扩展的邻接矩阵指数AI及对烷烃的QSPR/QSRR研究

为实现对有机化合物细微差异的有效合理表征，根据电负性均衡原理，通过逐级加合均分法计算分子中原子的平衡电负性。用平衡电负性对分子隐氢图着色，结合支化度，在邻接矩阵基础上增加平衡电负性和支化度参数，构建新拓扑指数AI。该指数不仅物理意义明确，而且对含多重键和杂原子的化合物具有唯一性表征。引入路径数P2和P3，研究烷烃的摩尔体积、摩尔折射度、临界体积、偏心因子和固定液为角鲨烷（柱温分别为30℃、50℃、70℃）、H-P PONA（柱温60℃）和J＆W DB-5（柱温60℃）上的气相色谱保留指数。研究结果表明，它们可用同一式子P=aAI＋bP2＋cP3＋d进行定量描述。各样本数的相关系数均大于0．99，其模型有望在烷烃QSPR和QSRR研究中得到广泛的运用。     

单硫醚气相色谱保留指数拓扑化学研究

在分子拓扑化学理论的基础上,根据分子中原子的特性,用分子中原子的平衡电负性对分子图进行着色,在距离矩阵的基础上结合分子中各原子的支化度构建一组新的拓扑指数NPm(m=1,2,3),利用多元线性回归技术将单硫醚在4种极性固定相的气相色谱保留指数与NPm(m=1,2,3)建立相应的定量结构-保留相关关系模型(QSRR),并用这种模型对单硫醚的气相色谱保留指数进行预测,结果表明,预测结果和实验值吻合较好。     

不同极性固定相脂肪醇色谱保留指数QSRR研究

在分子拓扑化学理论基础上,根据脂肪醇分子中各原子特性,在距离矩阵基础上使用分子中原子的平衡电负性对分子图进行着色,构建了新的拓扑指数1Tp和2Tp,并对25个脂肪醇在6种不同极性固定相的色谱保留指数(RI)进行QSRR研究。6个拓扑模型的相关系数R均大于0.9872,得到的实验值与计算值的平均相对误差均小于2%,在实验范围以内。该拓扑指数物理意义明确,较好地描述了脂肪醇分子中各原子的电负性效应、支化效应、氢键缔合效应及空间效应,用于研究色谱保留指数,结果令人满意。同时对拓扑模型采用留一交叉检验法(leave-one-out cross-validation,LOO-CV)和外检验相结合的方法进行测试,测试结果显示模型具有良好稳定性和较强的预测能力。     

手性有机化合物构效关系的量子拓扑学研究

在拓扑化学理论基础上, 从手性分子中成键原子的结构特征和手性原子所处的局部化学微环境出发, 应用密度泛函理论(DFT), 在B3LYP/6-31＋G(d)水平上计算所得距离代替传统二维距离, 结合分子中各原子的支化度, 应用原子的平衡电负性对分子图进行着色, 并引入手性校正因子进行校正, 得到新型的手性拓扑指数w₁和w₂. 采用偏最小二乘回归法建立了18种手性羟基酸和氨基酸的薄层色谱保留指数R_M的定量结构-保留拓扑模型, 并用这种模型对R_M进行预测, 结果表明预测结果和实验值吻合较好. 同时对拓扑模型采用留一交叉检验法(leave-one-out cross-validation, LOO-CV)和外检验相结合的方法进行测试, 测试结果显示模型具有良好稳定性和较强的预测能力.     

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。     

脂肪醇气相色谱保留指数与结构的相关性研究

在分子图的邻接矩阵基础上,构建了一个化合物均价连接性指数mL,mL=∑(Ai·Aj·Ak…)-0.5,其中一阶指数1L及定位基参数β与25种脂肪醇在6种固定相(SE-30,OV-3,OV-7,OV-11,OV-17和OV-25)上的气相色谱保留指数I显著相关,相关系数均大于0.98。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,较好地揭示了脂肪醇在不同固定相上气相色谱保留指数的变化规律。     

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。     

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.     

