烃类化合物在不同色谱柱上的定量结构-保留相关性研究

运用量子化学中的AMI方法计算烃类化合物的分子结构描述参数,借助逐步回归法建立了烃类化合物在不同极性色谱柱上的QSRR模型。结果表明：烷烃、烯烃、二烯烃类化合物在不同极性的色谱柱上的色谱保留与其分子结构描述参数之间具有较好的线性关系,烃类化合物在不同极性固定相上的保留主要与溶质分子的MR有关,即与溶质分子的色散力有关。随着溶质分子的不饱和度的增加,或固定相极性的增强,溶质分子与固定相之间的电荷传递作用随之增强。而且,烃类化合物在不同极性固定相上的色谱保留的QSRR模型均可用量化参数HOMO、LUMO、EICE以及MR参数来描述。所建立的在不同极性色谱柱上的烃类化合物的色谱保留QSRR模型预测烃类化合物的色谱保留值时具有较好的稳定性和准确性。     

烯烃气相色谱保留指数的QSRR研究

通过对184个烯烃类化合物在不同固定相不同柱温下的617个样本的气相色谱保留指数值(RI)与其部分参数:拓扑指数(mQ)、偶极矩(DPL)、固定液极性值(CP)及柱温(T)建立定量-色谱保留相关(QSRR)模型.分别利用多元线性回归(MLR)、偏最小二乘回归(PLSR)、人工神经网络(ANN)建模,同时采用内部及外部双重验证的办法对所得模型稳定性能进行深入分析和检验,建模计算值、留一法(LOO)交互检验(CV)预测值和外部样本的复相关系数Rcum,QLOO和Rext分别为0.999 2,0.998 4和0.999 2(MLR);0.999 0,0.998 0和0.999 1(PLSR);0.999 4,0.998 7和0.999 2(ANN).结果表明: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,较好地揭示了烯烃类化合物在不同固定相不同柱温上气相色谱保留指数的变化规律.     

含氧化合物气相色谱保留指数的预测

通过对部分含氧化合物(醇、酯、醛、酮)在不同固定相不同柱温下的849个样本的气相色谱保留指数值(RI)与其部分参数:拓扑指数(mQ)、定位基参数(Sox)、固定液极性值(CP)及柱温(T)建立定量结构-色谱保留相关(QSRR)模型。分别利用多元线性回归(MLR)、偏最小二乘回归(PLSR)、人工神经网络(ANN)建模,同时采用内部及外部双重验证的办法对所得模型稳定性能进行深入分析和检验,建模计算值、留一法(LOO)交互检验(CV)预测值和外部样本预测值的复相关系数Rcum、QLOO和Rext分别为0.9832、0.9829和0.9836(MLR);0.9832、0.9830和0.9836(PLSR);0.9910、0.9909和0.9900(ANN)。结果表明: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,较好地揭示了含氧化合物(醇、酯、醛、酮)在不同色谱条件下气相色谱保留指数的变化规律。     

醇类化合物热值改进剂的定量结构-色谱保留相关性研究

计算表征了醇类化合物热值改进剂的部分分子连接性指数和5个量子化学参数,同时运用多元线性回归方法对参数进行了优化筛选,在2种不同极性强弱的固定相(PH-5、RTX-WAX)上,分别建立了9种和11种醇类化合物热值改进剂的气相色谱保留值(t)与分子连接性指数和量子化学参数的定量结构-色谱保留关系(QSRR)模型。其相关系数分别为R=0.997和R22=0.971,关系式可分别表示为模型1:t1=-5.972-0.047 ET-1.857~3X_p~v和模型2:t_2=-2.409-0.034 ET,在2种固定相上的QSRR模型的建模计算值复相关系数(R)、采用留一法(leave-one-out)交互检验复相关系数(R)分别为:R_1=0.998、R_(1CV)=0.999和R_2=0.985、R_(2CV)=0.999,结果表明:模型1和模型2与色谱保留指数显著相关的分别有总能量ET、三阶分子连接性指数~3X_p~v和总能量ET,所建模型具有良好稳定性和预测能力,分子连接性指数和量子化学参数能较好地反映化合物的结构特征。     

基于神经网络的黑莓果酒香气成分的定量结构色谱保留相关研究

采用人工神经网络(ANN)建立了36种黑莓果酒香气成分的结构与色谱保留时间之间的定量关系(QSRR)模型。以36种黑莓果酒香气成分的分子连结性指数和电拓扑指数作为输入、保留时间作为输出,采用内外双重验证的办法分析和检验所得模型的稳定性,所构建网络模型的相关系数为0.9993、交叉检验相关系数为0.9949、标准偏差为0.1100、残差绝对值小于0.47,应用于外部预测集,外部预测集相关系数为0.9833。为了便于比较,也采用多元线性回归(MLR)法建立了QSRR模型,模型的相关系数为0.9904、交叉检验相关系数为0.9905、标准偏差为1.4896、残差绝对值小于4.32,外部预测集相关系数为0.8973。结果表明,ANN模型获得了比MLR模型更好的拟合效果。     

