自组织神经树用于3－甲基芬太尼衍生物构效关系的研究

用自组织神经树方法研究３－甲基芬太尼衍生物的镇痛活性与其结构特征参数间的非线性关系，结果表明：该网络性能良好、识别成功率高，可望成为药物构效关系研究的有效辅助手段。     

新型均三氮苯类衍生物构效关系的模式识别研究

用量子化学密度泛函理论(DFT)、分子力学(MM)及模式识别方法,对34个新型均三氮苯类衍生物进行了结构活性关系研究.结果表明,影响此类衍生物分子除草活性的主要因素有C(1)上所带的电荷Qc(1),分子总能量E,分子生成热Ef,溶剂可及面积SGrid,分子体积V和C(3)上所带的电荷Qc(3)等参数.通过在C(1)上加上吸电子基,降低C(1)上的电荷,以及在C(3)上连接单取代氨基可以提高除草活性.所得模型对化合物生物活性有较好的预测效果.     

荧光素衍生物抗癌活性的模式识别

近年来,我们以荧光素为母体合成了一系列的衍生物,药理试验证实其中许多种对肿瘤细胞有明显的杀伤和抑制增殖作用。本文用非线性映照(NLM)模式识别技术研究其活性分类,得到分类清晰的映照图,确定了该类衍生物抗ECa 109细胞的主要结构因素,为指导合成新化合物建立了预报模型。 1 结构参数选择与非线性映照     

紫杉醇衍生物的三维定量构效关系研究

利用比较分子力场分析(CoMFA)方法对98个紫杉醇衍生物的三维定量构效关系(3D-QSAR)进行了分析,发现影响其活性的立体能与静电能之比为61.6/38.4.进一步分析表明,C-13侧链基团的改变对其活性影响较大,尤其是2'-OH对保持活性是至关重要的;而母环其它位置取代基的改变对活性影响较小.该模型交叉验证r_cv²=0.714,非交叉验证r₂=0.901;以此模型对验证组10个化合物活性进行预测,r_pred²=0.812,表明模型具有很好的预测能力,对紫杉醇的改性或新类似物的合成具有指导意义.     

咪唑啉衍生物缓蚀剂的定量构效关系及分子设计

采用量子化学密度泛函理论(DFT)及线性回归分析方法, 对十一烷基咪唑啉衍生物缓蚀剂抗H2S、CO2腐蚀性能进行了定量构效关系(QSAR)研究. 通过回归分析, 筛选出了影响缓蚀剂缓蚀性能的主要因素, 建立了QSAR模型, 并使用留一法交叉验证对模型的稳定性及预测能力进行了分析. 结果表明, 电子转移参数△N、咪唑环上非氢原子静电荷之和∑Qring及分子极化率α对咪唑啉类缓蚀剂的缓蚀性能有很大的贡献, 所得模型的拟合相关系数(R2)和交叉验证相关系数(q2)分别为0.924 和0.917, 模型对此类缓蚀剂抗H2S、CO2腐蚀性能具有较好的预测效果. 应用QSAR研究结果进行了分子设计, 在理论上提出了一些具有较高抗H2S、CO2腐蚀性能的新型咪唑啉衍生物, 为实验工作者合成新型缓蚀剂提供理论参考.     

姜黄素衍生物与类似物的构效关系研究进展

根据目前对姜黄素衍生物与类似物的结构与药理作用的关系的研究现状,论述了姜黄素衍生物与类似物的结构与其抗氧化、抗炎和抗肿瘤的药理作用的关系,包括对姜黄素及其衍生物与类似物的结构修饰与其活性之间的关系的论述。大量的实验结果显示姜黄素衍生物与类似物的药理作用与其结构中所具有的官能团有着密切的关系,这为新药开发提供了一个很好的方向。     

粗糙集理论研究C-10位取代青蒿素衍生物的构效关系

利用粗糙集（RS）理论研究了C-10位取代青蒿素衍生物的构效关系（SAR）．粗糙集理论是处理模糊、不确定知识的数学系统,具有很强的非线性,对生命作用过程中的非线性数据的挖掘,具有很广阔的应用前景．本文首先用量子化学方法得到C-10位取代青蒿素衍生物的量化参数,由量化参数和活性数据构成了粗糙集的信息表．通过粗糙集方法,得到属性集的核和约简,提取出相应的决策规则,分析药物的构效关系,得出了一系列有意义的结论．作为一种非线性系统,粗糙集方法能够提取出数据中特别的关系,与MLR,PCA和PLS等方法相比,具有非线性功能,与ANN等方法相比,其结果又具有明确的物理意义．本文的结果对氟喹诺酮药物作用过程和耐药机制研究及新药的开发均有一定的意义．     

苯乙酮肟醚类化合物的合成及基于定量构效关系研究的分子设计

由于肟醚结构的特殊性质, 因而很多农药和医药化合物中包含该结构. 介绍苯乙酮肟醚类化合物的合成、瓜类白粉病抑制活性的定量构效关系(QSAR)研究以及基于QSAR研究结果的新化合物设计、合成和生测, 尝试了农药先导合理设计流程在具有瓜类白粉病抑制活性的苯乙酮肟醚类化合物设计中的应用. 初步的结果显示, 介绍的工作模式既充分利用了原来的工作基础, 又降低了失败的风险、污染和成本.     

