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高效液相色谱法构建定量结构-保留关系预测中药肝肾毒性组分的正辛醇-水分配系数值 预览 被引量:1
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作者 项洋洋 俞慧敏 +4 位作者 邓海山 陈静雅 张爱华 池玉梅 韩疏影 《色谱》 CAS CSCD 北大核心 2017年第4期432-438,共7页
构建了定量结构 -保留关系 ( QSRR)测定马兜铃酸A 、 马兜铃酸B 、 马兜铃内酰胺及白黎芦醇的正辛醇-水分配系数 (Kow).采用反相高效液相色谱 (RP-HPLC)法 , 以甲醇 -水为流动相 , 以16种已知Kow值的酸性和中性苯系物为模型化合物... 构建了定量结构 -保留关系 ( QSRR)测定马兜铃酸A 、 马兜铃酸B 、 马兜铃内酰胺及白黎芦醇的正辛醇-水分配系数 (Kow).采用反相高效液相色谱 (RP-HPLC)法 , 以甲醇 -水为流动相 , 以16种已知Kow值的酸性和中性苯系物为模型化合物 , 以保留时间两点校正法 ( DP-RTC) 校正保留时间 , 并由 Snyder-Soczewinski方程得 100%水 相保留因子,建立了表观正辛醇-水分配系数Kow"与的定量关系 (QSRR模型 ), 并对模型进行了内、外部验证.结果显示 , 不同 pH 下的 QSRR模型线性相关性良好 ( 相关系数记为 0.980 -0.987 ) , 内部验证 (交叉验证相关系数为 0.982-0. 988)和外部验证结果 (6 种验证化合物的相对误差 五五为 0.6%~10. 9%)令人满意 .将建立的QSRR模型应用于中药中4种潜在肝肾毒性化合物的Kow测定 , 并与软件计算值 、 摇瓶法(SFM)实验值比较 , 结果显示该方法准确性更高 , 且简单快捷.该文提出的采用中性及酸性苯系物建立 QSRR模型 , 通过对结构与性质相似的中药材组分进行 RP-HPLC分析 , 得到各待测组分的保留时间即可获得其Kow值的简便策略 , 解决了中药组分复杂且难以分离 、 无法通过 SFM测定其Kow值的问题,为通过定量-构效关系(QSAR)模型实现快速预测中药组分的肝肾毒性提供了可靠的Kow数据 . 展开更多
关键词 反相高效液相色谱 摇瓶法 定量结构-保留关系 正辛醇-水分配系数 马兜铃酸 白黎芦醇
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基因表达式编程在含氧有机化合物定量结构-保留关系中的应用
2
作者 丁玲 《辽宁化工》 CAS 2016年第4期402-405,共4页
基因表达式编程(GEP)是一种新颖的遗传算法,是一种高度有效、稳定的随机搜索方法。采用GEP对一系列含氧有机化合物的气相色谱保留指数建立定量结构-保留关系(QSRR)的模型,并与人工神经网络(ANN)预测结果进行比较。GEP和ANN在OV-1... 基因表达式编程(GEP)是一种新颖的遗传算法,是一种高度有效、稳定的随机搜索方法。采用GEP对一系列含氧有机化合物的气相色谱保留指数建立定量结构-保留关系(QSRR)的模型,并与人工神经网络(ANN)预测结果进行比较。GEP和ANN在OV-1固定相上,相关系数R分别为0.9908,0.9892;在SE-54上,相关系数R分别为0.9956,0.9891。结果表明:GEP建立的模型优于ANN,具有良好的拟合度和预测精度。 展开更多
关键词 基因表达式编程 含氧有机化合物 人工神经网络 定量结构-保留关系
山楂挥发性组分色谱保留时间的定量构效关系研究 预览 被引量:1
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作者 冷检 秦文斌 秦正龙 《食品研究与开发》 CAS 北大核心 2015年第15期105-108,共4页
计算了山楂香料中51种挥发性成分的分子价连接指数(m XtV)和分子形状指数(m K),采用最佳子集回归方法建立这些拓扑指数与山楂香料中51种挥发性成分色谱保留时间(RT)的定量构效关系模型。该模型的相关系数(R)为0.981,计算值与实... 计算了山楂香料中51种挥发性成分的分子价连接指数(m XtV)和分子形状指数(m K),采用最佳子集回归方法建立这些拓扑指数与山楂香料中51种挥发性成分色谱保留时间(RT)的定量构效关系模型。该模型的相关系数(R)为0.981,计算值与实验值较好吻合,并用Jackknife方法对模型的稳健性进行了检验。结果表明,所建模型较好地揭示了山楂香料中挥发性成分色谱保留时间的变化规律。 展开更多
关键词 山楂香料 色谱保留时间 分子价连接性指数 分子形状指数 定量结构-保留相关
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枣香味物质色谱保留时间的构效关系
4
作者 秦正龙 冯长君 《食品科技》 CAS 北大核心 2014年第8期95-97,共3页
