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1.
黄酮类化合物的原子电距矢量表达及核磁共振碳谱 总被引:13,自引:6,他引:7
提出以原子电性距离矢量(VAED)描述19种黄酮醇和21种黄酮中不同等价碳原子的化学微环境,结合碳原子类型,建立核磁共振碳谱(13C NMR)化学位移(CS)的四 参数线性模型, 对于19种黄酮醇285个碳原子其回归方程:Y(1)=72.097+20.803 X(1)+14.395 X(2)+ 12.030 X(3);对于21种黄酮315个碳原子其回归方程:Y(1)=85.530+19.174 X(1)+15.565 X (2)+5.495 X(3);黄酮醇和黄酮一起建模的回归方程为:Y(1)=77.679+20.373 X(1)+15.481 X(2)+9.004 X(3). 用于黄酮醇和黄酮分子等价碳原子化学位移的估计. 样本数目,相关系数,标准偏差,F统计值,回归平方和和残差平方和分别为:N=285,R=0.796,SD=14.734,F=162.315,U=105 705.359,Q=60 999.156 ;N=31 5,R=0.884,SD=12.381,F=369.114,U=169 745.141,Q=47 673.375和N=600,R=0.831,SD =14.122, F=443.449,U=265 310.563,Q=118 859.906. 经交互校验,模型稳定性较好. 并综合几种处理方法,找到一种较好的建模方法,作为初次有益的探讨,对黄酮和黄酮醇核磁共振碳谱建模效果尚好. 相似文献
2.
改进原来的原子电性距离矢量,提出以6元素构建新的原子电性距离矢量,描述黄酮类化合物中不同等价碳原子的化学环境.对20个黄酮类化合物分子292个等价碳原子的13C-NMR化学位移建立了多元线性回归模型.该定量结构谱图关系(定量构谱关系/QSSR)模型的复相关系数达到RMM=0.9397,标准偏差为SDMM=7.6024 ppm.采用留一法交互检验的结果为RCV=0.9239,SDCV=8.5096 ppm.结果表明,模型具有良好的估计能力和稳定性. 相似文献
3.
提出以原子电性距离矢量(VAED),描述上百种糖分子中数百个不同等价碳原子的化学环境;并结合γ效应校正,建立核磁共振碳谱(13C NMR)化学位移(CS)的五参数线性模型.用于糖分子中四类不同的等价碳原子化学位移的估计,复相关系数R和均方根误差RMS及标准偏差SD和F-统计量F分别为:伯碳n=62,R=0.991 0,RMS=1.960 2(SD=1.9762,F=5 0 2.32 94,EV=0.980 5);仲碳n=79,R=0.9886,RMS=2.5 40 5(SD=2.5 5 67,F=5 1 5.60 4 6,EV=0.975 7);叔碳n=30 2,R=0.95 1 4,RMS=3.6884(SD=3.694 5,F=4 68.82 76,EV=0.90 35)及季碳n=1 4,R=0.5 772,RMS=8.862 6(SD=9.1 972,F=0.5 82 8,EV=-0.0 837).经交互校验,伯仲叔碳的化学位移模型稳定性较好.并综合几种处理方法,找到一种较好的建模方法,将它用于几个外部样本的定量预测,结果良好. 相似文献
4.
采用表征分子内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),对42个吖啶酮生物碱分子792个共振碳原子进行结构表征,以多元线性回归技术建立13C核磁共振化学位移定量结构波谱关系模型,所得回归模型的复相关系数为R=0.957,标准偏差为SD=12.247. 采用留一法交互检验的结果为Rcv=0.956,标准偏差SDcv=12.331. 对外部样本集预测结果表明,AEIV和AHSI具有表征能力强、物化意义明确等优点,所建模型具有良好的稳定性和估计能力. 相似文献
5.
提出以原子电性距离矢量(VAED)描述各种碱基分子中不同等价碳原子的化学环境,结合γ效应校正与碳原子类型,建立核磁共振碳谱(13C NMR)化学位移(CS)的五参数线性模型.用于碱基分子中4类不同碳(其中主要是仲叔季碳)的等价碳原子化学位移的估计,复相关系数R和均方根误差RMS[ppm]分别为仲叔季碳:1)对C2n=12,R=0.9998,R2=0.9997,F=2732.2498,EV=0.9994,RMS=0.1804,SD=0.18842)对C3n=41,R=0.9334,R2=0.8712,F=38.3299,EV=0.8528,RMS=9.5268,SD=9.64523)对C4n=23,R=0.9183,R2=0.8433,F=14.3479,EV=0.7972,RMS=6.5304,SD=6.67721)对C2n=12,R=0.9998,R2=0.9997,F=2592.7072,EV=0.9994,RMS=0.1852,SD=0.19342)对C3n=41,R=0.9270,R2=0.8594,F=34.6283,EV=0.8393,RMS=9.548,SD=10.07843)对C4n=23,R=0.9071,R2=0.8229,F=12.3881,EV=0.7708,RMS=6.9425,SD=7.0985经交互校验,模拟稳定性较好.并综合几种处理方法,找到一种较好的建模方法,将它用于4个外部样本化学位移的定量预测,结果良好. 相似文献
6.
