排序方式: 共有97条查询结果,搜索用时 15 毫秒
21.
22.
23.
脂肪族饱和一元醇沸点的拓扑研究 总被引:10,自引:0,他引:10
基于邻接矩阵与边价 (fi)定义边价连接性指数 ( mF) ,其中的0 F、醇距离参数L及醇类型参数与 119种脂肪族饱和一元醇的沸点 (Tb)关联、得到良好的数学模型 :ln( 72 4-Tb) =6 0 70 10 -0 0 5 7180 F -0 0 0 3 71L -0 0 75 49δ-1 (n =119) ,R =0 9974.相关性优于文献值 .可以预示 ,该模型能更精确的预测饱和醇的沸点 . 相似文献
24.
边价连接性指数及其应用 总被引:5,自引:0,他引:5
基于邻接矩阵与边价 (fi)定义边价连接性指数 (mF) ,其中的0 F、1F及δmax与 85种链烷烃、72种脂肪族醛酮的沸点 (Tb)关联、得到良好的数学模型 :ln(783 -Tb) =6 4 95 0 6-0 0 5 1 1 3 0 F -0 0 6683 1F -0 0 1 1 80δmax(n =85 ) ,R =0 9984 ;ln(82 0 -Tb) =6 3 791 3 -0 0 3 0 3 5 0 F -0 0 71 661F +0 0 1 0 0 5δmax(n =72 ) ,R =0 9991。后一模型经Jackknife法检验具有总体稳健性。可以预示 ,该指数将在定量构效关系研究中成为重要参数 相似文献
26.
原子配分参数、配分连接性指数及其应用 总被引:9,自引:0,他引:9
结构决定性质,性质反映结构,这是化学、生物学等学科的一条基本规律。因此,分子的微观结构与性质之间存在着密切关系。物质的理化性质、生物活性等数据的获取,迄今主要来自于实验。如能建立结构与性能之间的数量关系用以估算与预测分子的性质,这无疑是一项十分有意义的工作。拓扑指数法以其计算简单、准确性高、应用范围广而在上述领域中发挥重要作用犤1~4犦。拓扑指数是对分子结构进行的定量描述,使分子之间的结构差异定量化。自Wiener提出第一个拓扑指数(W)犤5犦以来,迄今已有200余种拓扑指数问世。其中一部分能够有效地… 相似文献
27.
计算了122种非离子性有机物的电性拓扑状态指数En.基于取代基及共轭母体的特征,定义一种新的分子参数——共轭参数B,它们对有机物呈现出良好的结构选择性.将它们与122种非离子性有机物的生物富集因子(IgBCF)拟合,建立令人满意的数学模型:lgBCF=-0.076+1.006B+0.077E38+0.274E9+0.111E39(n′-122,R-0.966,F-408.35,S-0.401).通过Jackknife法检验该模型具有总体稳健性,并能较准确估算与预测有机物的生物富集因子.依此4个结构参数作为神经网络输入层结点,采用4:10:1的网络结构,利用BP算法得到一个良好模型,其相关系数R和标准偏差S分别为0.990和0.216,证明该电性拓扑状态指数与共轭参数对于有机物的生物富集因子的预测有效. 相似文献
28.
一种新的拓扑指数^X(^1X)与气相色谱保留指数RI的相关性研究 总被引:6,自引:0,他引:6
在邻接矩阵的基础上,建立化合物的主量子数拓扑指数^mX:^0X=∑(δi.δj)^0.5,并计算了13个系列94个分子的^-X、^1X值,发现^-0X或^1X与这些化合物的气相色谱保留数RI有很好的相关性。相关系数均在0.97以上,略优于文献方法。并且物理意义明确,计算简单,使用方便。 相似文献
29.
用拓扑指数和神经网络研究有机污染物的生物富集因子 总被引:5,自引:0,他引:5
在修正Randic的分子连接性指数和连接矩阵的基础上, 定义新型分子连接性指数(mF), 并计算了239种有机污染物的分子连接性指数(mF). 用其1F构建了239种有机污染物生物富集因子(lgBCF)的QSAR模型, 该模型判定系数(R2)及逐一剔除法(LOO)的交互验证系数(Q2)分别为0.747和0.742. 而用1F和4个电性距离矢量(Mk)构建的五元QSAR模型的R2及Q2分别为0.829和0.819. 结果表明, 从统计学的角度, 该模型具有高度的稳定性及良好预测能力. 从此模型可知, 有机污染物BCF的主要影响因素是—C—, >C—, —O—, —S—, —X等分子结构碎片以及分子的柔韧性、折叠程度等空间因素. 将5个结构参数作为人工神经网络的输入层结点, 采用5∶26∶1的网络结构, 利用BP算法, 获得了一个令人满意的QSAR模型, 其R2和标准偏差s分别为0.987和0.157, 表明lgBCF与这5个参数具有良好的非线性关系. 从上可见, 新建的连接性指数1F以及电性距离矢量与有机物的生物富集因子具有良好的相关性, 可望在物质构效关系研究中获得广泛的应用. 相似文献
30.
卤代烷第一电离能的自相关拓扑研究 总被引:1,自引:1,他引:0
基于有机物系统命名法的原子序数(gi)及其染色序数(gi‘)对分子中非氢原子具有优异的选择性,并能反映其所处的化学环境。1阶原子序数自相关拓扑指数(^1G)及其染色指数(^1G‘)定义为:^1G=∑(gi· gi)^-1、^1G‘=∑(gi‘·gi‘)^-1。它们不仅计算简单,而且对烷烃、卤代烃的同分异构体的区分能力优于著名的Kier指数(^1X^v)。27种卤代烷第一电离能(Ip)的递变规律可表征为:Ip=7.4545-0.7934^1G‘-0.7067^1G+1.5514Xp,其复相关系数为0.9982,优于文献的0.9976。估算结果效好。 相似文献