用电拓扑状态指数(Ek)及价连接性指数(mXtV)对63种枣香味物质的分子进行结构表征,通过多元线性回归及最佳变量子集方法,建立了色谱保留时间的定量构效关系模型。该模型的相关系数(R)为0.992,计算值与相应实验值颇为吻合,较好地揭... 用电拓扑状态指数(Ek)及价连接性指数(mXtV)对63种枣香味物质的分子进行结构表征,通过多元线性回归及最佳变量子集方法,建立了色谱保留时间的定量构效关系模型。该模型的相关系数(R)为0.992,计算值与相应实验值颇为吻合,较好地揭示了枣香味物质色谱保留时间的递变规律。 展开更多
关键词 枣香味物质 电拓扑状态指数 价连接性指数 定量结构-色谱保留关系(QSRR)
基于野韭菜挥发性成分的色谱保留指数神经网络预测 被引量:3
5
作者 堵锡华 史小琴 +1 位作者 冯长君 李亮 《山东大学学报:理学版》 CAS CSCD 北大核心 2014年第1期50-53,64共5页
为研究野韭菜挥发性成分的性质,预测其色谱保留指数,运用 MATLAB相关自编程序计算得到了野韭菜挥发性成分的分子形状指数和电性拓扑态指数,将这两类参数作为分子结构描述参数,借助多元逐步回归法优化筛选了其中结构参数^2K... 为研究野韭菜挥发性成分的性质,预测其色谱保留指数,运用 MATLAB相关自编程序计算得到了野韭菜挥发性成分的分子形状指数和电性拓扑态指数,将这两类参数作为分子结构描述参数,借助多元逐步回归法优化筛选了其中结构参数^2K、^3K、^4K、I2和 I6,建立了野韭菜挥发性成分色谱保留指数的 QSRR模型,相关系数为 0963,通过对模型的稳定性和预测能力进行检验,检验的相关系数 r基本也稳定在 0963左右。用这 5个筛选出的结构参数作为人工神经网络的输入层参数,采用 521的网络神经结构,利用 BP算法建构神经网络模型,总相关系数达到 0996的优级相关,利用此模型计算得到的预测值与实验值吻合度较为理想,相对平均误差仅为 167%,结果显示 BP神经网络所得结果优于多元线性回归方法。 展开更多
关键词 野韭菜 人工神经网络 色谱保留指数 挥发性成分 定量结构-保留相关性
食用植物油中脂肪酸QSRR的研究 预览 被引量:1
6
作者 李焕 李美萍 +2 位作者 马燕红 胡永钢 张生万 《食品科学》 CAS CSCD 北大核心 2013年第20期228-231,共4页
将食用植物油中的脂肪酸转化为相应的脂肪酸甲酯,并采用立体结构参数Ster ic and Elect roni c Descriptors(SEDs)表征其分子结构,然后运用多元线性回归(MLR)方法,建立了预测食用植物油中脂肪酸(甲酯)的定量结构-色谱保留相关... 将食用植物油中的脂肪酸转化为相应的脂肪酸甲酯,并采用立体结构参数Ster ic and Elect roni c Descriptors(SEDs)表征其分子结构,然后运用多元线性回归(MLR)方法,建立了预测食用植物油中脂肪酸(甲酯)的定量结构-色谱保留相关(QSRR)模型,同时采用内部及外部双重验证的方法对所建模型的稳定性能和预测能力进行了分析和验证。建模计算值、留一法(LOO)交互检验(CV)预测值和外部样本预测值的相关系数R、RLOO、Q2ext分别为0.9990、0.9970、0.9860。结果表明,SEDs参数能较好地表征食用植物油中的脂肪酸甲酯分子的结构信息,所建立的QSRR模型具有良好的稳定性和预测能力,为间接分析鉴定食用植物油中脂肪酸提供了一种方便有效的新途径。 展开更多
关键词 食用植物油 脂肪酸 气相色谱保留时间 定量结构-色谱保留相关(QSRR) SEDs参数
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BP网络用于枣香味成分的定量结构色谱保留关系研究 预览 被引量:1
7
作者 黄保军 《湖北农业科学》 北大核心 2013年第8期1927-1930,共4页
采用误差反传前向人工神经网络(BP-ANN)建立了63种大枣香味成分的结构与色谱保留之间的定量关系模型(QSRR)。以63种大枣香味成分的分子电性距离矢量为输入参数,色谱保留时间为输出参数,采用内外双重验证法分析该模型的稳定性和外部... 采用误差反传前向人工神经网络(BP-ANN)建立了63种大枣香味成分的结构与色谱保留之间的定量关系模型(QSRR)。以63种大枣香味成分的分子电性距离矢量为输入参数,色谱保留时间为输出参数,采用内外双重验证法分析该模型的稳定性和外部预测能力。所构建网络模型的相关系数为0.998 9,交叉检验相关系数为0.998 9,标准偏差为0.959,残差绝对值低于3.844,应用于外部预测集,外部预测集相关系数为0.998 9;而多元线性回归(MLR)法模型的相关系数为0.981 9,交叉检验相关系数为0.982 0,标准偏差为3.697、残差绝对值低于9.264,外部预测集相关系数为0.986 1。结果表明,ANN模型的拟合效果明显优于MLR模型。 展开更多
关键词 大枣 香气成分 定量结构色谱保留关系(QSRR) 人工神经网络(ANN)
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邻苯二甲酸酯类增塑剂QSRR研究及在白酒包装材料中的应用 预览 被引量:9
8
作者 马丽 丁红艳 +4 位作者 薛少宗 刘辉 朱晓勇 胡永钢 张生万 《食品科学》 CAS CSCD 北大核心 2013年第8期220-223,共4页
