全缘叶绿绒蒿挥发性组分定量结构-色谱保留关系研究

提出顶点及顶点相互作用矢量的概念,并将该矢量用于复杂样本的分子结构表征。采用逐步回归结合统计检测对变量进行筛选后,再用多元线性回归建立了定量结构-色谱保留(QSRR)关系的7变量模型,模型的建模计算值复相关系数(R)为0.990,标准偏差(SD)为1.325;留一法(LOO)交互检验复相关系数(RCV)为0.983,标准偏差(SDCV)为1.696。结果表明该矢量具有较强的分子结构表达能力,模型具有良好的估计能力与稳定性。     

灯盏花挥发性组分结构与保留时间关系研究

通过对有机化合物非氢原子进行分类、参数化染色、建立非氢原子之间的关系得到新的结构描述符.对灯盏花的64种挥发性有机化合物结构进行了参数化表征,运用多元线性回归(MLR)和偏最小二乘回归(PLS)方法构建了化合物结构与色谱保留时间的关系模型.通过“留一法”交互检验对模型的稳定性进行了评价,利用外部样本集对模型的预测能力进...     

H-MEDV描述法对蒙椴树叶挥发性组分的气相色谱保留时间的预测

应用按氢分类的分子电距矢量(H-MEDV)对蒙椴树叶挥发油的45 种组分的气相色谱保留时间(tR)进行了定量结构-色谱保留关系(QSRR)的研究.通过多元线性回归得到的模型(M1)相关系数R为0.953.用逐步回归的方法建立6 变量模型(M2)和7 变量模型(M3),相关系数R分别为0.947 和0.950.再用留一法(Leave-one-out,LOO)交互检验对三模型进行评价,得到的相关系数RCV分别为0.889、0.914 和0.916.结果表明所建模型具有良好的稳定性和预测能力.     

基于支持向量回归的酚类化合物QSAR建模

目的:采用定量构效关系(QSAR)方法探索酚类化合物的毒性与分子结构参数的关系。方法:基于支持向量回归(SVR)、依均方误差最小原则选择最优核函数,对酚类化合物及其衍生物进行了QSAR研究。结果:不同数据集选取的最优核函数有异,对小样本、非线性等问题,SVR具有较优的稳定性及预测能力,在酚类化合物及其衍生物的QSAR研究中得到了优于原文献方法的独立预测结果。结论:SVR模型具有较好的预测能力,在QSAR及相关研究中可得到更广泛应用。     

黄酮类醛糖还原酶抑制剂的三维定量构效关系研究

目的：建立黄酮类化合物抑制剂活性的三维定量构效关系模型,为进一步进行黄酮类醛糖还原酶抑制剂（ARI）的活性与三维结构关系的研究提供重要依据。方法：采用比较分子力场分析法（CoMFA）和比较分子相似性指数分析法（CoMSIA）,系统研究了75个新型ARI的三维定量构效关系。结果：CoMFA和CoMSIA模型的交互验证相关系数q^2值分别为0.603和0．706、非交互验证相关系数r2值分别为0.956和0.900。结论：CoMFA和CoMSIA模型均具有较强的预测能力,CoMFA和CoMSIA模型的三维等值线图直观地解释了化合物的构效关系,阐明了化合物结构中各位置取代基对黄酮类醛糖还原酶抑制剂活性的影响,为进一步结构优化提供了重要理论依据。     

NIRS定量分析羽衣甘蓝油含量、蛋白质含量数学模型的建立

应用近红外反射光谱技术(NIRS)采集807份羽衣甘蓝种子光谱数据,然后挑选250份材料,用经典化学方法测试种子油含量和饼粕蛋白质含量.通过偏最小二乘法(PLS)、改良最小二乘法(MPLS)和不同光谱散射及数学处理技术来建立NIRS定量分析数学模型.种子油含量和饼粕蛋白质含量模型的交叉检验相关系数(1-VR)分别为0 9180、0 9062,交叉检验标准差(SECV)分别为1 0606、0 8720,校正标准差(SEC)分别为0 9267、0 8119.两种模型的外部检验相关系数(RSQ)分别为0 949、0 915,相对误差分别小于3 60%、2 70%,预测标准差(SEP)分别为0 881、0 779,检验偏差(BIAS)均较小分别为-0 054、-0 062.研究表明:这两个数学模型的分析结果具有较高的精确度,在品质育种中具有较好的应用前景.     

