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一种水稻抗纹枯病基因qSbr12的分子标记及其应用和基因分型方法
本发明涉及分子标记和水稻育种技术领域,特别是涉及一种水稻抗纹枯病基因qSbr12的分子标记及其应用和基因分型方法。所述分子标记包括qSbr12‑09分子标记和/或qSbr12‑10分子标记;所述qSbr12‑09分子标记...
李巳夫张玉烛刘洋李建武鲁湘高爱军马国兰彭亚军唐涛
基于马田系统的化合物生物降解性QSBR的研究(英文)
2015年
生物降解性是影响化合物毒性和最终命运的重要参数,定量结构与生物降解性关系的研究尝试使用回归和分类的方法对其可降解性进行定量预测。马田系统是一种新的分类和模式识别技术,该方法使用正交表和信噪比筛选关键变量,将马氏距离作为度量尺度以判定其类别归属。为验证马田系统在QSBR研究中的效果并与其他方法相比较,共搜集743个化合物试验数据进行实例研究,结果表明基于马田系统的QSBR研究:分类的准确率更高;系统的约简了分子变量并保持分类的稳健性,马田系统将变量数从34个逐步约简到7个,错误率波动较小。
卓小伍程龙生Bilal Ahmed Khan
关键词:QSBR马田系统生物降解性
烷基苯磺酸钠定量结构与生物降解性关系研究被引量:1
2014年
由分子结构算出164个电子、组成、几何和拓扑描述符以及疏水部分的辛醇/水分配系数(f-log P),对19个直链烷基苯磺酸钠的生物降解性进行定量结构-生物降解性关系(QSBR)研究。经启发式算法变量筛选建立了MLR和PLS模型,结果表明,碳原子最小偏电荷(MC)、氢原子最大偏电荷(MH)、Gravitation指数、f-log P及分子形状描述符YZ Shadow可建立5参数模型,最佳MLR模型复相关系数R2为0.964、F值为70.47、S2为8.829及Rcv2为0.924。
郭春伟胡曼郭胜强
关键词:烷基苯磺酸钠多元线性回归
2D-and 3D-QSBR Studies on the Relationship between Structure and Biodegradability of Phthalates被引量:1
2014年
Nine phthalates were calculated at the B3LYP/6-311G** level using DFT method. The corresponding linear relationship equations (R2 were 0.853 and 0.936 respectively) for the biodegradation rate (Kb) and half-life time (h/2) of biodegradation were obtained with the structural parameters as theoretical descriptors. Furthermore, CoMFA method was also applied to establish 3D models which revealed the fields influencing these properties. The relationship between the properties and the structure was obtained. The correlation coefficients of the models were 0.992 and 0.999, respectively. Analyses of 2D and 3D models demonstrated that the molecular volume was an important factor affecting the biodegradability of these compounds.