以包装白酒的塑料材料为研究对象,采用气相色谱一氢火焰离子化检测器同时测定17种邻苯二甲酸酯类化合物的色谱保留时间(tR),结合化学计量学方法建立了邻苯二甲酸酯类化合物(PAEs)结构与其气相色谱保留时间之间的定量结构一色谱保... 以包装白酒的塑料材料为研究对象,采用气相色谱一氢火焰离子化检测器同时测定17种邻苯二甲酸酯类化合物的色谱保留时间(tR),结合化学计量学方法建立了邻苯二甲酸酯类化合物(PAEs)结构与其气相色谱保留时间之间的定量结构一色谱保留相关(QSRR)模型,并且将该模型应用于实际样品中PAEs的分析检测,考察模型的实际应用能力。结果表明,所建模型对邻苯二甲酸酯类化合物有较好的定性能力,塑料包装物中邻苯二甲酸酯类化合物迁移行为的研究分析提供了一种新途径。 展开更多
关键词 邻苯二甲酸酯 白酒 塑料包装 气相色谱保留时间 定量结构-色谱保留相关
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QSRR结合人工神经网络预测多氯联苯色谱保留时间 被引量:3
9
作者 陈欣 金俏 金飙 《计算机与应用化学》 CAS CSCD 北大核心 2013年第5期515-518,共4页
采用量子化学密度泛函B3LYP/6-311+G*,在高斯09软件上计算了32个多氯联苯类化合物的电子结构参数:筛选出影响化合物色谱保留时间显著的5个变量,并建立其结构与保留时间之间的定量关系(MLR模型);同时,利用人工神经网络(artificial ... 采用量子化学密度泛函B3LYP/6-311+G*,在高斯09软件上计算了32个多氯联苯类化合物的电子结构参数:筛选出影响化合物色谱保留时间显著的5个变量,并建立其结构与保留时间之间的定量关系(MLR模型);同时,利用人工神经网络(artificial neural network,ANN)法建立相应的QSRR模型(ANN模型)与之对比。所建MLR模型的相关系数R=0.904,标准误差Se=0.542;ANN模型的相关系数R=0.981,标准误差Se=0.213。表明所建立的QSRR模型的稳定性和预测能力良好。结果表明,多氯联苯化合物的色谱保留时间与前沿轨道能级差ΔE和分子最高占有轨道能E_H成正比例关系。所建模型为预测多氯联苯化合物的色谱保留时间提供理论指导。 展开更多
关键词 多氯联苯 人工神经网络 定量结构保留关系 密度泛函
Prediction of Gas Chromatographic Retention Indices of Organophosphates by DFT and VSMP Method 预览
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作者 刘红艳 莫凌云 +1 位作者 李艳红 易忠胜 《结构化学》 SCIE CAS CSCD 2012年第5期 704-712,共9页
Polychlorinated dibenzothiophenes(PCDTs) are a group of important persistent organic pollutants.In the present study,geometrical optimization and electrostatic potential calculations have been performed for all 135 ... Polychlorinated dibenzothiophenes(PCDTs) are a group of important persistent organic pollutants.In the present study,geometrical optimization and electrostatic potential calculations have been performed for all 135 PCDTs congeners at the B3LYP/6-31G* level of theory.By means of the VSMP(variable selection and modeling based on prediction) program,one optimal descriptor(molecular polarizability,α) was selected to develop a QSRR model for the prediction of gas chromatographic retention indices(GC-RI) of PCDTs.The estimated correlation coefficients(r2) and LOO-validated correlation coefficients(q2),all more than 0.99,were built by multiple linear regression,which shows a good estimation ability and stability of the models.A prediction power for the external samples was validated by the model built from the training set with 17 polychlorinated dibenzothiophenes. 展开更多
