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分子连接性指数

分子连接性指数的相关文献在1993年到2020年内共计147篇,主要集中在化学、化学工业、环境科学基础理论 等领域,其中期刊论文136篇、会议论文11篇、专利文献1027055篇;相关期刊88种,包括南京工业大学学报(自然科学版)、武汉工程大学学报、生态毒理学报等; 相关会议10种,包括全国给水深度处理研究会二〇〇七年年会、第六届亚太地区基础设施发展部长级论坛暨第二届中国城镇水务发展国际研讨会、第七届中国农药发展年会等;分子连接性指数的相关文献由262位作者贡献,包括冯长君、堵锡华、舒元梯等。

分子连接性指数—发文量

期刊论文>

论文:136 占比:0.01%

会议论文>

论文:11 占比:0.00%

专利文献>

论文:1027055 占比:99.99%

总计:1027202篇

分子连接性指数—发文趋势图

分子连接性指数

-研究学者

  • 冯长君
  • 堵锡华
  • 舒元梯
  • 林润国
  • 杨伟华
  • 陶澍
  • 卢晓霞
  • 张玉林
  • 宣爱国
  • 彭昌军
  • 期刊论文
  • 会议论文
  • 专利文献

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排序:

年份

    • 堵锡华; 田林; 徐艳; 吴琼; 陈艳
    • 摘要: 二苯甲酮类化合物在众多领域得到广泛应用,是非常重要的一种日用化工原料.为了研究二苯甲酮类化合物对发光菌毒性与其结构之间的定量结构-毒性相关关系,基于拓扑理论,计算了14个二苯甲酮类化合物分子的连接性指数(m X),选取连接性指数(m X)中的2种结构参数(2 X和5 X c)作为理论结构描述符,引入与二苯甲酮类化合物对发光菌毒性相关的回归分析中,构建了稳定性较好的QSTR模型,并将这2种连接性指数(2 X和5 X c)作为人工神经网络法(ANN)的输入层节点,采用2-2-1的神经网络结构,构建了相关性良好的神经网络预测模型,该毒性预测模型的总相关系数r t达到0.9983,预测的毒性值与其相应文献值的相对平均误差只有1.60%,两者吻合度较好.结果表明,二苯甲酮类化合物对发光菌毒性与2种分子连接性指数具有良好的非线性关系,利用该模型可为设计毒性低的新二苯甲酮类化合物分子提供指导.
    • 堵锡华; 李靖; 田林; 李昭; 周俊; 陈艳; 吴琼
    • 摘要: 为研究杜松籽油香气成分的色谱保留指数与结构之间的定量结构-保留相关关系,在分子邻接特性及拓扑理论基础上,计算了65个杜松籽油香气成分的电性拓扑状态指数和分子连接性指数.将其中8种结构参数(~1X、~5X_c、E_1、E_2、E_3、E_5、E_6和E_8)作为结构描述子,引入到与杜松籽油香气成分的色谱保留指数相关的多元回归方程,构建了拟合度高、预测能力强的QSRR模型.将筛选的8种结构参数作为神经网络输入层单位神经元,采用8∶4∶1的网络结构,构建了有较强预测能力的神经网络模型,模型的总相关系数rt为0.9972,色谱保留指数的预测值与文献值的相对平均误差仅为0.88%,2者吻合度令人满意.结果表明杜松籽油香气成分的保留指数与8种结构参数之间有良好的非线性关系,研究结果为杜松籽油在药食两用产品的开发利用方面提供了理论依据.
    • 堵锡华; 王超
    • 摘要: 乌药含有呋喃倍半萜、黄酮、生物碱、挥发油等多种化学成分,具有抗氧化、抗肿瘤及抑菌等活性.为研究乌药化学成分的性质,计算了乌药化学成分的分子连接性指数和电性拓扑状态指数,并筛选分子连接性指数中的0X,5X和5Xc,以及电性拓扑状态指数中的E1,E2和E3,将这6种结构指数作为神经网络的输入层变量,色谱保留时间作为输出层变量,做回归分析,采用6:5:1的神经网络结构,构建了预测能力较强的预测模型.该模型总相关系数rt为0.9940,训练集相关系数为0.9929,测试集相关系数为0.9970,验证集相关系数为0.9979,利用该模型计算得到的保留时间预测值与实验值吻合度较好,相对平均误差为2.66%.结果表明,乌药化学成分的色谱保留时间与6种结构参数之间具有良好的非线性关系.
    • 堵锡华; 王超
    • 摘要: 醇和酚类等有机化合物作为重要的工业原料,广泛应用于医药卫生、有机合成、食品工业等领域,但生产中排放于环境的这些物质,会对生物造成一定的毒性作用.为建立包含醇和酚类有机污染物对欧洲林蛙蝌蚪及梨形四膜虫毒性的定量结构-活性相关性模型,计算了227种有机污染物的分子连接性指数和分子形状指数,优化筛选了分子连接性指数的0X、1X、2X、4X和5Xc、分子形状指数的K1和K2共7种参数,将这7种结构参数作为神经网络输入层变量,110种有机污染物对欧洲林蛙蝌蚪的毒性值作为输出层变量,采用7:8:1的网络结构方式,构建了令人满意的对欧洲林蛙蝌蚪毒性的神经网络预测模型,方程总相关系数r为0.988,毒性预测值与实验值之间的平均误差为0.14.为检验指数的普适性,同样用这7个结构参数与117种醇和酚类化合物对梨形四膜虫的毒性进行分析,所得神经网络模型的总相关系数达到0.997,对梨形四膜虫毒性的预测值与实验值之间的平均误差仅为0.065,结果表明,所建模型具有良好的预测有机污染物对林蛙蝌蚪及梨形四膜虫急性毒性的能力.