韩香云石佳奇陈天明
关键词:PHTHALATESBIODEGRADABILITY
芳香族化合物的快速生物降解性QSBR研究被引量:5
2012年
分别采用线性基团贡献、支持向量机与人工神经网络法对芳香族化合物的快速生物降解性进行定量结构-生物降解关系(QSBR)研究,得到不同基团对芳香族化合物快速生物降解性的贡献值。线性基团贡献法对于训练组和测试组的预测正确率是80.3%和79.2%,总的预测正确率达80.1%;支持向量机的预测正确率分别是84.8%、85.4%和84.9%,而人工神经网络法的预测正确率分别是97.7%、81.2%和95.2%。结果表明,这3种方法的预测效果均较好。
刘济宁吕凤兰石利利陈国松沈树宝
关键词:芳香族化合物基团贡献神经网络支持向量机
化学品厌氧生物降解QSBR预测模型研究被引量:1
2012年
收集了155种有机化学品厌氧生物降解数据,以随机抽取的109种物质作为训练集,另外46种物质作为验证集,通过结构式拆分得到各基团,分别采用多元线性回归和BP人工神经网络2种算法对有机化合物结构与生物降解性定量关系(QSBR)进行研究。结果表明,多元线性回归模型验证集正确率为78.26%,总正确率为84.52%;BP人工神经网络模型验证集正确率为82.61%,总正确率为90.32%。可见,BP人工神经网络算法相对优于多元线性回归算法。
马益刘济宁陈英文石利利沈树宝
关键词:厌氧生物降解人工神经网络多元线性回归QSBR
氯代芳烃生物降解性的QSBR研究被引量:1
2012年
基于分子拓扑理论计算了12种氯代芳烃的电性距离矢量(MD)。利用最佳变量子集回归,建立了这些化合物的好氧生物降解指标(Km)的最佳二元QSBR模型,传统的判定系数(R2)为0.950,逐一剔除法(LOO)的交互验证系数(R2cv)为0.902。结果表明,该模型具有良好的稳健性和预测能力。根据进入该模型的2个电性距离矢量(M25,M21)可知,影响氯代芳烃生物降解性的主要因素是—C—,—OH,—Cl等结构碎片。
刘长宁冯长君
关键词:氯代芳烃生物降解性
PCA-SVM在芳香族化合物生物降解性QSBR研究中的应用被引量:1
2012年
定量结构-生物降解性能关系(QSBR)通过分析有机物结构与其生物降解性之间的定量关系,实现生物降解性的定量预测。针对影响生物降解性的基团结构多、传统方法难以消除基团数据之间的冗余,导致预测精度较低的问题,提出了一种基于主成分分析(PCA)-支持向量机(SVM)相结合的预测方法。首先利用主成分分析消除对该类化合物生物降解性影响较大的基团结构之间的冗余,降低数据维数,获取样本集主要信息;然后利用网格-交叉验证法优化后的支持向量机,建立预测模型。并与全要素的SVM模型及BP网络模型进行了比较,结果表明,该模型预测精度较高,具有通用性。
梁倩李书琴杨会君
关键词:QSBR研究主成分分析支持向量机
2D-and 3D-QSBR Study on the Relationship between the Structure and Biodegradation Property of Sulfonylurea Herbicides
2012年
Using DFT method, 10 sulfonylurea herbicides were computed at the B3LYP/6- 31G* level. Based on linear solvation energy theory, the corresponding linear solvation energy relationship (LSER) equation (R2 -- 0.759) to the half-life time (T1/2) of biodegradation was obtained with the structural and thermodynamic parameters as theoretical descriptors. Furthermore, CoMSIA method was also applied to establish 3D models which reveal the fields influencing these properties. The relationship between the properties and the structure was obtained. And the related coefficient of the model is 0.952. Results showed the electronic property is important to affect the biodegradation of these compounds by analysis of the 2D and 3D models.
韩香云石佳奇郑清张玉国张磊
关键词:BIODEGRADATIONCOMSIA
QSBR Study on the Biodegradation Rate Constant of Chloro-phenol Compounds被引量:2
2010年
Structural and thermodynamic parameters of 16 chloro-phenol compounds in water solution were calculated and fully optimized by using Onsager model in self-consistent reaction field(SCRF) based on the B3LYP/6-311G** level.These quantum chemical parameters were used as theoretical descriptors to correlate with the experimental biodegradation rate constant(Kb) of 16 compounds by stepwise multiple linear regression.As a result,a three-parameter model including molecular average polarizability(α),entropy(Sθ),and molar heat capacity at constant volume(CVθ) were established for Kb prediction,which was proposed with correlation coefficient R2 = 0.894.α exhibits the most significant effect on Kb.Variance analysis and standard t-value test were applied to validate the model.As expected,this model exhibits good robustness and prediction ability,which can be used in Kb prediction of analogs.
陈怡君王遵尧毛亮高士祥
关键词:QSBR

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宋文华
作品数:313被引量:1,797H指数:18
供职机构:天津工业大学
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