人工神经网络在醇类QSRR研究中的应用

摘要

1引言 作为定量结构-性质关系研究(QSAR)的一个重要分支，定量结构-保留相关关系(QSRR)的研究和应用在色谱科学领域越来越多地受到关注。醇类化合物由于含有一个极性的羟基，氧的电负性较强，又存在氢键缔合作用，由QSRR研究的基本思路可推测此类化合物的保留行为比烷烃要复杂，表现为一方面醇分子中烷基部分的碳数大小、分枝情况对保留值有影响，另一方面，羟基所在位置的差异亦将导致保留值的不同。本文拟以分子结构的拓扑参数为描述符，找出它们与色谱保留值之间的定量关系式，使之更方便地适用于醇类化合物保留值的预测。结合以前的工作[1,2,3]