关键词 POLYCHLORINATED dibenzothiophenes(PCDTs) retention indices(RI) density functional theory(DFT) variable selection and modeling based on prediction(VSMP) quantitative structure-retention relationship(QSRR)
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Estimation and Prediction of Retention Time for a Variety of Volatile Organic Compounds 预览 被引量:1
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作者 覃松 李建凤 廖立敏 《结构化学》 SCIE CAS CSCD 2012年第5期 665-672,共8页
A new molecular structural characterization(MSC) method was constructed in this paper.The structure descriptors were used to describe the structures of 149 compounds.Through multiple linear regression(MLR) and ste... A new molecular structural characterization(MSC) method was constructed in this paper.The structure descriptors were used to describe the structures of 149 compounds.Through multiple linear regression(MLR) and stepwise multiple regression(SMR),a quantitative structure-retention relationship(QSRR) model with 6 variables was obtained.The correlation coefficient(R) of the model was 0.944.Through partial least-squares regression(PLS),another QSRR model with 5 principal components was obtained.The correlation coefficient(R) of the model was 0.941.The estimation stability and prediction ability of the two models was strictly analyzed by both internal and external validations.For the internal validation,the Cross-Validation(CV) correlation coefficients(RCV) for Leave-One-Out(LOO) were 0.931 and 0.932,respectively.For the external validation,the correlation coefficients(Rtest) of the two models were 0.907 and 0.932.The results suggested good stability and predictability of the model.The prediction results are in very good agreement with the experimental values.This paper provided a new and effective method for predicting the chromatography retention time. 展开更多
关键词 VOLATILE organic compounds structure descriptors quantitative structure-retention relationship(QSRR)
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Quantitative Structure-retention Relationship Study of Polychlorinated Dibenzothiophenes by Molecular Electronegativity Distance Vector(MEDV) 预览
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作者 LI Mei-Ping ZHANG Sheng-Wan CHEN Ting 《结构化学》 SCIE CAS CSCD 2012年第3期 429-437,共9页