黄酮化合物色谱保留时间与其三维结构的关系研究

利用比较分子相似性指数分析（CoMSIA）方法,结合黄酮类化合物含有较多羟基、易形成较强分子内氢键的特点,建立了黄酮类化合物色谱保留时间与其三维结构的关系模型,以探讨黄酮类化合物色谱保留时间预测的新方法。模型交叉验证相关系数q2值为0．705,非交叉验证相关系数r2为0．981,表明模型具有较好的预测能力。该研究结果对进一步开展黄酮类化合物液相色谱保留参数与三维结构关系的研究提供了思路和方法。     

基于支持向量回归的酚类化合物QSAR建模

目的：采用定量构效关系（QSAR）方法探索酚类化合物的毒性与分子结构参数的关系。方法：基于支持向量回归（SVR）、依均方误差最小原则选择最优核函数,对酚类化合物及其衍生物进行了QSAR研究。结果：不同数据集选取的最优核函数有异,对小样本、非线性等问题,SVR具有较优的稳定性及预测能力,在酚类化合物及其衍生物的QSAR研究中得到了优于原文献方法的独立预测结果。结论：SVR模型具有较好的预测能力,在QSAR及相关研究中可得到更广泛应用。     

头孢菌素类抗生素的定量构效关系研究

目的:建立一种预测精度较高的定量构效关系(QSAR)模型,为设计和合成活性更高的头孢菌素类抗生素提供理论依据。方法:发展了一种基于支持向量回归(SVR)和k-最近邻(KNN)的非线性组合预测方法(SVR-KNN),系统研究了48种抗流感嗜血杆菌头孢菌素衍生物的QSAR。结果:留一法预测结果表明,非线性筛选描述符和子模型能明显提高预测精度,汰选子模型后的组合预测精度优于单一子模型,SVR-KNN的MSE、MAPE分别为0.019、1.81%;独立样本预测结果显示,SVR-KNN在所有参比模型中具有最优的预测精度及稳定性,其MSE、MAPE分别为0.010、1.33%。结论:SVR-KNN模型具有较强的预测能力和优异的泛化推广能力,在抗生素及其他药物的QSAR研究中有广泛应用前景。     

A型肉毒毒素抑制剂的分子全息定量构效关系研究

目的:建立A型肉毒毒素抑制剂的定量构效关系模型。方法:应用分子全息定量构效关系(HQSAR)技术,研究了14种A型肉毒毒素抑制剂的抑制活性与其二维分子结构之间的关系,讨论了碎片区分参数及碎片长度对模型质量的影响。结果:最佳全息条件下产生的模型相关系数r2为0.780,交叉验证相关系数q2LOO为0.583。所建模型具有良好的拟和效果和较高的预测能力,HQSAR模型贡献图显示抑制剂分子中的噻吩环及羟胺对活性有较大贡献。结论:本研究对新抑制剂的设计具有一定的指导作用。     

酰胺类蚊虫驱避化合物与引诱物氨分子缔合作用的计算

【目的】为了探究驱避机理,此前选择萜类驱避化合物及与DEET(避蚊胺)具有类似结构的酰胺类驱避化合物,开展了驱避化合物与引诱气味组分(L-乳酸、羧酸等)缔合作用对驱避活性影响的研究。为了扩大驱避化合物的类型,本研究选择另外一组43个酰胺类驱避化合物,计算了它们与蚊虫引诱物氨之间的双分子缔合作用,以及该缔合作用对驱避活性的影响,从而为驱避机理研究提供帮助。【方法】用Gaussian 03软件优化驱避化合物单体和双分子缔合体的三维结构式;通过Ampac和Codessa软件建立结构与驱避活性之间的定量构效关系模型。【结果】驱避化合物与氨分子的缔合距离、角度和缔合能量分别是2.2~3.0,128~180°和14~25 k J/mol;最佳四参数模型中R2为0.8987,其中2个参数来自驱避化合物单体,分别是(1/6)X GAMMA polarizability(DIP)和ESPminimum net atomic charge for an H atom,另外2个参数来自双分子缔合体,分别是ESP-DPSA-2 difference in CPSAs(PPSA2-PNSA2)[Quantum-Chemical PC]和Minimum valency of a C atom。模型检验中训练集和测试集的相关系数平方的平均值分别为0.9013和0.8666。【结论】驱避化合物与氨分子之间存在弱氢键力缔合作用,驱避化合物分子的极化度及其与氨分子之间的极性相互作用、缔合体中分子间键相互作用及其电荷分布均对驱避活性产生显著影响,说明双分子缔合对驱避活性具有显著影响。模型检验表明最佳四参数模型具有良好的稳定性和预测能力。本研究可为寻找新型蚊虫驱避剂和揭示蚊虫驱避剂的作用机理提供参考。     

