定量结构性质／活性相关性——广义αN指数法

采用新的计算方案，给出广义αＮ指数的计算过程、所得参数及应用例子。     

定量结构-活性/性质相关性研究中变量选择方法的研究

鉴于变量选择在QSAR/QSPR研究中的重要性,比较了遗传算法和几种传统的方法,如前进法、后退法及逐步回归法.结果表明,对于研究中所用数据,遗传算法较几种传统的方法为好,其原因可能由于传统的方法陷入了局部最优.遗传算法在变量较多的情况下方可显示出效率高和得到较好结果的优越性.对于变量的选择,遗传算法是一值得推荐的有效的方法.     

定量结构-活性/性质相关性中变量的选择——正交变换法与最优子集回归法的比较

定量结构－活性／性质相关性（QSAR／QSPR）研究的基本依据是化合物的性质与结构具有相关性,所以只要有方法描述化合物的结构（得到X）就可与化合物的性质（作为Y）建立起数学模型,并由引模型预测未知化合物。由化合物的结构可衍生（即描述）出诸多变量,从统计学出发,希望用尽可能少的变量来表征尽可能多的信息（如多元回归分析）。过多的变量不仅计算量大,从而可以导致所得的数学模型不稳定,使预测结果较差^[1],而且不同变量的组合所得结果可能差别很大,由此需要对变量进行压缩和选择。虽然变量的选择是一个非常费时和复杂的工作,但变量选择的好坏对数学模型的稳定性及准确性有致关重要的影响,从某种角度上讲,它能决定一项QSAR／QSPR研究的成败。最简单的选择变量的方法是穷举组合法,但此方法的计算量非常大,特别是当变量数较大时,该方法是实际上是不可行的,尽管用于变量选择的方法已有报道,但问题尚有待进一步研究。本文侧重比较了正交变换法与变量最优子集回归法,得到了很有启示性的结果。     

取代苯酚的定量结构－活性／性质相关性研究

在分子拓扑理论基础上,提出了一个新的价连接性指数~nG=∑(E_i·E_j· E_k...),其中~0G=∑(E_i),~1G=∑(E_i·E_j),并用~0G,~1G研究了取代苯酚（ 含Cl,Br,INH_2,NO_2,COOH,烷基、环烷基、苯基等）的溶解度,辛醇／水分 配系数及对黑曲霉、浮萍、细胞色素P－450、酵母菌等的生物活性,给出了相关方 程。结果表明,新方法计算简单,使用方便,预测值与相应的实验值较好吻合。     

定量结构-活性/性质相关性研究中变量选择方法的研究——遗传算法和几种传统算法的比较

鉴于变量选择在QSAR／QSPR研究中的重要性。比较了遗传算法和几种传统的方法,如前进法、后退法及逐步回归法。结果表明,对于研究中所用数据,遗传算法较几种传统的方法为好,其原因可能由于传统的方法陷入了局部最优。遗传算法在变量较多的情况下方可显示出效率高和得到较好结果的优越性。对于变量的选择,遗传算法是一值得推荐的有效的方法。     

定量结构-活性/性质相关性研究中变量选择方法的研究——遗传算法和几种传统算法的比较

鉴于变量选择在 QSAR/QSPR研究中的重要性 ,比较了遗传算法和几种传统的方法 ,如前进法、后退法及逐步回归法 .结果表明 ,对于研究中所用数据 ,遗传算法较几种传统的方法为好 ,其原因可能由于传统的方法陷入了局部最优 .遗传算法在变量较多的情况下方可显示出效率高和得到较好结果的优越性 .对于变量的选择 ,遗传算法是一值得推荐的有效的方法     

苯甲酰胺类化合物的结构/活性的定量构效关系研究

用分子连接性指数及比较分子力场分析分别研究了苯甲酰胺类化合物的结构与抗炎活性的关系，结果表明，三维空间上立体效应是描述该类化合物的抗炎活性和进行结构与性能关系研究的最重要的结构参数。     

