单取代烷烃液相生成焓估算新方法

根据烷基R和取代基X(Cl、Br、I、OH、SH、NO2、CN、NH2、CHO和COOH等)本身的电子效应, 应用烷基R的极化效应指数PEI和取代基X的电负性χX定量描述单取代烷烃RX中R和X间的相互作用, 再结合已提出的C—C键和C—H键的键连接矩阵的特征根, 建立了一个估算单取代烷烃RX液相生成焓的方程： ΔfH0(RX, l)＝－39.5001ΣX1CC＋33.5508NCC－0.0789ΣX1CH－25.7087NCH＋0.1557ΣSij＋0.9976H(X)－ 27.6642 PEI(R)×χX＋31.5043χX 此方程用于估算RX的生成焓, 不仅结果非常令人满意(其相关系数R达到0.9999, 标准偏差SD仅为2.87 kJ•mol^-1), 而且方程中各项参数的物理意义也非常明确, 便于人们深入地理解分子结构与性能的关系. 应用去一法(leave-one-out)对以上方程进行交叉验证分析表明该方程具有较好的稳定性和较强的预测能力. 研究发现, 著名的Luo氏方程是上述方程的一种特殊形式, 上述方程是对Luo氏方程的一个较大扩展. 该方法为研究更复杂体系内基团之间的相互作用提供了一种新的方法和思路.     

饱和醇定量结构-保留相关研究中人工神经网络的应用

以拓扑指数（分子连接性指数）为结构描述符,用人工神经网络技术建立了醇类化合物的结构与色谱保留值的相关性模型。研究了网络构造对模型稳定性的影响,考察了模型在单一固定相上及固定相上的适应性。与多元线性回归法相比较,人工神经网络模型具有更好的预测结果,但外推能力较弱。     

饱和醇结构-保留定量相关的人工神经网络模型

以拓扑指数为结构描述符，用基于Levenberg-Marquardt优化的BP神经网络建立了醇类化合物的结构与色谱保留值的相关性模型，用于未知醇类化合物在SE－30和OV－3两根色谱柱上保留指数的同时预测，其学习速率优于文献中普通BP神经网络法，预测准确度与普通BP神经网络法接近，但优于多元线性回归法，因而是一种较好的预测有机化合物气相色谱保留指数的方法。     

拓扑指数与烷烃色谱保留指数的定量相关研究

基于分子图论, 计算了64个链烷烃的一阶连接性指数(¹χ)和奇偶指数(OEI), 并对气相色谱保留指数进行定量结构-性质相关(QSPR)研究, 得到多元线性回归模型RI＝55.7631＋25.7317OEI＋111.4508¹χ (R²＝0.9960, RMS＝9.36, ARD＝1.02%). 交叉验证和预测结果表明, 所建立的QSPR模型具有良好的稳定性和预测能力. 与文献结果比较, 本文所用的参数少, 且计算简便.     

启发式方法研究有机化合物在全二维气相色谱中的定量结构-保留关系

采用半经验量子化学PM3的方法计算出130个有机化合物的描述符,用启发式方法分别对化合物在全二维气相色谱的3支色谱柱上的保留值建立了相应的定量结构-保留相关模型,并对模型进行了检验。所建模型呈现较好的线性,相关系数的平方(R2)均大于0.88,标准偏差（S）均小于0.105,留一法交互检验的相关系数的平方(R2cv)与所建模型的R2相当,说明模型具有良好的稳定性。化合物的预测结果显示所建模型有较准确的预测能力。     

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.     

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。     

广义相关指数用于持久性环境污染物的定量结构-色谱保留关系研究

基于分子拓扑图形特征和顶点连接方式,通过定义广义相关函数、性质相关参数以及距离关系函数等概念,将“面向用户”实际应用的观点及对目标问题“自适应性”的思想引入到分子结构表征当中,从而得到一种新型分子拓扑性质表征方法:广义相关指数(GC I)。使用该指数对115个多氯代二苯并呋喃、41个多氯代二苯并-p-二、62个多氯代萘和210个多氯联苯在DB-5气相色谱柱上的保留行为进行了定量结构-色谱保留关系研究,所得模型复相关系数Rcum以及交叉检验复相关系数Qcum均在0.98以上。结果表明GC I指数具有较强分子结构表达能力及对化合物各类性质的优良适应性。     

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。     

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。     

萜类化合物的QSRR研究及其在结构鉴定中的应用

采用顶空固相微萃取(SPME)-气相色谱质谱(GC-MS)联用技术分析石香薷和腊梅鲜花中的萜类化合物, 通过保留指数与质谱解析相结合, 分别对化合物进行结构鉴定, 共鉴定出17种单萜化合物, 30种倍半萜化合物. 采用遗传算法(GFA)分别对单萜及倍半萜化合物建立定量结构-色谱保留关系(QSRR)预测模型, 并对该模型进行显著性及预测能力的检测. 同时, 利用计算所得到的模型分别对随机选取的几个萜类化合物进行保留指数预测. 结果表明: 计算保留指数与预测保留指数接近, 模型预测性能较好. 该研究为各种单萜化合物及倍半萜化合物保留指数的预测提供了一种有效手段, 同时, 为建立有效的GC-MS定性方法提供了一定的依据.     

Modeling of Anticancer Sulfonamide Derivatives Lipophilicity by Chemometric and Quantitative Structure-Retention Relationships Approaches

Sulfonamides are a classic group of chemotherapeutic drugs with a broad spectrum of pharmacological action, including anticancer activity. In this work, reversed-phase high-performance liquid chromatography and biomimetic chromatography were applied to characterize the lipophilicity of sulfonamide derivatives with proven anticancer activities against human colon cancer. Chromatographically determined lipophilicity parameters were compared with obtained logP, employing various computational approaches. Similarities and dissimilarities between experimental and computational logP were studied using principal component analysis, cluster analysis, and the sum of ranking differences. Furthermore, quantitative structure–retention relationship modeling was applied to understand the influences of sulfonamide’s molecular properties on lipophilicity and affinity to phospholipids.     

单硫醚在不同极性固定相上的气相保留指数与结构的相关性研究

 在计算出 61个单硫醚的各种量化参数之后 ,用逐步回归方法 ,预测了单硫醚在 4种极性固定相上的气相保留值 ,建立了相应的定量模型。结果表明 ,该模型具有较强的预测能力 ,回归方程的均方根误差不超过 4 %。     

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。     

分子相似性方法用于药物反相色谱定量结构色谱保留关系的研究

 应用分子相似性方法研究药物的反相色谱定量结构 色谱保留关系 (QSRR)。在全面考察药物的分子结构参数的基础上 ,采用分子相似性计算方法 ,将化合物结构信息变量转换为相似系数变量 ,并结合人工神经网络技术 ,对 16 2种药物进行反相色谱定量结构与色谱保留关系的研究。成功地应用分子相似性方法实现了对容量因子这一色谱保留参数的预测 ,建立了物理意义明确、预测能力较强的分子结构参数与反相色谱流动相溶剂强度和容量因子之间的定量关系模型 ,实验验证的结果也比较理想。