饱和醇结构-保留定量相关的人工神经网络模型

以拓扑指数为结构描述符，用基于Levenberg-Marquardt优化的BP神经网络建立了醇类化合物的结构与色谱保留值的相关性模型，用于未知醇类化合物在SE－30和OV－3两根色谱柱上保留指数的同时预测，其学习速率优于文献中普通BP神经网络法，预测准确度与普通BP神经网络法接近，但优于多元线性回归法，因而是一种较好的预测有机化合物气相色谱保留指数的方法。     

结构信息连接性指数与气相色谱保留指数相关性的研究

定量结构 保留相关关系 (ＱＳＲＲ)的研究和应用在分析化学和色谱科学领域越来越多的受到关注。化合物的气相色谱保留指数ＲＩ值 ,是分子微观结构的宏观反映。有机物的气相色谱保留指数的ＲＩ值与其分子中原子的本性和成键环境有关 ,要建立充分反映有机化合物分子结构大小特征的结构信息拓扑指数 χＨ ,首先要解决有机化合物分子隐氢结构图中顶点原子的价点价值δｙｉ(以示区别δｖｉ)的计算问题。对此我们提出了一个计算分子图中顶点原子ｉ价点价δＨｉ 值的新方法 :δＨｉ =ｍｉ·Ｚｉ· (Ｚｉ -ｈｉ) · (8-Ｎｉ) ｈｉ (2·ｎｉ) [4 …     

扩展的距离矩阵指数W~*及其应用研究

重新定义了距离矩阵及距离矩阵拓扑指数W~*，该定义考虑分子中每一原子的 性质和成键情况以及分子中每一原子与所有其它原子的结合情况。拓扑指数W~*对 于饱和碳氢体系可还原为Wiener的距离矩阵指数W，同时，W~*还可一般地应用于含 多重键及杂质原子的有机体系和无机体系。本研究用W~*相关的卤代甲烷标准生成 焓、SiX_n（X = F，Cl，Br，I，n = 1～4）体系的标准生成焓，相关系数均在0. 99以上，置信度大于99.9%。并用W~*研究了含苯环的碳氢体系气相色谱保留指数， 含氧原子的醛酮体系的标准生成焓以及卤代苯体系的辛醇/水分配系数。对饱和碳 氢体，W为W~*的特殊形式。     

QSPR study on GC relative retention time of organic pesticides on different chromatographic columns

In the present study, Lu index and distance-based atom type topological index (DAI) previously developed in our team, were introduced and combined with molecular electronegativity chi ep to characterize quantitative structure-property relationship of GC relative retention time (RRT) for several types of structurally diverse organic pesticides on the four kinds of chromatographic columns. Using multiple linear regression technique, four several-variable models are obtained with the estimations correlation coefficient (R(2)) being between 0.9655 and 0.9285, and the correlation coefficient (R(2)cv) in the leave-one-out cross-validation procedure are between 0.9560 and 0.9143, respectively. The results in this study indicate that the three topological indices Lu index, DAI, and molecular electronegativity chi ep can predict the gas chromatographic RRT of organic pesticides with diverse hetero-atoms.     

Modification of the Wiener index 4

A novel topological index W(F) is defined by the matrices X, W, and L as W(F) = XWL. Where L is a column vector expressing the characteristic of vertices in the molecule; X is a row vector expressing the bonding characteristics between adjacent atoms; W is a reciprocal distance matrix. The topological index W(F), based on the distance-related matrix of a molecular graph, is used to code the structural environment of each atom type in a molecular graph. The good QSPR/QSAR models have been obtained for the properties such as standard formation enthalpy of inorganic compounds and methyl halides, retention indices of gas chromatography of multiple bond-containing hydrocarbons, aqueous solubility, and octanol/water partition of benzene halides. These models indicate that the idea of using multiple matrices to define the modified Wiener index is valid and successful.     