关键词 分子电性距离矢量 二苯并噻吩 MEDV 定量结构 氯代 持久性有机污染物 偏最小二乘回归 QSRR
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电拓扑状态预测多氯二苯并噻吩及噻吩砜化合物的气相色谱保留指数 被引量:2
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作者 莫凌云 刘红艳 温焕宁 《化学学报》 SCIE CAS CSCD 北大核心 2012年第9期 1117-1124,共8页
以原子类型电拓扑状态指数(ETSI)有效表征了135个多氯二苯并噻吩(PCDT)和135个多氯二苯并噻吩砜(PCDTO2)的分子结构,应用基于预测的变量选择与模型化(VSMP)方法建立PCDT和PCDTO2化合物在DB.5气相色谱柱上的气相色谱保留指数... 以原子类型电拓扑状态指数(ETSI)有效表征了135个多氯二苯并噻吩(PCDT)和135个多氯二苯并噻吩砜(PCDTO2)的分子结构,应用基于预测的变量选择与模型化(VSMP)方法建立PCDT和PCDTO2化合物在DB.5气相色谱柱上的气相色谱保留指数(脚与分子结构(ETSI)的定量相关模型,模型的相关系数,分别为0.9939和0.9729,LOO交叉验证相关系数q^2分别为0.9921和0.9692.为验证模型稳定性和预测能力,应用17个PCDT和PCDTO2训练集样本构建的QSRR模型的,分别为0.9959和0.9783,LOO交叉验证相关系数q^2分别为0.9921和0.9740,说明模型具有良好的稳定性.以此模型预测外部8个检验集及110个预测集的RI值,8个检验集样本的结果表明训练集模型具有良好预测能力. 展开更多
关键词 多氯二苯并噻吩(PCDT) 多氯二苯并噻吩砜(PCDTO2) 定量结构-保留相关(QSRR) 电拓扑状态指数(ETSI)
储良龙眼挥发性成分的定量-保留指数分析 预览 被引量:5
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作者 冯长君 刘玉胜 冯惠 《食品科学》 CAS CSCD 北大核心 2012年第8期 244-247,共4页
基于拓扑理论及MATLAB程序计算41种龙眼挥发性成分的分子连接性指数(mXtv)和电性距离矢量(Mt)。采用最佳变量子集回归方法,建立龙眼挥发性成分的保留指数(BZ)与mXtv、Mt的定量结构-保留相关的五元回归方程,传统判定系数、逐一剔... 基于拓扑理论及MATLAB程序计算41种龙眼挥发性成分的分子连接性指数(mXtv)和电性距离矢量(Mt)。采用最佳变量子集回归方法,建立龙眼挥发性成分的保留指数(BZ)与mXtv、Mt的定量结构-保留相关的五元回归方程,传统判定系数、逐一剔除法交叉验证系数依次为0.981、0.976。用Jackknife法检验模型的稳健性,其传统判定系数在0.975~0.986之间。该模型具有高度稳健性与良好的预测能力,并能较好解释有机组分保留指数的递变规律。 展开更多
关键词 储良龙眼 挥发性成分 保留指数 连接性指数 电性距离矢量 定量结构-保留相关性
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分子电性距离矢量用于多溴联苯醚分子结构表达及色谱保留时间预测 预览 被引量:2
15
作者 石朝辉 季金苟 +1 位作者 吴丹君 张静芬 《化学研究与应用》 CAS CSCD 北大核心 2011年第9期 1187-1189,共3页
应用分子电性距离矢量(MEDV)对多溴联苯醚(PBDEs)的209种同系物进行结构表征。通过多元线性回归的方法,建立了PBDEs定量结构-色谱保留(QSRR)关系的6个变量和5个变量的两种模型。两种模型的建模计算值复相关系数R均为0.995;用留一... 应用分子电性距离矢量(MEDV)对多溴联苯醚(PBDEs)的209种同系物进行结构表征。通过多元线性回归的方法,建立了PBDEs定量结构-色谱保留(QSRR)关系的6个变量和5个变量的两种模型。两种模型的建模计算值复相关系数R均为0.995;用留一法(LOO)进行了交互检验,其复相关系数R2cv分别为0.987和0.988;结果表明:此定量结构活性相关模型具有较高的结构选择性和性质相关性,良好的估计能力和稳定性以及计算简便等优点。并用这两个模型对未知的多溴联苯醚(PBDEs)的色谱保留时间(RRT)进行了预测。 展开更多
关键词 多溴联苯醚 分子电性距离矢量(MEDV) 色谱保留时间 定量结构-色谱保留关系(QSRR)
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粮谷及油料中有机磷农药残留物GC保留值的QSRR研究 预览 被引量:1
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作者 李美萍 张生万 《山西大学学报:自然科学版》 CAS CSCD 北大核心 2011年第3期 475-479,共5页
