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.     

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。     

分子电性距离矢量用于多溴联苯醚分子结构表达及色谱保留时间预测

应用分子电性距离矢量(MEDV)对多溴联苯醚(PBDEs)的209种同系物进行结构表征.通过多元线性回归的方法,建立了PBDEs定量结构-色谱保留(QSRR)关系的6个变量和5个变量的两种模型.两种模型的建模计算值复相关系数R均为0.995;用留一法(LOO)进行了交互检验,其复相关系数(R2cv)分别为0.987和0...     

应用分子电距矢量对地笋中挥发油化学成分色谱保留值分析

采用分子电性距离矢量(MEDV)表征地笋中挥发油化学成分的分子结构,并对其气相色谱保留时间进行了系统的定量结构-色谱保留关系(QSRR)研究。在变量筛选的基础上建立了多个挥发油化学成分QSRR模型,相关系数均在0.90以上。通过严格的统计检验表明所建模型具有良好的稳定性与预测能力。     

应用分子电性距离矢量预测烷烃和一元醇的折光指数

应用分子电性距离矢量对81个烷烃、22个一元醇进行了结构表征,通过多元线性回归与逐步回归的方法建立了分子电性距离矢量与折光指数的定量结构性质模型,模型的相关系数分别为0.980和0.979.采用留一法对模型进行交互检验复相关系数R2cv分别为0.927和0.898.说明定量结构性质模型具有很好的稳定性和预测功能.     

一个新的分子电性距离矢量(MEDV)

有机化合物通常由电性各异的碳、氢、氧、氮、硫等元素以共价键相互连接而成。我们提出了一个称为分子电性距离矢量(简称MEDV)的新描述来表征有机分子结构。以含有环、饱和与不饱和键及碳氧氮等元素的色氨酸分子为例,说明构建MEDV的基本方法。开发设计了计算有机MEDV分子的TrueBASIC语言程序。不借用其他任何描述子,仅用MEDV建立了烷、醇、多环芳烃等多种有机化合物包括沸点、密度、保留指数等多种性质的定量结构-性质相关(QSPR)模型,相关系数均达0.98以上。     

基于电性距离矢量研究多氯联苯生物降解速率常数

通过多元线性回归和人工神经网络方法建立66种多氯联苯生物降解速率常数(K1)的定量构效关系(QSAR). 基于电性距离矢量(Mk),建立了lnK1的最佳三参数(M91、M25和M15)线性模型,其传统相关系数(R2)、交叉验证系数(Rcv2)分别为0.833、0.809。经R2、Rcv2、VIF、FIT、AIC检验,所建模型具有较强的稳定性和良好的预测能力. 将M91、M25、M15作为人工神经网络的输入层结点,采用3:10:1的网络结构,利用BP算法获得了一个令人满意的lnK1模型,训练集、验证集、测试集和总体的R2依次为0.991、0.995、0.997和 0.993。与多元线性回归模型相比,非线性lnK1-BP模型具有更好的预测能力。这两种回归方法相辅相成,线性回归方法为神经网络模型提供了具体的物理解释,而神经网络方法为线性模型提供了更准确的预测结果。     

基于分子电性距离矢量预测有机污染物的生物富集因子

基于分子电性距离矢量描述子(MEDV)表征236种有机污染物的分子结构, 应用最佳子集回归与偏最小二乘方法建立化合物的生物富集因子与其分子结构之间的相关QSAR模型. 结果显示, 影响其生物富集活性的分子结构碎片为—CH₂、—X、—C≮、—C≮、—O—, 所建立模型具有较高的估计相关系数及LOO(leave-one-out)检验相关系数, 表明模型具有良好估计能力与稳定性, 同时应用训练集样本构建的QSAR模型预测外部检验集, 表明训练集模型具有良好的预测能力.     

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.     

两种梅花香气成分的分析及QSRR研究

采用固相微萃取(SPME)-气相色谱质谱(GC-MS)联用技术分析两种梅花的香气成分,通过保留指数与质谱解析相结合,分别对化合物进行定性分析.采用偏最小二乘回归(PLS)及多元线性回归(MLR)方法分别建立定量结构-色谱保留关系(QSRR)预测模型,并对训练集及测试集中化合物的保留指数进行预测.该研究为建立有效的GC-MS定性方法提供了一定的依据.     