基于环境卫星数据的黄河湿地植被生物量反演研究

回归模型拟合植被指数与生物量的定量关系是植被生物量反演的重要研究方法之一.研究在此基础上,基于环境卫星遥感数据和同步野外实地采样数据,以郑州黄河湿地自然保护区为试验区,比较MLRM(多元线性回归模型)与SCRM(一元曲线回归模型)反演植被生物量的能力,并估算研究区植被生物量,生成研究区生物量分布图.结果表明,文中所建立的MLRM在研究区具有较好的反演精度和预测能力.其模型显著性检验为极显著,相关系数为0.9791,模型拟合精度达到29.8 g/m2,其模型预测结果系统误差为49.9g/m2,均方根误差为67.2 g/m2,预测决定系数为0.8742,比传统的一元回归模型具有更高的精度和可靠性.估算研究区域2010年8月湿生植被生物量约为6.849199 t/hm2,相对误差为4.73％.     

基于NIRS法快速检测荞麦蛋白质与淀粉含量的研究

为建立近红外光谱技术测定荞麦蛋白质与淀粉含量的方法,本研究以217份荞麦样品为试验材料,采用最小二乘回归预测和交叉验证构建近红外预测模型。分析表明:前处理采用多元散射校正法(MSC),维数(Rank)分别为5和5,光谱区间6803.9~6094.2/cm所建立的荞麦蛋白质与淀粉含量模型的预测效果较好,其决定系数(R~2)分别为0.9481和0.9167,交叉验证均方根(RMSECV)分别为0.68和2.08,相对分析误差(RPD)分别为4.39和3.46,均大于3.0,外部验证相关系数均大于0.96。本试验所建立的蛋白质与淀粉含量近红外预测模型具有较高的准确度和稳健性,可用于荞麦品质的快速测定。     

化合物毒性及三维结构参数的定量构效关系研究

目的：建立小分子化合物毒性的三维定量构效关系模型,探索化合物毒性数据和三维结构参数之间关系的方法。方法：利用比较分子力场分析方法（CoMFA）,建立了一组对发光菌有急性毒性的小分子的三维定量构效模型。结果：模型的交叉验证相关系数q^2=0．731,非交叉验证相关系数r^2=0．973,标准偏差SE=0．122,F=70．910。结论：该模型具有较好的预测能力,表明在甲基的邻对位减小取代基体积或电负性可以降低化合物毒性。     

设计与筛选靶向PI3Kα的去氢骆驼蓬碱衍生物及其分子动力学验证

以PI3Kα作为靶蛋白,采用计算机辅助设计的方法优化去氢骆驼蓬碱结构,获得与靶蛋白结合力较高的化合物。在此基础上,利用分子对接,三维定量构效关系(3D-QSAR)和分子动力学技术验证了修饰化合物与靶蛋白的结合能力和稳定性。最后筛选出与靶标具有更好结合力的潜在去氢骆驼蓬碱结构衍生物。使用ACD/Percepta软件对去氢骆驼蓬碱的母核进行结构修饰,获得136 745个化合物的化合物库。通过Schrdinger软件从化合物库中依据MM/GBSA(分子力学广义玻恩表面积)筛选出结合能排在前三的化合物并使用3D-QSAR进行验证,最后通过分子动力学方法验证了三种结构衍生物,并预测了ADMET性质。通过软件设计、虚拟筛选、3D-QSAR模型构建和分子动力学模拟等一系列计算机辅助设计方法,获得了136 745种新的去氢骆驼蓬碱衍生物,评价了蛋白质结构复合物的稳定性,最终获得了3种结合能较高的化合物。其中,发现编号为37971的衍生物具有更好的3D-QSAR模型活性预测值与TPSA(拓扑极性表面积)值(87.84)和生物利用度(33.21%)。本研究结果为去氢骆驼蓬碱的结构修饰提供了设计思路,获得理论上与PI3Kα具有较好的靶向结合能力的化合物,通过分子对接和分子动力学验证,所获得的分子有望成为潜在的候选化合物,为进一步的实验验证奠定基础。     

