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 …     

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。     

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。     

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。     

烃及其衍生物气相色谱保留指数的定量结构相关性研究

在分子拓扑理论的基础上,定义了原子的价点价δYi,由δYi构建了一个能表征含多重键、杂原子化合物的结构信息价连接性拓扑指数mZY(m=0,1,…,n).发现1ZY与烃及其衍生物的气相色谱保留指数IR有良好的相关性.与其他的指数相比较,新指数的相关性优秀,且新方法还具有计算简单,物理意义明确等优点.对新模型采用Jackknife法予以检验,具有总体稳健性.     

拓扑指数F(′F)与气相色谱保留指数RI的相关性研究

用结构参数构成的矩阵定义了拓扑指数Ｆ（′Ｆ），计算了１０个系列９４个分子的 Ｆ（′Ｆ）值。发现Ｆ（′Ｆ）与这些化合物的气相色谱保留指数有好的相关性．相关系数均在０．９７ 以上。     

拓扑指数F（‘F）与气相色谱保留指数RI的相关性研究

用结构参数构成的矩阵定义了拓扑指数Ｆ（’Ｆ），计算了１０个系列９４个分子的Ｆ（’Ｆ）值。发现Ｆ（’Ｆ）与这些化合物的气相色谱保留指数有好的相关性。相关系数均在０．９７以上。     

胺类化合物气相色谱保留指数与结构的相关性研究

应用Ａｍ指数和引力指数Ｇ１对在３种体系下的胺类化合物的气相色谱保留指数和结构进行了相关性研究,并运用最佳子变量集算法和人工神经网法进行了计算分析,在非极性固定相ＯＶ－１０１和极性固定相ＯＶ－２２５和ＮＧＡ下均获得了比较好的相关模型。     

多环芳烃气相色谱保留指数预测与估算

按碳原子的键合特性对其进行分类,定义并计算了多环芳烃的分子距边矢量（VMDE）,在此基础上对94种多环芳烃的气相色谱保留指数（RI）进行定量相关性研究,发现色谱保留指数与分子距边矢量之间存在良好的线性关系,RI．a b VMDE,n=94,相关系数r=0.9946,均方根RMS＝8．15,同时,还进行了留一法交互检验结果为r=0.9928,RMS=9.35。表明了新分子距边矢量的合理性和有效性,可成功地用于多环芳烃气相色谱保留指数的估计与预测,有望在定量构效关系研究中获得广泛的运用。     

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。     

醇类化合物气相色谱保留指数的分子拓扑研究

分子中原子i的特征值(ti)定义为tj＝1 ∑hi。并计算了醇类化合物的氢连接性指数，藉助多元线性回归技术分别建立了25个醇类化合物的指数与这些物质的气相色谱保留指数的定量结构／性质相关关系模型。模型具有良好的稳定性和预测能力，氢连接性指数能较好地反映化合物的结构特征。     

烷烃同系物气相色谱保留指数的分子拓扑研究

定义了分子中原子的平衡电负性,并用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了一种新的拓扑指数N1,N2和N3。该拓扑指数对分子结构实现惟一性表征,具有优良的结构选择性。将拓扑指数N1,N2和N3与烷烃在固定相角鲨烷(柱温50　℃)及SE-30(柱温80　℃)上的气相色谱保留指数进行多元线性回归,结果表明烷烃的气相色谱保留指数可分别定量描述为I(Squalane)=23.97842N1-3.86562N2+0.787379N3+42.33061,I(SE-30)=23.83937N1-3.5687N2+0.939876N3+22.11952。用上述回归方程对烷烃的气相色谱保留指数进行预测,结果表明预测值与实验值的平均相对误差均为1.31%,预测结果误差在实验误差范围内。     

电拓扑状态预测有机磷酸酯类化合物的气相色谱保留指数

以原子类型电拓扑状态指数(ETSI)有效表征35个有机磷酸酯类化合物(OP)的分子结构, 应用基于预测的变量选择与模型化(VSMP)方法建立OP化合物在3种不同固定相上的气相色谱保留指数(RI)与分子结构(ETSI)的定量相关模型. 结果表明, 影响不同固定相上OP色谱保留的主要结构因素都是由7个ETSI描述子对应的子结构碎片, 即: ＝CH₂,≡C—, aaC—, ＝O, —O—, Cl和Br. 其中子结构aaC—, ＝O和—O与OP化合物母体骨架密切相关, 而＝CH₂,≡C—, —Cl和—Br反映支链或取代基的变化. 通过多元线性回归法建立OP化合物在三个固定相上的定量结构-保留相关模型(QSRR)发现, 各QSAR模型的估计相关系数均在0.99以上, LOO检验相关系数在0.98以上, 表明模型具有良好估计能力与稳定性. 应用28个OP训练集样本构建的QSRR模型预测外部7个检验集RI结果表明训练集模型具有良好预测能力.     