分子电性作用矢量法定量预测单质子化肽段离子迁移谱碰撞截面

基于分子二维图形特征得到了一种新的结构参数化方法:分子电性作用矢量(MEIV)。将其应用于113个单质子化肽段样本集的结构表征及离子迁移谱碰撞截面模拟和预测当中,通过严格检验所得到3个回归模型的复相关系数Rcum及交叉验证Q分别为:0.984、0.981、0.980和0.979、0.979、0.978。结果表明MEIV对有机分子结构及其性质具有良好的表达和预测能力。     

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.     

利用分子路径指数矢量对烷烃摩尔响应值的估计与预测

 利用分子路径指数矢量表示烷烃分子结构方法 ,结合多元线性回归算法及反传神经网络算法 ,对烷烃摩尔响应值进行处理 ,获得了比文献更佳的预测效果 ,交互校验的相关系数达 0 96 8以上。     

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。     

原子电性作用矢量和杂化状态指数用于氨基酸核磁共振碳谱模拟

提出了用于表征分子局部化学微环境及原子所处杂化状态的结构描述子:原子电性作用矢量(AEIV)和原子杂化状态指数(AHSI),将其应用于20个天然氨基酸103个碳原子13C核磁共振模拟中,取得满意结果。模型计算值、留一法(LOO-CV)交互校验预测值和新颖的留一分子法(LMO)交互校验预测值的复相关系数分别为r=0.9948、0.9940和0.9924。进一步使用4个非天然氨基酸化学位移值来测试该模型的预测能力,预测复相关系数为r=0.9940。     

苯基吡咯类芳香化酶抑制剂的3D-QSAR及分子对接研究

用分子对接和三维全息原子场作用矢量方法对36个来曲唑类衍生物和34个阿那曲唑类衍生物与芳香化酶的作用模式进行了研究,建立了三维定量构效关系模型,并在分子水平上阐述了其结合机制.运用多元线性回归(MLR)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.MLR建模的复相关系数(Rcum)、留一法交互校验复相关系数(QCV)和外部样本校验复相关系数(Qext)分别为0.863,0.782,0.796和0.931,0.825和0.641.预测模型具有良好的稳定性和预测能力.采用AutoDock4.2软件对药物与受体之间的结合方式进行了研究.运用这些信息能为进一步设计合成强效芳香化酶抑制剂,或筛选潜在的具有更强抑制活性的天然化合物提供帮助.     

三维原子场作用全息矢量用于二氢叶酸还原酶抑制剂及苦味二肽QSAR研究

将三维原子场作用全息矢量用于表征68个二氢叶酸还原酶抑制剂和48个苦味二肽结构, 分别以多元线性回归和偏最小二乘建模, 取得优良结果. 对前者建模得复相关系数Rmm2=0.893, 交互检验相关系数RCV2=0.853, 对后者建模得Rmm2=0.936, RCV2=0.849. 结果表明3D-HoVAIF能够较好表征两类分子结构, 具有物化意义明确及结果易解释特点, 值得进一步应用推广.     

距离边数矢量与分子相似度的计算

化学环境编码算法;分子相似度计算;距离边数矢量与分子相似度的计算     

多氯代二苯并呋喃在不同色谱柱上的气相色谱保留行为——定量结构-色谱保留关系(QSRR)的研究

 以一种拟原子的方式处理多氯代二苯并呋喃 (PCDFs)异构体中的苯环 ,将PCDFs异构体中的原子或基团分为 3类 ,即 :氯原子 (Cl) (记为“1”) ,氧原子 (O) (记为“2”)及拟原子 (B) (记为“3”)。在烷烃分子距边矢量的基础上 ,提出一种以基团为基准的分子距离边数矢量 (μ矢量 ) ,借助多元线性回归方法分别建立了多氯代二苯并呋喃在不同色谱柱上的色谱保留指数与表征其结构的 μ矢量间的定量结构 色谱保留关系 (QSRR)相关模型。各样本总体所建模型的相关系数均在 0 98以上。