心肌梗塞病微量元素谱的非线性映射模式识别

用ＩＣＰ－ＡＥＳ法测定心肌梗塞病人和健康人血中１８种元素含量，把测得结果进行显著性ｔ检验和各元素相关关系的分析，获得不同分类组的相关关系。用模式识别的非线性映射技术对实验数据进行多元分析，得二维映射平面图，判别率达８８．５％～１００％。     

核磁共振技术及模式识别对硝酸镥急性毒性的研究

通过分析Wistar大鼠灌胃0.2,2,10和100mg/kg体重硝酸镥[Lu(NO₃)3]48h内尿液的¹HNMR谱,研究了重稀土化合物Lu(NO₃)3在大鼠体内的急性生物效应.以氯化汞、铬酸钠、四氯化碳、盐酸肼和异硫氰酸-α-萘酯为模型药物,利用模式识别技术解析大鼠尿液的¹HNMR谱,对不同剂量Lu(NO₃)3的生物效应进行了分类.结果表明,应用核磁共振和模式识别相结合的方法,可清楚地认识稀土化合物生物效应,低剂量Lu(NO₃)3(0.2,2mg/kg体重)的毒性与肾毒化合物铬酸钠类似,而高剂量Lu(NO₃)3(10,100mg/kg体重)归入肝毒化合物四氯化碳组.该方法也可用于其它金属化合物及中药等药物的毒理学研究.     

原子三角法在定量结构/活性相关分析中的应用

分子相似度;回归分析;人工神经网络;原子三角法在定量结构/活性相关分析中的应用     

模式识别法用于反相液相色谱等度分离条件优化

以分离条件参数为特征变量构筑模式空间，串行指标ＨＣＲＦ为目标划分样本类别，通过主成分分析揭示模式空间的可视优化区，再由低维优化点回复到高维原始空洞，获得了最佳分离条件，此方法用于７种水溶性维生素分离，取得满意结果。     

五味子优良品种优选的模式识别方法

通过超高效液相色谱法,对不同生长特征的五味子样品中5种主要的木脂素成分:五味子醇甲、五味子醇乙、五味子酯甲、五味子甲素和五味子乙素进行测定,同时考察其抗氧化活性。 对所得到的5种木脂素成分的含量及抗氧化数据进行聚类分析和主成分分析,并且通过逐步判别分析建立判别函数,从而筛选五味子优良品种。 主成分分析和聚类结果基本一致,均将样品分为3大类,逐步判别分析的正确率高达90%。     

核磁共振技术结合模式识别对中药马兜铃酸亚急性生化效应的研究

利用核磁共振技术结合模式识别方法,研究了马兜铃酸(AristolochicAcid,AA)的亚急性生化效应.大鼠连续5日腹腔注射马兜铃酸后,不同时间段尿液¹HNMR谱显示与肾小管及肾乳头受损相关的标记物(NMRmarker)浓度有显著变化;铬酸钠、氯化汞、二溴乙胺、盐酸肼和异硫氰酸-α-萘酯,并利用主成分分析法对造成的肝肾损伤模型组、AA组和对照组的大鼠尿液¹HNMR谱解析和分类.¹HNMR谱中各种代谢物的谱峰强度变化及主成分分析结果均显示,马兜铃酸引起的肾损伤与肾小管及肾乳头损伤模型类似,且随给药量的积累,肾损伤范围扩大程度加深,引起肾脏不可逆损伤.该方法可用于中药的毒理学研究.     

模式识别辅助镧镍电极的设计

应用模式识别和人工神经网络方法将已知样本按目标（稀土系镍氢电池容量和循环寿命）分类识别建模，在此基础地若干样本，通过人工神经网络预报，电池容量和循环寿命都达到设计要求。     

顶空固相微萃取-气相色谱-质谱法及模式识别法鉴别群体手部气味

以玻璃珠为采样介质,采用顶空固相微萃取-气相色谱-质谱法分别对不同人体手部气味中主要挥发性成分醇、酚、醛、酮、酸、酯6类物质进行测定。同时采用Kolmorogv-Smirnoff秩检验和Spearman秩相关系数法从定性(共有峰的比率)和定量(共有峰的相对峰面积)的角度,综合地对不同人体气味的色谱图进行统计分析,结果显示,除了酸类和酚类物质不能用作区别不同人体气味的指标性成分外,其他4类物质均可作为鉴别不同人体气味的指标性成分。