部分芳香類有機污染物的QSAR研究.pdf_第1頁
已閱讀1頁,還剩86頁未讀, 繼續(xù)免費閱讀

下載本文檔

版權說明:本文檔由用戶提供并上傳,收益歸屬內(nèi)容提供方,若內(nèi)容存在侵權,請進行舉報或認領

文檔簡介

1、有機化合物定量結構活性/性質關系(QSAR)的研究對于有機污染物的生態(tài)風險預測與評價、污染控制和防御等具有十分重要的意義。本論文所研究的有機污染物是一類帶有苯環(huán)結構的芳香類化合物,廣泛存在于石油化工、染料、農(nóng)藥和制藥等工業(yè)排放中,許多芳香化合物(如氯酚、硝基苯、苯胺等)為美國EPA優(yōu)先控制污染物。 在QSAR研究中,分子連接性指數(shù)(MCI)和量子化學參數(shù)計算是獲得分子結構參數(shù)的重要手段。對于具有苯環(huán)結構的有機化合物,分子連接性

2、指數(shù)可通過雜原子點價以及各階指數(shù)的值不同,從而確定取代基的個數(shù)、取代基的類型,以及取代基的位置。量子化學參數(shù)具有明確的物理化學意義,能夠描述分子微觀的電子構型和空間形態(tài)方面的性質,包括形態(tài)、價鍵特征、電子活性、分子的各個層次級別的結構等。據(jù)文獻報道,結合這兩類參數(shù)研究有機污染物的活性/性質可建立更優(yōu)化的QSAR模型。本論文結合這兩類變量參數(shù)建立了芳香類有機污染物活性/結構的QSAR模型。 線性回歸分析是一種的傳統(tǒng)QSAR研究方

3、法,主要用于所建立的QSAR模型參數(shù)篩選。在本論文第三、四、五章的具體案例研究中,利用線性回歸分析對建立模型的參數(shù)篩選進行了重點討論。此外,論文還采用BP網(wǎng)絡、RBF網(wǎng)絡、支持向量機方法對化合物的活性/性質建立相關的QSAR模型,并篩選最優(yōu)QSAR模型,可用于預測同類有機化合物的活性/性質。 本論文的第一章主要對定量構效關系的發(fā)展歷程、研究現(xiàn)狀進行了概述,并闡述了本論文的研究目的和意義。 論文第二章對QSAR研究中的

4、結構參數(shù)和建模方法進行了概括總結。在結構參數(shù)方面,重點描述了分子連接性指數(shù)和量子化學參數(shù)的理論定義、計算方法、各描述符和特點。在建模方法中,全面的介紹了各種線性回歸的方法和原理。并對神經(jīng)網(wǎng)絡和支持向量機方法的原理與應用也進行了陳述。 論文第三章介紹了芳香類有機污染物Kow和BCF的QSAR研究。首先,篩選分子連接性指數(shù)、量子化學參數(shù)以及非色散力因子△X等變量參數(shù),對44種芳香類有機污染物的辛醇/水分配系數(shù)(Kow)和生物富集因

5、子(BCF)進行逐步線性回歸分析,從而建立最優(yōu)QSAR模型,相關系數(shù)r2分別為0.926、0.914。利用線性回歸分析中篩選的參數(shù),建立BP網(wǎng)絡和RBF網(wǎng)絡模型。其中BP網(wǎng)絡建立的模型同樣具有較好的預測能力,相關系數(shù)r2分別達到為0.925、0.912。 論文第四章是關于利用分子連接性指數(shù)預測芳香類有機污染物Koc的研究。首先計算了61種芳香類化合物的分子連接性指數(shù),并采用逐步線性回歸方法建立了芳香類化合物土壤吸附系數(shù)(Koc

6、)與分子連接性指數(shù)的QSAR模型。方程選入1Xv、4Xvpc連接性指數(shù),得到有效的QSAR模型,相關系數(shù)r2=0.963。應用支持向量機所建立的Koc模型也有一定的預測能力(r2=0.941),但其效果不如線性回歸建立的模型強。 論文第五章利用量化參數(shù)結合MCI研究了芳香類有機污染物對水生發(fā)光菌的毒性。計算了37種芳香類化合物的量子化學描述符,結合分子連接性指數(shù)1Xv,應用逐步線性回歸分析篩選參數(shù),建立了芳香類化合物對水生發(fā)光

7、菌毒性的QSAR模型,建立的模型相關系數(shù)r2為0.933。此外,還采用BP網(wǎng)絡和支持向量機方法建立了該毒性模型,結果顯示,BP網(wǎng)絡和支持向量機方法均能建立芳香類化合物對水生發(fā)光菌毒性的預測模型。得到的相關系數(shù)r2分別為0.925,0.937。 第六章對本論文的研究內(nèi)容、創(chuàng)新點以及不足之處進行了總結,并在此基礎上,對今后該方面可進一步開展的具體研究內(nèi)容和方向提出了可行性建議。 本論文結合分子連接性指數(shù)、量子化學參數(shù),采

溫馨提示

  • 1. 本站所有資源如無特殊說明,都需要本地電腦安裝OFFICE2007和PDF閱讀器。圖紙軟件為CAD,CAXA,PROE,UG,SolidWorks等.壓縮文件請下載最新的WinRAR軟件解壓。
  • 2. 本站的文檔不包含任何第三方提供的附件圖紙等,如果需要附件,請聯(lián)系上傳者。文件的所有權益歸上傳用戶所有。
  • 3. 本站RAR壓縮包中若帶圖紙,網(wǎng)頁內(nèi)容里面會有圖紙預覽,若沒有圖紙預覽就沒有圖紙。
  • 4. 未經(jīng)權益所有人同意不得將文件中的內(nèi)容挪作商業(yè)或盈利用途。
  • 5. 眾賞文庫僅提供信息存儲空間,僅對用戶上傳內(nèi)容的表現(xiàn)方式做保護處理,對用戶上傳分享的文檔內(nèi)容本身不做任何修改或編輯,并不能對任何下載內(nèi)容負責。
  • 6. 下載文件中如有侵權或不適當內(nèi)容,請與我們聯(lián)系,我們立即糾正。
  • 7. 本站不保證下載資源的準確性、安全性和完整性, 同時也不承擔用戶因使用這些下載資源對自己和他人造成任何形式的傷害或損失。

評論

0/150

提交評論