甲基烷烃结构与色谱保留指数相关性的拓扑指数法研究

计算了207个甲基烷烃的127个拓扑指数变量,把变量选择方法GAPLS方法引入到定量结构与气相色谱保留关系研究中,对127个拓扑指数变量进行选择,得到了含7个变量的化合物的定量结构与色谱保留指数关系(QSRR)模型,其复相关系数的平方为0.99998,标准偏差为2.88。交互验证的复相关系数为0.99997,交互验证的预测标准偏差为2.95,表明该模型具有良好的稳定性和可靠性。对获得的7个变量进行了合理的结构解释,表明甲基烷烃色谱保留指数完全能用拓扑指数来精确表征。     

地下水中挥发性有机物结构与色谱保留关系研究

本文采用分子电性距离矢量( Molecular Electronegativity-distancevector,MEDV)对地下水中26个挥发性化合物进行了结构表征,并与其色谱保留时间建立定量结构-保留关系(QSRR)模型.得到的MLR模型复相关系数(R2)为0.901,留一法(LOO)交互校验(CV)预测值的复相关系数(R2cv)为0.806;PLSR模型复相关系数(R2)为0.882,留一法(LOO)交互校验(CV)预测值的复相关系数(R2cv)为0.750.结果表明分子电性距离矢量(MEDV)能较好地表征该体系化合物结构,所建模型具有良好的稳定性与预测能力.     

醛酮化合物结构与保留指数关系的研究

以非氢原子自身及非氢原子之间的关系为分子结构描述符,对35个醛酮类化合物进行了结构表征。采用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色谱保留指数之间的关系模型,两模型的复相关系数(R)分别为0.987和0.981,标准偏差(SD)分别为25.259和32.240。采用"留一法"交互检验和外部样本预测的方法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(RCV)分别为0.981和0.958,标准偏差(SDCV)分别为34.292和39.652;外部预测的复相关系数(Rtest)分别为0.991和0.990,标准偏差(SDtest)分别为25.749和26.776。结果表明所构建的分子结构描述符能够恰当表现该类化合物结构特征,所建模型具有良好的稳健性和预测能力。     

有机磷酸酯类化合物气相色谱定量结构保留关系研究

采用分子电性距离矢量(MEDV)表征有机磷酸酯类化合物的分子结构,运用多元线性回归建立定量结构-色谱保留关系(QSRR)模型,同时采用逐步回归结合统计检测对模型进行变量筛选,建立了35个有机磷酸酯类化合物在3种不同固定相(OV-101,DB-1701和DB-WX)上气相色谱保留指数(RI)与MEDV的定量相关模型.在3种固定相上的QSRR模型的建模计算值复相关系数(R)、留一法(leave-one-out)交互校验复相关系数(QCV)分别为0.998 0和0.995 1(OV-101);0.996 3和0.989 6(DB-1701);0.993 7和0.984 1(DB-WX),表明模型具有良好估计能力与稳定性.     

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(R1)建立多元线性回归模型,其相关系数r=0.9957,继以留一谣(Leave-one-out)进行交互检验,相关系数rCV=0.0950.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.     

三维全息原子场作用矢量用于脂肪酸的QSRR研究

采用三维全息原子场作用矢量(3D-HoVAIF)进行结构表征,研究脂肪酸定量结构保留指数关系(QSRR),通过逐步回归(SMR)进行变量筛选,多元线性回归(MLR)建立定量构效关系模型.结果表明,所建模型的复相关系数r为0.998,留一法交互校验(L00-CV)复相关系数rcv为0.983.3D-HoVAIF能较好地表征脂肪酸的结构信息,且所建模型具有较好的稳定性和预测能力.     

三维全息原子场作用矢量用于HEPT类抗艾滋病药物的QSAR研究

采用本实验室新近提出的三维全息原子场作用矢量表征34个1-[(2-羟乙氧)甲基]-6-苯硫基胸腺嘧啶(HEPT)类抗艾滋病药物结构并与其活性建立定量构效关系模型. 采用逐步回归对变量进行筛选后, 运用多元线性回归(multiple linear regression, MLR)建模的复相关系数(R2cum)、交互校验的复相关系数(Q2cum)和模型的标准偏差(SD)分别为R2cum=0.928、Q2cum=0.883与SD=0.43, 均优于Hancsh报道的值(R2cum=0.911、Q2cum=0.863与SD=0.45). 模型具有良好的稳定性和预测能力, 表明三维全息原子场作用矢量能较好表征该类分子结构信息, 值得进一步推广应用.     

查耳酮类似物的抗结核分支杆菌3D-QSAR研究

采用三维原子场全息作用矢量(3D-HoVAIF)描述子对25种查耳酮类似物的化学结构与抗结核分支杆菌活性进行定量构效关系研究,建立了SMR-PLS定量构效关系模型,得到了较高的复相关系数(R2=0.777)和交互检验复相关系数(Q2=0.634).并对ClogP进行建模,效果明显,R2=0.853,Q2=0.755,说明模型具有良好的稳定性和预测能力,证明了该三维原子场全息作用矢量在分子结构表征和生物活性预测上的适用性,值得进一步推广应用.     