采用分子电性距离矢量(Molecular Electro-negativity Distance Vector,MEDV)对粮谷及油料中55种有机磷农药的结构进行表征,采用逐步回归对变量进行筛选,运用多元线性回归和偏最小二乘回归统计学软件建立有机磷农药的结构与其气相色谱(... 采用分子电性距离矢量(Molecular Electro-negativity Distance Vector,MEDV)对粮谷及油料中55种有机磷农药的结构进行表征,采用逐步回归对变量进行筛选,运用多元线性回归和偏最小二乘回归统计学软件建立有机磷农药的结构与其气相色谱(GC)保留值的定量结构-色谱保留关系(quantitative structure-retention relationship,QSRR)的数学模型,同时采用内部及外部双重验证的办法对所建模型稳定性能进行分析和验证.两种方法建模相关系数R、留一法交互检验RLOO、外部样本检验Qext分别为0.869 2,0.850 3,0.769 1(MLR);0.869 5,0.863 7,0.773 5(PLS).结果表明,MEDV能较好地表征该类分子的结构信息,所建QSRR模型具有良好的稳定性和预测能力.可望为有机磷农药残留物的分离、纯化、检测等方法的建立,提供有效的理论依据. 展开更多
关键词 分子电性距离矢量(MEDV) 有机磷农药残留物 定量结构-色谱保留关系(QSRR)
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QSRR Study on the Components of Styrax Japonicus Sieb Flowers Using Improved Molecular Electronegativity-distance Vector (I-MEDV) 预览
17
作者 LIAO Li-Min ZHU Jun +1 位作者 LI Jian-Feng LEI Guang-Dong 《结构化学》 SCIE CAS CSCD 2011年第1期105-110,共6页
Atoms in most organic molecules are often carbon,oxygen,nitrogen,sulfur,halogens,etc. Based on the three-dimensional structure of a molecule,a molecular structural characterization(MSC) method called improved molecula... Atoms in most organic molecules are often carbon,oxygen,nitrogen,sulfur,halogens,etc. Based on the three-dimensional structure of a molecule,a molecular structural characterization(MSC) method called improved molecular electronegativity-distance vector(I-MEDV) was developed. It was used to describe the structures of 37 compounds of styrax japonicus sieb flowers. Through multiple linear regression(MLR),a QSRR model was built up. The correlation coefficient(R1) of the model was 0.980. Then,4 vectors were selected to build another model through the method of stepwise multiple regression(SMR) ,and the correlation coefficient(R2) of the model was 0.975. Moreover,all the two models were evaluated by performing the crossvalidation with the leave-one-out(LOO) procedure and the correlation coefficients(Rcv) were 0.948 and 0.968,respectively. The results show that the I-MEDV could successfully describe the structures of organic compounds. The stability and predictability of the models were good. 展开更多
关键词 分子电性距离矢量 MEDV QSRR 茉莉 刺参 分子三维结构 有机化合物 组件
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QSRR Study of GC Retention Indices of Volatile Compounds Emitted from Mosla chinensis Maxim by Multiple Linear Regression
