-
题名多氯联苯生物降解速率常数的QSAR模型
被引量：3
- 1
-
-
作者
杨杰元
杨雪颖
杨沛艳
冯惠
冯长君
-
机构
徐州工程学院材料与化学工程学院
-
出处
《化学研究与应用》
CAS
CSCD
北大核心
2022年第5期1001-1007,共7页
-
基金
国家自然科学基金项目(21075138)资助
结构化学国家重点实验室基金项目(2016028)资助
+1 种基金
江苏省大学生创新创业训练项目(cxc2020143)资助
徐州工程学院大学生创新创业基金(201913)资助。
-
文摘
基于Kier的价连接性指数(^(m)X_(t)^(v))表征66个多氯联苯的分子结构,并与其生物降解速率常数(lnK)关联。通过最佳变量子集回归方法建立上述化合物lnK的二参数(^(3)X_(p)^(v)、^(5)X_(p)^(v))的QSAR模型。其传统相关系数(R^(2))和交叉验证相关系数(R_(cv)^(2))依次为0.803和0.784。通过R^(2)、R_(cv)^(2)和V_(IF)等检验,该模型具有令人满意的相关性、稳健性和预测能力。结果显示影响多氯联苯生物降解速率常数(lnK)的主要因素是分子内所含氯原子的数目(d)及其所处位置。将^(3)X_(p)^(v)、^(5)X_(p)^(v)作为人工神经网络的输入层结点,采用2∶12∶1的网络结构,利用BP算法获得了一个令人满意的lnK模型,其R^(2)和标准偏差S_(D)分别为0.982和0.227,表明lnK与^(3)X_(p)^(v)、^(5)X_(p)^(v)呈现优异的非线性关系。
-
关键词
多氯联苯
生物降解速率常数
价连接性指数
人工神经网络
定量构效关系
-
Keywords
polychlorinated biphcnyl
rate constant for biodegradation
valence connectivity index
artificial neural network
quantitative structure-activity relationship(QSAR)
-
分类号
X131.2
[环境科学与工程—环境科学]
O6-04
[理学—化学]
-
-
题名取代苯甲酸生物降解速率常数的拓扑计算
被引量：2
- 2
-
-
作者
杨春峰
冯长君
沐来龙
-
机构
徐州师范大学化学系
-
出处
《吉首大学学报（自然科学版）》
CAS
2006年第5期106-108,共3页
-
基金
江苏省高校自然科学基金项目(05KJD150221)
徐州师范大学自然科学培育课题(05PYL04)
-
文摘
利用拓扑指数和量化计算得到的参数共同与取代苯甲酸的生物降解速率常数回归,建立的二元数学模型具有很好的相关性.并且,该模型表现了很好的稳键性和可重复性.
-
关键词
取代苯甲酸
拓扑指数
生物降解速率常数
-
Keywords
substituted benzoic acid
topological indices
the biodegradation rate constant
-
分类号
O6-051
[理学—化学]
-
-
题名多氯联苯生物降解速率常数的电性拓扑模型
被引量：1
- 3
-
-
作者
唐自强
冯惠
幺冰
冯长君
-
机构
徐州工程学院材料与化学工程学院
徐州技师学院
-
出处
《生态毒理学报》
CAS
CSCD
北大核心
2022年第5期319-324,共6页
-
基金
结构化学国家重点实验室开放基金(2016028)。
-
文摘
基于拓扑化学理论,用原子类型的电性拓扑状态指数(E_(A))描述了66个多氯联苯分子的化学微环境。基于E A和最佳变量子集回归,建立上述化合物生物降解速率常数(ln K)的定量结构-生物降解性关系(QSBR)模型。其最优三元(E_(C2)、E_(C3)、E_(Cl))QSBR模型的判定系数(R^(2))和逐一剔除法交叉验证系数(R^(2)_(cv))分别为0.848和0.824。经R^(2)、R^(2)_(cv)、Kubinyi函数(F_(IT))、Akaike信息判据(A_(IC))检验,QSBR模型具有良好的估计稳定性和预测能力。结果显示影响多氯联苯生物降解速率常数的主要因素是分子内所含氯原子的数目及其所处位置。
-
关键词
多氯联苯
生物降解速率常数
电性拓扑指数
定量结构-生物降解性关系
-
Keywords
