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。     

酚的拓扑指数在色谱分析中的应用

图论基础上的拓扑指数在研究物质的定量结构-性质相关性(QSPR)方面发挥了重要的作用. 在众多的拓扑指数中,Wiener指数和物性相关性好,容易计算,应用范围较广[1].在色谱分析中,色谱保留指数作为定性指标的保留值是一种较为可靠的参数.本文选择了酚中具有代表性的15种酚及色谱保留指数,通过对Wiener指数(W),官能团位置指数(Sox)和酚上的甲基数(X-CH3)与色谱保留指数的多元线性回归分析,得到了良好的相关性 .可以说,当测得某一色谱保留指数时可估计其结构特性,进而为酚类化合物的定性分析提供有利的信息.     

醇、酯类物质的相对保留时间与分子拓扑指数的关系

1引言 作为结构-性质定量关系（QSPR）研究领域的一个重要分支，定量结构-色谱保留值相关（QSRR）的研究和应用在色谱科学领域受到关注。QSRR的研究对预测保留值、选择分离条件及探索色谱保留机理都具有重要意义。影响气相色谱相对保留值的因素很多，但主要是与被测组分和固定相之间的分子间作用能有关。而分子间的作用能主要由分子间的色散力决定，分子的色散力与分子的分支情况及体积大小有关。     

用拓扑指数＆mT预测化合物在热导上的相对物质的量校正因子

在邻接矩阵的基础上,建立一种新的拓扑指数mT,mY=∑(δi·δj·δk…)0.5,其中0T=∑(δi)0.5,1Y=∑(δi·δj)0.5,并计算了10个系列142个分子的0T,1T值.发现mT与这些化合物的气相色谱相对物质的量校正因子有很好的相关性.相关系数均大于0.96,拓扑指数mT能较好地反映化合物的结构特征.     

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。     

一种新的拓扑指数^X（^1X）与气相色谱保留指数RI的相关性研究

在邻接矩阵的基础上,建立化合物的主量子数拓扑指数^mX:^0X=∑（δi.δj）^0.5,并计算了13个系列94个分子的^-X、^1X值,发现^-0X或^1X与这些化合物的气相色谱保留数RI有很好的相关性。相关系数均在0．97以上,略优于文献方法。并且物理意义明确,计算简单,使用方便。     

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。     

拓扑指数在预测氯代苯同分异构体的色谱保留值中的应用

采用三阶分子连接性指数计算分子有效表面积参数和有效体积参数，从而使ＵＮＩＦＡＣ基团贡献法能关联和预测氯代苯同分异构体的色谱保留值，实验值与预测值的相对误差小于１０％。     

新的定位基指数及连接性指数的应用

在邻接矩阵基础上提出了一个新的连接性指数X和定位基指数T，并计算了15个酚分子的X和T值，发现X和T不仅对这些化合物具有较好的结构选择性，而且与其气相色谱保留指数I具有较好的相关性，并以此建立了X、T和I的回归方程，所建模型预测结果和文献数据十分接近，预测能力 优于文献。     

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。     

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。     

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。     

应用新定义的拓扑指数预测烷氧氯硅烷、单硫醚的气相色谱保留指数

根据分子中成键原子i的结构特征和所处的化学环境，新定义了原子i的价点价δi^Y，以价连接矩阵为基础构建了1个新的结构信息价连接性指数^mY。利用线性回归技术分别建立了22个烷氧氯硅烷、61个单硫醚化合物的^mY与这些物质的气相色谱保留指数RI的定量结构／保留相关关系模型(QSRR)。新模型物理意义明确，计算简便，对不同类型化合物在不同极性固定相上的气相色谱保留指数RI具有良好的稳定性和预测能力，新的结构信息价连接性指数能很好地反映化合物的结构特征。     

含羟基化合物及其葡萄糖醛酸苷类反相高效液相色谱法保留指数预测

采用体外孵有生物合成方法,获得葡萄糖醛酸耷类代谢物,并建立了其保留指数预测方法,在实验条件下,误差小于12％。     

新拓扑指数A_m在构效关系研究中的应用──Ⅰ.对烃类气相色谱的保留指数的分析

该文研究了本实验室提出的Am拓扑指数和烃类气相色谱保留指数的相关关系，并与分子联接性指数进行了对比分析，得到了比较理想的相关方程，使相关系数分别达到0.993以上。     

价电子轨道能量拓扑指数mZ及其应用

受Randic分子连接性拓扑指数^mZ的启发,本文构建了价电子轨道能量拓扑指数^mZ。用^mZ的0、1阶指数分别与无机氢化物的pKa1值、20种碱金属卤化物的晶格能U、生成焓△rHm、水化能△rG^0m和气态碱金属卤化物核间距R0关联,拟合的回归方程的相关系(指)数,满足优级或良级标准。预测取得较好的结果。     

新拓扑指数A_m在有机物气相色谱法中光离子化灵敏度的分析中的应用

本文把Am拓扑指数与分子连接性指数首次用于有机化合物气相色谱分析的光离子化灵敏度的结构-性能相关性研究中，在与相应体系的光离子化灵敏度进行相关分析时发现，Am指数、分子连接性指数均能较好地反映化合物的结构特征，将二者组合，得到了更为满意的构效关系的数学模型。     

Dependence of the relative retention of compounds on the average pressure of helium as a carrier gas in capillary GLC

The dependence of retention factork _i , relative retention time α _i , and retention indexI _i of organic compounds on the average pressure (p _av) of the carrier gas (helium) was studied experimentally using a long narrow-bore capillary column with the SE-30 nonpolar phase at 120°C. The linear dependencesk _i =f(p _av), α _i =φ(p _av), andI _i =φ(p _av) obtained previously were found to be in good agreement with experimental data. Invariant relative retention valuesk _0,i , α _0,i , andI _0,i , which do not depend on the helium pressure, were determined for some organic compounds of various chemical classes. The dependence of the relative retention on the carrier gas pressure needs to be taken into account in precision measurements and in experiments with narrow-bore capillary columns. Translated fromIzvestiya Akademii Nauk. Seriya Khimicheskaya, No. 2, pp. 314–316, February, 1998.