黄酮类化合物-O-甙的13C NMR谱 总被引:1,自引:0,他引:1
概述了黄酮类化合物-O-甙(包括双糖甙及寡糖甙)的13C NMR谱鉴定中涉及的溶剂选择,糖的数目与鉴定,糖的端基信号与甙化位移,甙元的鉴定,双糖及寡糖甙中各单糖的连接次序,以及糖链上的酰基取代等. 相似文献
7.
氨基酸原子电距矢量表达与核磁共振碳谱模拟 总被引:1,自引:1,他引:0
提出以原子电性距离矢量(VAED)描述20种天然氨基酸中不同等价碳原子的化学环境,结合γ效应校正与碳原子类型,建立核磁共振碳谱(13CNMR)化学位移(CS)的五参数线性模型.用于氨基酸分子中4类不同的等价碳原子化学位移的估计,复相关系数分别为R=0.9864,0.9513,0.9463,0.9567;均方根误差分别为RMS=0.5544,2.5232,11.3096,4.9098ppm经交互校验,模型稳定性较好.并综合几种处理方法,找到一种较好的建模方法,将它用于4个外部样本化学位移的定量预测,结果良好. 相似文献
8.
无环醇原子电距矢量及核磁共振碳谱化学位移模拟 总被引:8,自引:10,他引:8
提出以原子电性距离矢量(VAED)描述无环醇化合物中不同等价碳原子的化学环境,结合γ效应校正与碳原子类型,建立核磁共振碳谱(13C NMR)化学位移五参数线性模型.用于无环醇分子中4类等价碳原子化学位移的估计,复相关系数平方分别为R2=0.9753,0.9944,0.9974,0.9976;均方根误差分别为RMS=0.960,0.968,0.888,0.908ppm.经交互校验,模型稳定可靠,用于4个外部样本化学位移的定量预测,结果良好. 相似文献
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应用一种反映分子局部微环境描述子--原子电性相互作用矢量(vector of atomic electronegative interaction,AEIV)和原子杂化状态指数(Atomic Hybridation State Index, AHSI)对饱和脂肪酮类化合物的55种分子中的153个13C NMR谱建模模拟,应用多元线性回归方法得到定量结构波谱关系(QSSR)模型的复相关系数RMM=0.997, 标准偏差为SDMM=7.155. 采用留一法交互检验的结果是RCV=0.993,SDCV=10.195. 并随机抽出三部分分子进行检验,得到的相关系数分别是RMM1=0.996,RMM2=0.996,RMM3=0.999. 研究结果表明使用AEIV和AHSI所建模型预测能力是相当稳定的. 相似文献
10.
平衡电负性与烷烃核磁共振碳谱位移 总被引:6,自引:6,他引:0
定义了烷烃分子中碳原子的平衡电负性(AEE),用平衡电负性和NiH(em=0, α, β, γ)和NjC(j=α, β, γ)结构信息参数研究了烷烃的13C NMR化学位移模型.结果表明,烷烃13C NMR化学位移(CS)可用下式来定量描述:
CS=-1736.776+755.118AEE+5.2539N0H+1.8837NβH-0.2066NγH
用上式估算了99个碳原子的化学位移,标准差为0.9861ppm,平均绝对误差0.78ppm,预测值与实验值十分吻合. 相似文献
11.
原子电性作用矢量用于氨基酸化学位移计算 总被引:3,自引:6,他引:3
提出了用于表征分子内部化学微环境的结构描述子:原子电性作用矢量(AEIV),并将其应用于20个天然氨基酸103个13C 原子核磁共振化学位移CS建模:δ =-190.514+7.352×ν1+63.998×ν2+49.252×ν3+39.678×ν4,取得优良效果. 模型值、留一法(LOO)和留分法(LMO)交互校验的复相关系数分别为RMM=0.966 0,RLOO=0.957 7和RLMO=0.957 7. 相似文献
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13.
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:
δC=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. 相似文献
δC=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. 相似文献
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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. 相似文献
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17.
从分子二维拓扑结构出发, 借助用于描述原子所处分子微观化学环境的原子电性作用矢量(Atomic Elementary Electronegativity Interaction Vector, AEIV)对25种呋喃单糖中共计148个等价共振碳原子进行了表征,并以此建立起用于模拟单糖分子13C NMR化学位移的两参数多元线性回归方程, 所得模型的复相关系数Rcum、交叉检验QLOO及均方根误差RMS分别达到0.907、0.901和6.757,并采用对半划分样本集交叉验证的方法来测试模型的稳定性能和预测能力. 结果表明AEIV能够很好的模拟糖类物质13C化学位移值. 相似文献
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