%Organic compounds, such as alcohols and phenols, were important industrial raw materials. They were widely used in pharmaceutical industry, organic synthesis industry, food industry, etc. However, emission of these organic compounds had toxic effects on organisms in the environment. In order to establish quantitative structure-activity relationship model of the toxicity of organic contaminants to Rana temporaria tadpoles and Tetrahymena pyriformis, the relationship between molecular structure of 227 kinds of organic contaminants and the toxicity to Rana temporaria tadpoles and Tetrahymena pyriformis was analyzed. Moreover, molecular connectivity indices and molecular shape indices of organic compounds were calculated. The molecular connectivity indices0 X, 1 X, 2 X, 4 X and5 Xc, and molecular shape indices K1 and K2, were selected. Then, the seven indices were used as input layer variables of neural network, the toxicity of 110 organic contaminants to Rana temporaria tadpoles was used as output layer variable and the 7: 8: 1 network structure was adopted to establish a satisfying neural network model. The total correlation coefficient r was 0.988. The mean error between the predicted value and experimental value was 0.14. In order to test universality, correlation between the structural parameters and the toxicity of 117 alcohol and phenolic compounds to Tetrahymena pyriformis was also analyzed by using the same method. The total correlation coefficient r was 0.997. The mean error between the predicted value and experimental value was 0.065. The results showed that the model had good predictive ability of the acute toxicity of organic contaminants to Rana temporaria tadpoles and Tetrahymena pyriformis.
    • 堵锡华; 吴琼; 陈艳; 冯惠
    • 摘要: 酚类化合物(BP)是重要的工业原料或中间体,但工业废水含有的酚类化合物会对环境造成污染.为建立酚类化合物臭氧氧化速率的QSPR(quantitative structure-property relationship)预测模型,分析了23种酚的分子结构与臭氧氧化速率之间的相关关系,计算了这些酚的分子连接性指数和分子形状指数,优化筛选了连接性指数的1X和2X、分子形状指数的K1和K2共4种参数,将其作为BP神经网络的输入层变量,臭氧氧化速率作为输出层变量,采用4:2:1的网络结构,获得了令人满意的QSPR神经网络预测模型,模型总相关系数r为0.976,计算得到的臭氧氧化速率的预测值与实验值较为吻合,平均残差仅为0.05;为检验结构参数建立模型的普适性,同样方法建立对酚类化合物的辛醇-水分配系数的预测模型,模型总相关系数r达到0.993,辛醇-水分配系数的预测值与实验值吻合度较为理想,结果表明,本法建构的神经网络模型具有良好的稳健性和预测能力.%Phenolic compounds were important industrial raw materials or intermediates,but industrial wastewater containing phenolic compounds was polluted to the environment.In order to establish QSPR (quantitative structureproperty relationship) model of ozonation rate of phenolic compounds,the relationship between molecular structure and the ozonation rate of 23 kinds of phenolic compounds was analyzed.Moreover,the molecular connectivity indices and molecule shape indices of these compounds were calculated.1x and 2x of the molecular connectivity indices,K1 and K2 of the molecule shape indices were optimized.The four parameters were used as input variables of neural network and the ozonation rate was used as output variable,and the 4:2:1 network structure was adopted and BP neural network method was used to establish a