polychlorinated biphenyls
rate constant for biodegradation
electrotopological state index of atom type
quantitative structure-biodegradability relationship(QSBR)
-
分类号
X171.5
[环境科学与工程—环境科学]
-
-
题名基于电性距离矢量研究多氯联苯生物降解速率常数
- 4
-
-
作者
杨杰元
杨雪颖
杨沛艳
冯惠
冯长君
-
机构
徐州工程学院材料与化学工程学院
-
出处
《化学通报》
CAS
CSCD
北大核心
2022年第10期1249-1254,I0001,共7页
-
基金
国家自然科学基金项目(21075138)
结构化学国家重点实验室开放基金项目(2016003)
+1 种基金
江苏省大学生创新创业训练项目(xcx2020143)
徐州工程学院大学生创新创业训练项目(2019013)资助。
-
文摘
通过多元线性回归和人工神经网络方法建立66种多氯联苯(PCBs)生物降解速率常数(K_(1))的定量构效关系(QSAR).基于电性距离矢量(M_(k)),建立了lnK_(1)的最佳三参数(M_(91)、M_(25)和M_(15))线性模型,其传统相关系数(R^(2))、交叉验证系数(R_(cv)^(2))分别为0.833、0.809。经R^(2)、R_(cv)^(2)、V_(IF)、F_(IT)、A_(IC)检验,所建模型具有较强的稳定性和良好的预测能力.将M_(91)、M_(25)、M_(15)作为人工神经网络的输入层结点,采用3:10:1的网络结构,利用BP算法获得了一个令人满意的lnK_(1)模型,训练集、验证集、测试集和总体的R^(2)依次为0.991、0.995、0.997和0.993。与多元线性回归模型相比,非线性lnK_(1)-BP模型具有更好的预测能力。结果显示,影响多氯联苯lnK的主要因素是分子内所含氯原子的数目,其次是氯原子所处位置。这两种回归方法相辅相成,线性回归方法为神经网络模型提供了具体的物理解释,而神经网络方法为线性模型提供了更准确的预测结果。
-
关键词
多氯联苯
生物降解速率常数
电性距离矢量
人工神经网络
定量结构-生物降解性关系
-
Keywords
Polychlorinated biphcnyl
Rate constant for biodegradation
Electronegativity distance vector
Artificial neural network back propagation
Quantitative structure-biodegradability relationship(QSBR)
-
分类号
X17
[环境科学与工程—环境科学]
X505
-
-
题名基于拓扑指数研究多氯联苯生物降解速率常数
- 5
-
-
作者
杨杰元
杨雪颖
杨沛艳
冯惠
冯长君
-
机构
徐州工程学院材料与化学工程学院
-
出处
《环境科学与技术》
CAS
CSCD
北大核心
2022年第4期15-19,共5页
-
基金
国家自然科学基金项目(21075138)
结构化学国家重点实验室基金项目(2016028)
+1 种基金
江苏省大学生创新创业训练项目(cxc2020143)
徐州工程学院大学生创新创业基金(201913)。
-
文摘
基于Kier的分子形状指数(J)和新提出的氯原子位置指数(D)表征66个多氯联苯的分子结构,并与其生物降解速率常数对数(lnK)关联。通过最佳变量子集回归方法建立多氯联苯lnK的三变量参数(DCl、^(2)J、^(3)J)的QSAR模型。其传统相关系数和交叉验证相关系数依次为0.854和0.837。通过“三性”原则检验,该模型具有令人满意的相关性、稳健性和预测能力。结果显示影响多氯联苯ln K的主要因素是分子内所含氯原子的数目及其所处位置。
-
关键词
多氯联苯
生物降解速率常数
分子形状指数
氯原子位置指数
定量构效关系
-
Keywords
PCBs
rate constant for biodegradation
molecular shape index
position index of chlorine atom
QSAR
-
分类号
X131.2
[环境科学与工程—环境科学]
-
