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。     

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。     

表面活性剂的QSAR/QSPR研究进展*

本文综述了表面活性剂定量结构-活性/性质相关(QSAR/QSPR)研究的最新进展,以及相关结构描述符在表面活性剂QSAR/QSPR研究中的应用.重点介绍了表面活性剂的cmc和表面张力γ与分子结构的定量关系、离子型表面活性剂电荷分布的定量计算及其对胶体结构与性质的影响.对表面活性剂分子结构与活性/性质的定量相关研究的发展趋势进行了展望.     

定量结构-性质关系在分析化学中的应用研究进展

定量结构-性质关系研究应用理论计算方法和各种统计分析工具相结合,研究系列化合物的结构与其生物学性质和各种物理化学性质之间的定量函数关系．它不仅可以建立预测化合物的各种物理化学性质以及生物活性的理论,而且还可以发现和确定对化合物的各种性质起决定作用的结构因素,从而在分子水平上了解物质的微观结构对各种宏观性质的影响,在很多领域得到了广泛的应用．主要介绍定量结构—性质关系在分析化学中的应用研究,主要包括在色谱分析、毛细管电泳分析中的应用两大部分．     

用定量结构性质关系预测表面活性剂的浊点

用结构、电子、空间和热力学等性质为描述符，建立了宏观性质非离子表面活性剂浊点与微观结构之间的定量结构性质关系. 这些描述符包括辛醇/水分配系数lgP、分子表面积A、相对分子质量Mr、偶极矩μ-y和μ-z.通过49个非离子表面活性剂浊点的实验数值与五个性质之间的关系式，成功地预测了其他非离子表面活性剂的浊点.