据,并且可通过与实验相结合来监测表面官能化碳纳米管加成反应是否发生以及确认其加成方式.     

双环和多环化合物中双键^13C NMR化学位移计算

介绍了双环和多环化合物中双键＾１３Ｃ ＮＭＲ化学位移计算。     

三（2—甲基—2—苯基丙基）锡苯氧乙酸酯化合物的^13C NMR研究

测定了１５种三（２－甲基－２－苯基丙基）锡苯氧乙酸酯化合物的＾１３ＣＮＭＲ谱，利用模型化合物对比及化学位移计算比较等方法，对全部谱线进行了归属，讨论了化合物＾１３ＣＮＭＲ谱与结构的关系，求得对苯环碳的取代基化学位移参数（ＳＣＳ）：Ｃｉｐｓｏ＝３０．０，Ｃｏｒｔｂｏ＝－１３．８，Ｃｍｅｔａ＝０．８，Ｃｐａｒａ＝－７．５。     

天然产物喹啉生物碱13C NMR谱的经验计算

本文基于化学位移加和性理论,建立了一个经验公式,利用所得公式计算了9个化合物的δ_C值,计算值与文献值符合良好,并对32个化合物的¹³C NMR化学位移进行了预测。     

由13C NMR化学位移测定值确定烷烃生成焓

本文通过分析烷烃核磁共振碳谱（¹³C NMR）化学位移与生成焓之间的关系,提出由¹³C NMR化学位移的测定值来确定烷烃生成焓的新方法．用53个烷烃分子的¹³C NMR化学位移总和（SCS）、三键数（P3）以及碳原子数目（n）与生成焓实验值进行相关,所得回归方程的相关性良好（相关系数R=0.998 2,标准偏差S=3.5 kJ/mol）．进而,通过随机抽样和留一法证实该方程具有良好的稳定性和预测能力．将烷烃¹³C NMR化学位移与其生成焓定量联系起来,不仅有利于深入理解分子结构与性能关系,还为预测那些难于测定且费时的物理化学性质提供了新思路．     

取代基效应对脂肪醇13C NMR化学位移的影响

用原子电负性、静电作用、极化度作为基本参数,并结合表征原子空间连接方式的立体效应参数,对醇分子中不同环境碳原子的化学位移进行关联, 将120个模型化合物(91个脂肪一元醇, 29个二元醇)中747个碳原子相关参数值和化学位移值带入模型中得到如下估算方程:  δ_C=42.947 9 + 63.064 0Q_i-3.628 6F+5.121 3Σα_x-6.584 8Q_iΣα_x -4.842 7N^α_H-0.585 5N^γ_H-4.104 6N^γ_OH (R=0.998 1 R²=0.996 1 S=1.14 F=27 125.2 n=747)  方程中各参数物理意义比较明确. 通过用“留一法”(LOO)检验(R_cv=0.998 0,R²_cv = 0.996 0,S_cv=1.16)及对样本外5个化合物69个碳原子化学位移的预测值和实验值比较, 结果表明模型方程具有很好的稳定性和预测精度, 该模型的提出为以后计算更加复杂化合物的¹³C NMR化学位移奠定了良好的基础.     

羰基13C NMR化学位移的计算

根据核外电子云球对称效应原理,建立化学位移统一计算公式,计算了醛、酮、酰氯、羧酸和酯中羰基的¹³C NMR化学位移,在一定程度上说明了影响¹³C NMR化学位移的主要结构因素,并对一些反常现象作出了直观合理的解释。     

神经网络在波谱分析中的应用：用亚图估计和预测烷烃的^13C NMR

系统研究了神经网络在波谱分析中的应用，采用多层／三层前馈神经网络以误差反传及改进算法估计和预测Ｃ１－Ｃ１０的６０余种烷烃的化学位移。烷烃中碳原子由十余种对应于所谓根亚树的相嵌频率描述子所决定。这些描述子等于由１至６个碳原子组成的更小结构骨加组成。     

羰基化合物分子距边矢量与其13C NMR δC的关系

通过对155个羰基化合物中羰基碳原子的¹³C NMR谱与其分子距离-边数矢量(MDE)、立体效应参数(γ 效应)关系的研究，发现羰基化合物羰基碳的¹³C NMR谱化学位移可表示为：

δ_C=a+bμ₅₁+cμ₅₂+dμ₅₃+eμ₅₄+fγ

此式不仅在一定程度上表明了羰基化合物¹³C NMR谱化学位移与其分子结构信息之间的关系，同时也提供了一种计算羰基化合物¹³C NMR化学位移的新方法，并对解析和预测其¹³C NMR谱提供了理论依据.      

氮杂多环芳烃~（13）C－NMR化学位移的理论探讨

本文主要是对氮原子以ｓｐ~２杂化，孤氮电子占据ｓｐ~２杂化轨道，以这种形式成键的氮杂交变多环芳烃中的１１个化合物的~（１３）Ｃ－ＮＭＲ的化学位移进行了计算。该计算依据ＣＮＤＯ方法一个联系分子电荷密度，键级和键长等参数的半经验公式。同时利用环电流、空间效应以及针对氮原子的屏蔽效应和去屏蔽效应的影响，通过分子动力学的考虑，得到理论上计算的化学位移，该计算结果与实验值吻合得很好，通过时~（１３）Ｃ－ＮＭＲ化学位移的回归分析表明，回归系数达到０．９９，非常好地反映了氮杂多环芳烃~（１３）Ｃ－ＮＭＲ化学位移与分子微观结构之间的关系，同时表明我们在处理诸多化学位移时考虑到的因素是合理可行的。     

原小檗属类生物碱13C核磁共振化学位移的模拟

将表征分子局部化学微环境的原子电性作用矢量(AEIV)和原子所处状态的原子杂化状态指数(AHSI)用于原小檗属类生物碱¹³C核磁共振(NMR)波谱模拟中,所得5参数回归模型的r, q, RMSEE和RMSCV分别为0.982 9, 0.982 1, 7.732 9和7.884 3. 采用留分法(LMO)和交叉测试(cross test, CT)相结合的方式对模型稳定性和预测能力的检验结果较为满意,LMO及CT对样本原子化学位移预测值与实验值的相关系数rpred分别为0.982 9, 0.986 5和0.982 1. 进一步采用该模型对¹³C NMR未知的4个小檗碱类化合物共计58个等价共振碳原子进行预测,所得结果与谱学模拟软件gNMR计算值较为接近.     

神经网络用于核磁共振碳谱的研究:烷烃的化学位移和CSS与分子距边矢量λ

系统研究了核磁共振碳谱及其化学位移规律性．提出了一种新的分子图论参数：分子距离-边数矢量（λ矢量），并发现了它与烷烃的(13)CNMR有良好的相关性．进一步用神经网络改进反传算法（BPNN）进行准确估计与定量预测，结果良好