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作者 曹慧 李祖光 陈小珍 《中国化学:英文版》 SCIE CAS CSCD 2011年第10期 2187-2196,共10页
从 Mosla chinensis 格言射出的不稳定的混合物被稳固阶段的 microextraction (HS-SPME ) 和 headspace 液体阶段 microextraction (HS-LPME ) 与煤气的层析团 spectrometry (GCMS ) 相结合的 headspace 分析。从 Mosla chinensis 格言... 从 Mosla chinensis 格言射出的不稳定的混合物被稳固阶段的 microextraction (HS-SPME ) 和 headspace 液体阶段 microextraction (HS-LPME ) 与煤气的层析团 spectrometry (GCMS ) 相结合的 headspace 分析。从 Mosla chinensis 格言的主要 volatiles 在这份报纸被学习。61 混合物被分开并且识别,这能被看见。49 不稳定的混合物被 SPME 方法识别,主要包括 myrcene, -terpinene,p 伞花烃,(E)-ocimene, 瑞香草分,瑞香草分醋酸盐和(E)-- farnesene。45 主要不稳定的混合物被 LPME 方法识别,包括 -thujene,-pinene, 樟脑帖, butanoic 酸, 2-methylpropyl 酉旨, myrcene, butanoic 酸,丁基酉旨, -terpinene,p 伞花烃,(E)-ocimene, 钢瓶煤气, 1,1-dibutoxy- ,瑞香草分,瑞香草分醋酸盐和(E)-- farnesene。在分析不稳定的混合物以后,多重线性回归(MLR ) 方法被用于造回归模型。然后,量的结构保留关系(QSRR ) 模型被预兆能力的测试验证。预言结果在对试验性的价值的好同意。结果证明 headspace SPME-GC-MS 和 LPME-GC-MS 是对不稳定的混合物的分析合适的简单、快速、容易的样品丰富技术。这调查为甚至当标准候选人不在时预言新混合物的保留索引提供了一个有效方法。 展开更多
关键词 气相色谱保留指数 挥发性化合物 多元线性回归 QSRR 对虾 排放 顶空固相微萃取 液相微萃取
紫丁香花精油挥发性成分色谱保留指数的预测模型
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作者 陈艳 堵锡华 李鸣建 《食品科技》 CAS 北大核心 2011年第7期285-289,共5页
定量结构-色谱保留指数相关性(QSRR)方法已成为色谱领域中的有用工具,用于解释与预测各种物质的色谱行为。在分子拓扑理论的基础上,计算了64种紫杉醇花精油挥发性成分化合物的三类拓扑指数值:价分子连接性指数(χi),电性拓扑状态... 定量结构-色谱保留指数相关性(QSRR)方法已成为色谱领域中的有用工具,用于解释与预测各种物质的色谱行为。在分子拓扑理论的基础上,计算了64种紫杉醇花精油挥发性成分化合物的三类拓扑指数值:价分子连接性指数(χi),电性拓扑状态指数(ek)和分子电性距离矢量(mj),并随机选取其中的51个作为训练集,其他分子做检验集,采用多元回归中逐步筛选的方法建立了分子结构和色谱保留指数的最优预测模型(R=0.982),用检验集检验了所建模型的预测能力,并经Jackknife检验,交互检验和外部检验验证了模型的总体稳健性。 展开更多
关键词 紫丁香 精油 挥发性成分 色谱保留指数 定量结构-色谱相关
多环芳香硫化合物的定量结构-气相色谱保留指数关系 预览 被引量:6
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作者 李正华 程凡圣 夏之宁 《色谱》 CAS CSCD 北大核心 2011年第1期 63-69,共7页
应用分子电性距离矢量(MEDV)对114个多环芳香硫化合物(PASHs)进行结构表征,通过多元线性回归建立了PASHs的气相色谱保留指数与MEDV参数之间的定量结构-保留值关系模型;同时采用逐步回归分析进行变量筛选,继而以留一法交互检验对所... 应用分子电性距离矢量(MEDV)对114个多环芳香硫化合物(PASHs)进行结构表征,通过多元线性回归建立了PASHs的气相色谱保留指数与MEDV参数之间的定量结构-保留值关系模型;同时采用逐步回归分析进行变量筛选,继而以留一法交互检验对所得优化模型进行预测能力评价,所建立的模型的相关系数为0.994 7,交互检验相关系数为0.994 0,表明该优化模型具有良好的稳定性和预测能力。此外,通过将样本集按2∶1分成校准集和测试集预测,统计分析结果显示所建的模型具有良好的相关性和稳定性。本文所建的定量结构-保留值关系(QS-RR)模型为预测PASHs的气相色谱保留指数提供了一个便捷有效的新方法。 展开更多
关键词 气相色谱保留指数 定量结构-保留指数关系 分子电性距离矢量 多环芳香硫化合物
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