水解反应机理

本文将水解反应机理分为:水合电子反应机理、氢负离子转移机理、HO_n自由基历程、取代反应(S_N和S_E)机理、质子转移机理和加成反应机理。前三种机理以H—O键均裂为特征,此源于水分子中氢的氧化性和氧的还原性;后三种历程以H—O键异裂为标志,这来自水分子中氧的亲核性和氢的亲电性。     

取代芳烃对某些生物急性毒性的拓扑学研究

提出了成键原子的生物活性值(ai),并建立其连接性指数(mA).其中的0A、1A与取代芳烃对斜生栅列藻、日本长腿蛙蝌蚪、绿藻等三种生物的急性毒性关连,相关系数(R)依次为0.9516、0.9564、0.9335,优于相应文献的研究成果.证明mA与取代芳烃生物活性的相关性优于著名的Kier指数(mXv).     

脂肪族饱和一元醇沸点的拓扑研究

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 .     

边价连接性指数及其应用

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     

原子配分参数、配分连接性指数及其应用

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…     

原子连接性指数与对镧系元素理化性质的预测

以原子为研究对象的原子连接性指数( ^mAt)被定义为：^mAt=Σ(E_i×E_j×E_k×…)^-0.5,E为价电子的能级值。其中：⁰At=Σ(E_i)^-0.5, ¹At=Σ     

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...     

用拓扑指数和神经网络研究有机污染物的生物富集因子

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.     

人工神经网络和多元回归法预测有机物的生物富集因子

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．