satisfying QSPR prediction model.The total correlation coefficient r was 0.976.The predicted values and experimental values were very close,and the mean error was 0.05.In order to test the generality of our method,a QSPR model of octanol-water partition coefficient lgp of phenolic compounds was established using the same method.The total correlation coefficient r was 0.993.The predicted values of lgp agree with the experimental values.The results showed that the neural network model had good stability and predictive ability.
    • 堵锡华; 田林; 李靖
    • 摘要: 为了研究手性二芳基甲烷衍生物的保留因子和分离因子,基于分子结构及邻接矩阵,计算了63个手性二芳基甲烷衍生物的分子连接性指数和电性拓扑状态指数.建立了这些分子保留因子、分离因子与优化得到的结构指数之间的相关性模型,并将筛选的结构参数作为BP神经网络的输入层变量,采用不同的网络结构,获得了令人较为满意的三个预测模型,模型的总相关系数R分别为0.981、0.972和0.992.利用模型计算得到的保留因子和分离因子预测值与实验值的平均误差分别为0.041、0.042和0.010,吻合度较好.结果表明手性二芳基甲烷衍生物的保留因子及分离因子与分子结构参数之间有良好的非线性关系.
    • 堵锡华; 王超
    • 摘要: 青海弧菌对有毒酚类化合物具有强烈的敏感性,为建立酚类衍生物对青海弧菌毒性的定量结构-活性相关性(QSAR)模型,分析了16种酚类衍生物的分子结构与对青海弧菌毒性之间的相关关系,计算了酚类衍生物的分子连接性指数和分子形状指数,并优化筛选了分子连接性指数的1阶路径指数(1X)和分子形状指数的2阶特征指数(K2)及1阶和2阶指数乘积值(K4),用这3种指数与对青海弧菌的毒性进行多元回归分析,多元回归方程的决定系数R2=0.971.为进一步提高预测精度,将这3种分子结构参数作为神经网络的输入变量,毒性值作为输出变量,采用3∶2∶1的网络结构,通过反向传播(BP)神经网络法获得满意的QSAR预测模型,总的相关系数r为0.996,计算得到的毒性预测值与实验值较为吻合,平均相对误差仅为1.98%,结果表明该模型具有良好的预测酚类衍生物毒性的能力,可以看出神经网络方法对酚类化合物发光菌毒性预测比多元线性回归方法的统计学意义更加明显.
    • 徐伟; 王维; 许惠英
    • 摘要: 基于有机化合物定量结构与色谱相对保留时间的关系,对26个甲氧基多溴联苯醚化合物进行了B3LYP/6-31G*水平上的结构优化,并在优化结构基础上进行了分子连接性指数和量子化学结构参数的提取。应用SPSS统计软件对甲氧基多溴联苯醚化合物的色谱相对保留时间与分子连接性指数进行了多元线性回归( MLR)。结果表明,三阶类分子连接性指数可以很好地表达甲氧基多溴联苯醚化合物色谱相对保留时间与结构描述符之间的定量关系。用外部测试集的方法对模型预测能力进行了验证,结果表明:所建立的QSRR模型具有较强的稳健性和预测能力。%Based on quantitative relationship between the structures and their chromatographic relative retention times of organic compounds,geometrical optimization has been performed at the B3LYP/6-31G*level of theory for 26 investigated methoxylated po-lybrominated biphenyl ethers. On the basis of optimized structure,their molecular connectivity indices and quantum chemistry pa-rameters have been extracted. Linear relationships between chromatographic relative retention times of methoxylated polybrominated biphenyl ethers and the structural descriptors have been established by multiple linear regression method( MLR) of SPSS statistical software. The result shows that the third-order connectivity indexes can be well used to express the quantitative relationships between structure and chromatographic relative retention time of methoxylated polybrominated biphenyl ethers. The predictive power of the models were examined for the external test set,which has validated the strong robustness and good predictive ability of our models.
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