多氯代二苯并呋喃的结构信息连接性指数与其在不同柱上的气相保留行为的关系

 在分子连接性指数的基础上 ,建立了化合物结构信息连接性指数 nχH(n =0 ,1,2 ,… ,m) ,即 nχH =∑(δiH·δjH·δkH·… ·δmH) -0 5,其中 1阶和 2阶结构信息连接性指数为 :1χH =∑(δiH·δjH) -0 5,2 χH =∑(δiH·δjH·δkH) -0 5,并计算了 135个多氯代二苯并呋喃分子的1χH 和2 χH 值。发现1χH 或2 χH 或1χH 和2 χH 与多氯代二苯并呋喃在不同柱上的气相保留指数 (RI)和相对保留时间 (RRT)有很好的相关性。各样本总体模型即定量结构 保留关系 (QSRR)相关模型的相关系数均在 0 96以上 ,且物理意义明确 ,计算简单.     

脂肪醇在OV-1和Superox 0.6柱上的色谱行为

Ｓｕｐｅｒｏｘ系列固定相是性能优良的氢键型固定相，适用地脂肪醇分析，非级性固定相ＯＶ－１柱，经减活处理后亦适宜醇类异构体分离，考察了Ｃ１－Ｃ２异构醇的３６个组分在分离效能。ＯＶ－１柱和Ｓｕｐｅｒｏｘ０．６柱上的保留行为，柱效和极限温度，结果表明，两种柱对醇都有很好的分离效能。ＯＶ－１柱柱效及柱温极限高，除了戊醇－３和戊醇－２是重叠峰外，其余组分间有一定分离度，其分离顺序基本上是根据组分的沸点，包括     

多氯萘的气相色谱保留指数与其结构参数的定量关系

在B3LYP/6-31G*水平上计算了76个多氯萘分子,将计算得到的结构参数和热力学参数作为理论描述符引入到与气相色谱保留指数(RI)相关的多元回归分析中,建立了拟合度高、物理意义明确、预测能力强的保留时间-结构参数的相关方程(模型Ⅰ)(r2=0.9957);再以氯原子的取代个数和相互位置作为理论描述符,得出另一模型(模型Ⅱ)(r2=0.9967)。找出了影响多氯萘保留时间的主要因素。     

纤维素三苯甲酯的合成及醇类的气相色谱分析

用超声反应合成了纤维素三苯甲酯,并将其涂布于ＧＤＸ－１０２上,用作气相色谱的耐高温固定相。研究了脂肪族醇类和一些芳香族化合物的分离。计算了各物质在纤维素三苯甲酯－ＧＤＸ柱上的吸附热数值（－△Ｈ＿ａ）。     

电拓扑状态预测多氯二苯并噻吩及噻吩砜化合物的气相色谱保留指数

以原子类型电拓扑状态指数(ETSI)有效表征了135 个多氯二苯并噻吩(PCDT)和135 个多氯二苯并噻吩砜(PCDTO₂)的分子结构, 应用基于预测的变量选择与模型化(VSMP)方法建立PCDT 和PCDTO₂ 化合物在DB-5 气相色谱柱上的气相色谱保留指数(RI)与分子结构(ETSI)的定量相关模型, 模型的相关系数r² 分别为0.9939 和0.9729, LOO 交叉验证相关系数 q² 分别为0.9921 和0.9692. 为验证模型稳定性和预测能力, 应用17 个PCDT 和PCDTO₂ 训练集样本构建的QSRR 模型的r² 分别为0.9959 和0.9783, LOO 交叉验证相关系数 q² 分别为0.9921 和0.9740, 说明模型具有良好的稳定性. 以此模型预测外部8 个检验集及110 个预测集的RI 值, 8 个检验集样本的结果表明训练集模型具有良好预测能力.     

Biparameter Equations for Calculating Kovats Retention Indices of Hydrocarbons

Abstract

Biparameter equations, in which one parameter is the boiling point of the solutes and the other is any of their physicochemical properties able to account for dispersive solute-stationary phase interactions, are obtained by regression analysis. These equations permit the calculation of Kovats retention index (I_R ) for aliphatic and aromatic hydrocarbons in complex mixtures with standard deviations close to experimental error. The linear change of regression coefficients with the work temperature allow us to obtain equations suitable for calculating I_R at any temperature on a given stationary phase. Furthermore, accurate values for the magnitudes included in the equations can be obtained starting from I_R values.

When alkylbenzenes are separated on polar phases, such as Carbowax 20M, it is necessary to add a new parameter accounting for inductive interactions. Once again, regression coefficients, except that of the boiling point which remains constant, change linearly with the polarity of the phase (Tarjan's scale) enabling the obtaining of an equation for calculating I_R on any stationary phase at a given work temperature, although constant deviations between calculated and experimental I_R , on polymeric stationary phases, are found.