有机磷酸酯类化合物气相色谱定量结构保留关系研究

采用分子电性距离矢量(MEDV)表征有机磷酸酯类化合物的分子结构,运用多元线性回归建立定量结构-色谱保留关系(QSRR)模型,同时采用逐步回归结合统计检测对模型进行变量筛选,建立了35个有机磷酸酯类化合物在3种不同固定相(OV-101,DB-1701和DB-WX)上气相色谱保留指数(RI)与MEDV的定量相关模型.在3种固定相上的QSRR模型的建模计算值复相关系数(R)、留一法(leave-one-out)交互校验复相关系数(QCV)分别为0.998 0和0.995 1(OV-101);0.996 3和0.989 6(DB-1701);0.993 7和0.984 1(DB-WX),表明模型具有良好估计能力与稳定性.     

烷基苯类化合物气相色谱保留指数与分子结构的相关性研究

利用分子力学和量子化学方法计算出烷基苯类化合物的分子结构描述参数,用逐步回归法建立烷基苯类化合物在不同极性色谱柱上的QSRR模型。烷基苯类化合物在不同极性色谱柱上的气相色谱保留指数与其分子结构描述参数之间具有较好的线性关系。建立了在不同极性色谱柱上的烷基苯类化合物的色谱保留QSRR模型,并预测烷基苯类化合物的色谱保留值,结果具有较好的稳定性和准确性。     

双柱气相色谱法测定有机物的正辛醇/水分配系数

通过对烷烃，醇类等有机物在五种不同极性固定相上的气相色谱保留值的测定，提出了从有机物气相色谱保留值测定其正辛醇/分配系数的公式，研究了从不同极性固定相上测得的保留值来测定其分配系数的准确性，得出烷烃类在所有柱上测得的保留值与其分配系数间均具有很好的关联，烷烃醇类在极性相异柱上的保留值之比值与其分配系数间也有很好的相关性，从而为烷烃及醇类等有机物分配系数的测定提供了一种简单、可靠，易行的新方法。     

不同极性固定相上醇色谱保留指数的预测

采用拓扑指数(mQ)、定位基参数(SOX)及固定液极性值(CP)与脂肪醇在6种固定相上的气相色谱保留指数值(RI)进行了相关分析,发现RI与上述参数间存在良好的相关性,其关系可表示为:RI=158·384 57·7220Q-12·0491Q 5·720SOX 5·756CP R=0·9913继以留一法(Leave-one-out,LOO)进行交互检验,相关系数RCV=0·9909。说明所建定量结构-保留关系(QSRR)模型具有良好的稳定性和预测能力,较好地揭示了脂肪醇类物质在不同固定相上气相色谱保留指数的变化规律。     

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。     

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。     

脂肪醇气相色谱保留指数与结构的相关性研究

在分子图的邻接矩阵基础上,构建了一个化合物均价连接性指数mL,mL=∑(Ai·Aj·Ak…)-0.5,其中一阶指数1L及定位基参数β与25种脂肪醇在6种固定相(SE-30,OV-3,OV-7,OV-11,OV-17和OV-25)上的气相色谱保留指数I显著相关,相关系数均大于0.98。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,较好地揭示了脂肪醇在不同固定相上气相色谱保留指数的变化规律。     

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。     

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.     

用非极性固定相分离不同极性化合物时色谱峰峰形的EMG参数及计算机拟合

对用非极性固定相分离不同极性的化合物时色谱峰的峰形与保留值的关系进行了研究使用非极性固定相分离不同极性的化合物时,不同极性化合物的色谱峰的EMG参数σ、τ与组分的保留值不存在线性关系：建立了使用非极性固定相分离极性化合物时色谱峰峰形的计算机模拟方法该法作为《开放式气相色谱仿真软件》中的模拟方法之一,效果较好。     

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 %。     

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。     

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。     

苯乙酮衍生物气相色谱QSRR及其保留机理研究

以色谱热力学理论为基础,选取影响化合物色谱保留的分子结构和性质描述符号,采用MOPAC2000V1.3半经验分子轨道化学计算软件包PM3哈密顿函数算得的量化及物化参数,通过有进有出的逐步回归分析方法建立了苯乙酮衍生物在OV系列固定相上的气相色谱QSRR方程。所建立的多元回归方程相关系数均大于0.99。根据所建立的QSRR方程对苯乙酮衍生物的色谱保留机理进行了解释。     

单酮类有机物气相色谱保留值与结构参数的相关性

应用半经验量子化学AM1方法和分子图形学技术获得了42种单酮类有机物分子的电子结构和几何结构参数，并将这些参数与它们在非极性固定相(SE-30柱)上的气相色谱保留值相关联，采用逐步回归分析方法，成功地建立了拟合度高、物理意义明确、预测能力强的气相色谱保留值一结构参数定量关系方程，找出了影响气相色谱保留值的主要结构因素．