Modification of Wiener Index and its application

A novel topological index based on the Wiener Index is proposed as W* = 1/2 sigma (n)(i,j=1) S(*)(ij), the element S(*)(ij) of the distance matrix is defined either as S(*)(ij) = alpha x square root of I(i)I(j)/R(ij) (atoms i and j are adjacent) or as S(*)(ij) = = alpha x (j-i+1)square root of I(i) x x x x x I(j)/R(ij) (atoms i and j are not adjacent), where I(i) and I(j) represent the electronegativity of vertices i or j, respectively, R(ij)() is the sum of the bond length between the vertices i and j in a molecular graph, and alpha = (Z(i)/Z(j))(0.5), where Z(i) and Z(j) are the atomic numbers of the positive valence atom i and the negative valence atom j, respectively. The properties and the interaction of the vertices in a molecule are taken into account in this definition. That is why the application of the index W to heteroatom-containing and multiple bond organic systems and inorganic systems is possible. Correlation coefficients above 0.97 are achieved in the prediction of the retention index of gas chromatography of the hydrocarbons, the standard formation enthalpy of methyl halides, halogen-silicon, and inorganic compounds containing transition metals.     

含氧化合物气相色谱保留指数的预测

通过对部分含氧化合物(醇、酯、醛、酮)在不同固定相不同柱温下的849个样本的气相色谱保留指数值(RI)与其部分参数:拓扑指数(mQ)、定位基参数(Sox)、固定液极性值(CP)及柱温(T)建立定量结构-色谱保留相关(QSRR)模型。分别利用多元线性回归(MLR)、偏最小二乘回归(PLSR)、人工神经网络(ANN)建模,同时采用内部及外部双重验证的办法对所得模型稳定性能进行深入分析和检验,建模计算值、留一法(LOO)交互检验(CV)预测值和外部样本预测值的复相关系数Rcum、QLOO和Rext分别为0.9832、0.9829和0.9836(MLR);0.9832、0.9830和0.9836(PLSR);0.9910、0.9909和0.9900(ANN)。结果表明: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,较好地揭示了含氧化合物(醇、酯、醛、酮)在不同色谱条件下气相色谱保留指数的变化规律。     

烯烃气相色谱保留指数的QSRR研究

通过对184个烯烃类化合物在不同固定相不同柱温下的617个样本的气相色谱保留指数值(RI)与其部分参数:拓扑指数(mQ)、偶极矩(DPL)、固定液极性值(CP)及柱温(T)建立定量-色谱保留相关(QSRR)模型.分别利用多元线性回归(MLR)、偏最小二乘回归(PLSR)、人工神经网络(ANN)建模,同时采用内部及外部双重验证的办法对所得模型稳定性能进行深入分析和检验,建模计算值、留一法(LOO)交互检验(CV)预测值和外部样本的复相关系数Rcum,QLOO和Rext分别为0.999 2,0.998 4和0.999 2(MLR);0.999 0,0.998 0和0.999 1(PLSR);0.999 4,0.998 7和0.999 2(ANN).结果表明: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,较好地揭示了烯烃类化合物在不同固定相不同柱温上气相色谱保留指数的变化规律.     

Prediction of the chromatographic retention of saturated alcohols on stationary phases of different polarity applying the novel semi-empirical topological index

The novel semi-empirical topological index (I_ET), previously developed by Heinzen and Yunes, was extended to predict the chromatographic retention of saturated alcohols on low polarity stationary phases (OV-1). The predictive ability of I_ET was also verified on stationary phases of different polarity (SE-30, OV-3, OV-7, OV-11, OV-17 and OV-25). Simple linear regressions between the retention indices and the semi-empirical topological index (RI=a+bI_ET) were established for each stationary phase separately, showing good statistical parameters. Statistical analysis showed that the QSRR model used on stationary phases of low polarity (OV-1) has high internal stability and good predictive ability for external groups. The polarity of the SE-30, OV-3, OV-7, OV-11, OV-17 and OV-25 stationary phases, indicated by retention polarity (P_R) given by Tarján et al., is reflected in the ‘a’ (intercept) and ‘b’ (slope) coefficients of the equations obtained for each of these phases. The linear relationship between the ‘a’ coefficient and P_R showed satisfactory statistical quality. Thus, it was possible to generate a single combined model of QSRR, including a parameter that represents the property of the stationary phase P_R. The combined model also has a satisfactory predictive quality, as shown by the plot of calculated versus experimental retention indices for saturated alcohols on six stationary phases of different polarity (r²=0.9956; S.D.=9.54).