烷基苯酚类化合物的气相色谱保留值与其结构参数的定量关系

计算了44个烷基苯酚类化合物的组成、拓扑、几何、静电和量子化学等结构参数,运用启发式方法对这些结构参数进行筛选,得到了含3个变量的化合物的定量结构与色谱保留值的线性关系模型,同时以这3个变量作为支持向量机模型的输入变量建立非线性回归模型。两种方法的相关系数(R2 )分别为0.98和0.92,相应的均方根误差分别是0.99和2.77。通过对两种模型的稳定性和预测能力的比较,发现线性模型能够更好地反映烷基苯酚的气相色谱保留值与其结构参数之间的定量关系。在已知烷基苯酚类化合物结构参数的情况下,线性回归模型更有助于它们的色谱分析。     

启发式方法研究有机化合物在全二维气相色谱中的定量结构-保留关系

采用半经验量子化学PM3的方法计算出130个有机化合物的描述符,用启发式方法分别对化合物在全二维气相色谱的3支色谱柱上的保留值建立了相应的定量结构-保留相关模型,并对模型进行了检验。所建模型呈现较好的线性,相关系数的平方(R2)均大于0.88,标准偏差（S）均小于0.105,留一法交互检验的相关系数的平方(R2cv)与所建模型的R2相当,说明模型具有良好的稳定性。化合物的预测结果显示所建模型有较准确的预测能力。     

Structural Characterization of Volatile Components of Rosa Banksiae Ait for Estimation and Prediction of Their Linear Retention Indices and Retention Times

The molecular electronegativity-distance vector （MEDV） was used to describe the molecular structure of volatile components of Rosa banksiae Ait, and QSRR model was built up by use of multiple linear regression （MLR）. Furthermore, in virtue of variable screening by the stepwise multiple regression technique, the QSRR models of 10 and 6 variables and linear retention index （LRI） 10, 7 and 6 varieables were built up by combinating MEDV with the Ultra2 column GC retention time （tR） of 53 volatile components of Rosa Banksiae Air. The multiple correlation coefficients （R） of modeling calculation values of QSRR model were 0.906, 0.906, 0.949, 0.943 and 0.949, respectively. The cross-verification multiple correlation coefficients （RCV） were 0.903, 0.904, 0.867, 0.901 and 0.904, respectively. The results show that the models constructed could provide estimation stability and favorable predictive ability.     

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0.9947,交互检验相关系数为0.9940,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(QSRR)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。     

Structural Characterization and Retention Time Prediction for Components of Essential Oil of Meconopsis Integrifolia Flowers

A molecular structural characterization (MSC) method called reduced molecular electronegativity-distance vector (MEDVR) was used to describe the molecular structures of 55 components of meconopsis integrifolia flowers. By use of stepwise multiple regression (SMR) and partial least square (PLS) methods, a model with the correlation coefficient (R1) of 0.987 and the standard deviation (SD1) of 1.377 could be obtained. Then through multiple linear regression (MLR), another model with the correlation coefficient (R2) of 0.989 and standard deviation (SD2) of 1.395 could be constructed. Furthermore, in virtue of variable screening by the stepwise multiple regression technique (SMR), 8 vectors were selected to build up another model with its correlation coefficient (R3) and standard deviation (SD3) of 0.989 and 1.366, respectively. Then all the three models were evaluated by performing cross-validation with the leave-one-out (LOO) procedure, and the correlation coefficients (QCV) were 0.981, 0.976 and 0.979, respectively. The results show that the models constructed could provide estimation stability and favorable predictive ability.     

分子电性距离矢量用于稠环芳烃液相色谱保留值的QSPR研究

采用分子电性距离矢量(Molecular Electronegativity Distance Vector,MEDV)表征稠环芳烃类化合物的分子结构.分别运用多元线性回归(Multiple Linear Regres-sion,MLR)和偏最小二乘回归(PLS)建立了稠环芳烃类化合物结构与其液相色谱(LC)保留值的定量结构一性质关系(QSPR)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能进行分析和验证,建模计算值、留一法交互检验预测值和外部样本预测值的复相关系数Rcum、RLOO、Qext分别为0.9970,0.9950,0.9925(MLR);0.9930,0.9790,0.9917(PLS).结果表明,MEDV能较好地表征该类分子结构信息,所建QSPR模型具有良好的稳定性和预测能力.为稠环芳烃类化合物分离、纯化、检测等方法的建立,提供有效的理论依据.     

分子电性距离矢量用于三嗪类化合物的构效关系研究

采用分子电性距离矢量(Molecular Electronegativity Distance Vector,MEDV)表征了三嗪类化合物的分子结构,并运用多元线性回归(Multiple Linear Regression,MLR)建立了该类化合物结构与其发光菌和大型蚤毒性的定量结构-毒性相关(Quanti-tative Structure-Toxicity Relationship,QSTR)模型,同时采用留一法交互检验对所建模型进行了分析和验证,建模计算值的相关系数R分别为0.970和0.952,留一法交互检验预测值的相关系数RLOO分别为0.917和0.921,并进一步阐述了结构与毒性之间的关系。结果表明,三嗪环上π电子离域程度减小有利于毒性增加,侧链N上取代基数目增加,化合物毒性减小。为进一步预测该类化合物的毒性,进行药物筛选提供了有效的理论依据。     

Study on the Quantitative Structure-toxicity Relationships for the Selected Esters by Using Molecular Electronegativity Interaction Vector （MEIV）

The molecular electronegativity interaction vector (MEIV) was used to describe the molecular structure of 30 selected esters. Two excellent QSTR models were built up by using multiple linear regression (MLR) and partial least-squares regression (PLS). The correlation coefficients (R) of the two models were 0.945 and 0.941, respectively. The models were evaluated by performing the cross validation with the leave-one-out (LOO) procedure. The cross-verification correlation coefficients (RCV) of the two models were 0.921 and 0.919, respectively. The results showed that the models constructed in this work could provide estimation stability and favorable predictive ability.