无机氢化物的酸性与分子拓扑指数(mYz)的关系

定义一种新原子点价izδ,在izδ的基础上建构新的分子连接性指数mYz,其0阶指数0Yz、1阶指数1Yz的计算公式分别为:0Yz=∑(izδ)0.5;1Yz=∑(ziδ.izδ)0.5.0Yz,1Yz对13种无机氢化物呈现惟一性表征,0Yz,1Yz与无机氢化物pKa1值的一元相关系数和二元相关指数分别为0.993 6和0.995 2.以0Yz,1Yz,和相对分子质量Mr为自变量的三元线性回归方程的相关指数为0.995 7,对无机氢化物pKa1的预测结果十分令人满意.     

拓扑指数mG及对无机氢化物pKa1值的预测

受Randic分子连接性拓扑指数^mX的启发，构建了一种新的分子连接性拓扑指数^mG.^mG的0，1阶指数^0G,^1G与P区无机氢化物的pKa1值关联，拟合成2个线性方程，其相关系数与相关指数分别为0.9958和0.9959，拓扑指数的结构选择性满足惟一性表征。     

氢化物的酸性与分子拓扑指数的关系

氢化物的酸性与分子拓扑指数的关系余训民杭义萍（湖北荆州师专化学系荆州市４３４１００）毛明现（广西梧州师专化学系贺县５４２８００）分子的拓扑性质是分子在内外因素连续变化过程中始终保持不变的几何性质，它是分子的固有的性质之一。自１９４７年Ｗｉｅｎｅｒ提出...     

无机氢化物pK_(a1)与拓扑指数~mT的关系

在Randic分子价连接性拓扑指数的基础上,构建了价电子轨道平均能量拓扑指数mT 用其0,1阶指数0T,0T和1T以及Pauling电负性差的平方分别与P区无机氢化物的pKa1值关联,拟合成3个回归方程,其相关系数分别为0.9958,0.9960和0.9965,结构选择性达到唯一性表征 预测取得了较好的结果     

无机含氧酸的酸性与分子拓扑指数的关系

本文提出一种新的分子拓扑指数Ｙ＝δＲ（ｍ＋ｋ０．５ｍ）ｎ－０．５。Ｙ对２５种无机含氧酸呈现唯一性表征，并与其ｐＫ１显示高度相关性。用最小二乘法拟合ｐＫ１与Ｙ的线性回归方程为：ｐＫ１＝１２．２３－１．２２Ｙ，ｒ＝－０．９７９，并在０．０１显著水平下通过Ｆ检验     

氢化物的酸性与分子拓扑指数（E）

在物质的分子结构与其理化性质的关系研究中,拓扑指数法具有方法简单、准确性高、适用性广等优点而倍受关注。分子的拓扑指数是表征分子结构图中某种特征的不变量,它实现了化学结构的数字形式的表达。“一种新的分子拓扑指数的提出应该同时具备高的选择性（即唯一性）和...     

氢化物发生原子吸收光谱法测定蛋制品中无机砷

采用氢化物原子吸收光谱法测定蛋制品中的无机砷含量,该检测方法线性关系良好,检出限低,样品重复测定6次的相对标准偏差小于5%,加标回收率在90%以上,能满足蛋制品卫生标准中无机砷的检测要求.该方法快速简便,又经济实惠.     

取代羧酸pKa的分子树拓扑研究

基于非氢原子i的酸性点价(δai)建构分子树拓扑指数(mT)及其分支指数(mTC)和叶指数(mTx),并提出表征诱导效应的叶指数(mT′x).通过最佳变量子集算法获得38种羧酸的pKa与0TC、1TC、0T′x的回归方程:pKa=3.0352-1.25700T′x-0.15540TC+0.07811TC,R=0.9766.通过Jackknife法检验,该模型具有总体稳健性.优于文献的七元最佳回归模型(R=0.957),与其分子力学方法(CoMFA)结果(R=0.988)较为接近.结果表明,所建拓扑指数是合理的,具有科学性基础.     

分子树拓扑指数与羧酸化合物pKa值的定量构效关系

酸性强度;分子树拓扑指数与羧酸化合物pKa值的定量构效关系     

用萃取-氢化物发生-原子荧光光谱法测定海带中的无机砷

利用无机砷在强酸性下能溶于氯仿,在弱酸性下能溶于水的特点,将其与其他干扰物质分离,采用氢化物发生-原子荧光光谱法测定海带中的无机砷.利用9mol/L HCl溶解海带样品后用三氯甲烷萃取其中的无机砷,再反萃取于1 mol/L HCl溶液中,干燥-消化后,用氢化物发生-原子荧光光谱法测定其中无机砷的含量.重要干扰物-二甲基亚砷酸不会被同时萃取,方法的回收率在80%以上.     

羧酸类化合物的结构和萃取性能的相关性

应用量子化学参数研究羧酸类化合物的结构与其萃取性能的相关性,并将二维结构参数应用到三维构效关系研究中,从而有效地改善了CoMFA法的结果,用pK_a值来表征羧酸类化合物的萃取性能.     

摩尔响应值与拓扑指数的关系

考察了链烷烃、链烷醇、酮和苯系列化合物的摩尔响应值与拓扑指数的关系,结果表明两者之间存在良好的线性关系。     

Multi-task learning for pKa prediction

Many compound properties depend directly on the dissociation constants of its acidic and basic groups. Significant effort has been invested in computational models to predict these constants. For linear regression models, compounds are often divided into chemically motivated classes, with a separate model for each class. However, sometimes too few measurements are available for a class to build a reasonable model, e.g., when investigating a new compound series. If data for related classes are available, we show that multi-task learning can be used to improve predictions by utilizing data from these other classes. We investigate performance of linear Gaussian process regression models (single task, pooling, and multi-task models) in the low sample size regime, using a published data set (n?=?698, mostly monoprotic, in aqueous solution) divided beforehand into 15 classes. A multi-task regression model using the intrinsic model of co-regionalization and incomplete Cholesky decomposition performed best in 85?% of all experiments. The presented approach can be applied to estimate other molecular properties where few measurements are available.     

胺类化合物气相色谱保留指数与结构的相关性研究

应用Ａｍ指数和引力指数Ｇ１对在３种体系下的胺类化合物的气相色谱保留指数和结构进行了相关性研究,并运用最佳子变量集算法和人工神经网法进行了计算分析,在非极性固定相ＯＶ－１０１和极性固定相ＯＶ－２２５和ＮＧＡ下均获得了比较好的相关模型。     

The relationship between electron densities and the pKa values in a series of methylpyrazines

Based on the literature values, the pK₁ and pK₂ for pyrazine and its six methyl derivatives, the correlation with electron density on the nitrogen atoms N₁ and N₄ was found. The effect of methyl group was proved to be additive. The total electron density, π-electron density, and dipole moments for compounds under study were determined by the CNDO /2-MO method.     

碱金属还原反应的机理和反应介质与产物pK_a的关系

探讨了使用碱金属-质子溶剂对炔烃、共轭烯烃、芳香化合物、羰基化合物和共轭羰基化合物进行还原的反应机理,以及质子溶剂的选择和体系还原产物负离子中间体的共轭酸pKa之间的关系.