烷基苯类化合物结构-热力学性质定量构效关系研究

计算并研究了烷基苯类化合物拓扑指数N、J、Ij与其热力学性质ΔHc^θ(g)、ΔHf^θ(g)、S^θ(g)、ΔG1^θ(g)、logKp之间的相关性和选择性,结果显示,本文所构建经验公式其相关性和选择性均优于文献[13]、[15]。     

醇、酸的定量结构与性质/活性相关性

在邻接矩阵的基础上,建立一种新的拓扑指数^mT:^mT=∑（δi.δj.δk…）^0.5,其中：^0T＝∑（δi)^0.5,T=∑（δi.δj）^0.5),并计算了61种化合物分子的^0T、^1T值。发现^mT与这些化合物的气相色谱保留指数RI有很好的相关性。线性回归方程为：RI＝42。7880＋138。1681^0T-48.6428^1T,相关系数R＝0．9997,拓扑指数（^mT)能较好地反映化合物的结构特征。     

Modeling Quantitative Structure Property Relationships with a Semi-Empirical Topological Descriptor and Path Numbers

Quantitative structure-property relationships (QSPR) were conducted using a novel topological index and the path numbers. The models of retention indexes (RI) on different stationary phases for organic compounds show the models revealing the regularities of RI with the most correlation coefficients (R) over 0.99. The leave-n-out cross validation demonstrates the models to be statistically significant and reliable. Moreover, the models of boiling points were built, which further demonstrate the good and wide application of the method.     

一种新的拓扑指数用于手性化合物的构效关系研究

为了研究羟酸类和氨基酸类手性化合物的构效关系,本实验引进了手性乘积算法:P＝(1-b/a)(1-c/b)(1-a/c)(1-a/d),其中a、b、c和d分别为与分子中手性中心碳原子4个不同连接片断手性eAm指数和分子连接性指数mx的计算值,并考察了所得参数与羟酸类和氨基酸类化合物手性薄层色谱保留指数的相关性.为了评定所得预测模型的稳定性,文中运用了交叉验证法.结果表明,由人工神经网络方法(BP法)所得数学模型比较稳定,且明显优于多元回归分析结果.     

Corrosion Inhibitors: Quantitative Structure–Activity Relationships

Quantitative structure–activity relationships (QSAR) between corrosion inhibition efficiency and molecular structure may help promote the discovery of new, more efficient corrosion inhibitors. In this work various methods used in the QSAR studies of corrosion inhibitors are reviewed and discussed briefly.     

分子树拓扑指数与羧酸化合物pKa值的定量构效关系

酸性强度;分子树拓扑指数与羧酸化合物pKa值的定量构效关系     

铍小团簇的基态能量与拓扑指数的相关性

本文对铍小团簇（Bem,2≤m≤25）的基态能量分别与其价电子能级连接性指数、路径数和Wiener指数的相关性作了探讨。对基态能量E的估算结果令人满意。     

Study on Quantitative Structure Property Relationship by Gray Model

One of the challenges in quantitative structure-property relationship (QSPR) investigations is to predict the properties of a substance when the structure is known. P_oct,partition coefficient between octanol and water, is of great importance in quantitative structure-activity relationship (QSAR) studies. The logarithm of the capacity factor (logk') obtained from RPLC has been used as an alternative method of the conventional shaking-flask method for predicting the logarithm of P_oct (logP). This approach has received much attention, but some problems have been reported. In this study, a type of new gray model has been used to model and predict logP as function of different structure parameters.     

手性羟酸和氨基酸类化合物的构效关系研究

构造了用于手性参数衍生的距离矩阵和扩展的距离矩阵, 并且观察了与羟酸类和氨基酸类化合物手性薄层色谱保留指数的相关性, 得到了具有启示性的结果. 引进了扩展的eAm指数和连乘指数, 以及综合运用了三种算法. 所得参数进行了多元回归分析, 得到了单一变量和变量组合的分析结果. 与多元回归分析相比较, 运用人工神经网络法, 使结果得到了较大的改善. 所引进的方法对于化合物构效关系研究具有普遍可用性.