金钱松群落优势种群种间联结及群落稳定性研究

种间联结反映了植物群落中的种间关系和群落稳定程度,对群落恢复和目标物种的保护具有重要意义.为了解金钱松群落的种间关系及群落稳定性,采用方差比率法(VR)、x2检验、联结系数(AC)、共同出现百分率(PC)、Pearson相关系数、Spearman秩相关系数以及M.Godron稳定性测定等数量分析方法,对浙江长兴金钱松群...     

不同模型对拟合大兴安岭林火发生与气象因素关系的适用性

选用符合林火发生数据结构的Poisson和零膨胀Poisson(ZIP)模型对大兴安岭林区1980—2005年间林火发生与气象因素关系进行建模分析,并与普通最小二乘回归(ordinary least squares,OLS)方法的结果进行了对比分析.结果表明:OLS模型对研究区域林火发生与气象因素关系的拟合结果较差(R2=0.215);Poisson和ZIP模型的拟合效果较好,具有较好的火灾次数预测能力,且ZIP模型的预测能力高于Poisson模型.运用AIC和Vuong检验方法对Poisson和ZIP模型的拟合水平进行进一步检验,表明ZIP模型的数据拟合度优于Poisson模型.     

近红外漫反射光谱法快速测定药用植物淫羊藿总黄酮含量

利用一种基于近红外漫反射光谱技术的淫羊藿总黄酮快速定量分析方法, 测定了淫羊藿属(Epimedium)7个种中总黄酮的含量。研究结果表明, 近红外光谱经二阶导数处理、主成分分析聚类及加权多元离散校正处理后, 采用改进最小二乘法回归得到的定标模型的预测效果最佳; 定标样品集预测方程的定标决定系数、交互验证标准差及交互验证相关系数分别为0.985 5、0.023 0和0.044 3; 检验样品集方程的定标决定系数、检验标准差及偏差分别为0.965 1、0.018和0.006, 达到了快速测定淫羊藿总黄酮含量的要求。该方法为淫羊藿总黄酮的快速定量分析提供了新的依据。     

近红外光谱仪快速检测油菜硫苷、芥酸及油份含量数学模型的建立

近红外反射光谱技术是一种高效、快速的现代分析技术,应用过程中需要建立相应的数学模型.收集油菜籽样品600余份,采用国际(家)标准方法对芥酸、硫苷、含油率进行测试,根据各模型的要求,选择不同的具有代表性的样品,建立数学模型.内部交叉证实法对模型验证结果显示:高芥酸、低芥酸、硫苷、含油率模型复相关系数分别为0.9677、0.9318、0.9820、0.9626,内部验证均方差(RMSECV)分别为4.41、2.24、4.62、0.543.外部样品检测法分别用已建模型和国际(家)标准方法对油菜籽样品芥酸、硫苷、含油率进行检测,两者检测结果基本一致.综合内部和外部验证结果表明:建立的模型能够满足油菜籽硫甘、芥酸及油份含量快速检测的要求.另对油菜自身含水率对数学模型的影响做了初步探索.     

广义岭回归在家禽育种值估计中的应用

讨论了岭回归方法应用于混合线性模型方程组中估计家禽育种值的方法,其实质是将传统的混合线性模型方程组理解为一种广义岭回归估计,为确定遗传参数的估计提供了一种途径;同时,以番鸭为例,考虑了一个性状和两个固定效应,采用广义岭回归法对公番鸭育种值进行了估计,并与最佳线性无偏预测法(BLUP 法)进行了比较,结果表明,广义岭回归方法和BLUP 法估计的育种值及其排序非常接近,其相关系数和秩相关系数分别达到了0.998~(**)和0.986~(**),且采用广义岭回归法预测的误差率低(在±10%以内);表明在混合线性模型方程组中使用广义岭回归估计动物育种值的方法具有可行性,并可省去估计遗传参数的过程,使BLUP 法在动物选育中的应用更具实用性.