基于分子边邻接指数的多氯代二苯并呋喃光解半衰期QSPR研究.pdf
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1、第期张镜予,等:超薄氮化碳负载纳米催化剂甲酸分解制氢性能第卷第期年月化 学 研 究 与 应 用 ,文章编号:()基于分子边邻接指数的多氯代二苯并呋喃光解半衰期研究廖玉婷,饶火瑜,乐长高,徐珍珍(东华理工大学应用化学系,江西南昌)摘要:收集了种多氯代二苯并呋喃的光解半衰期的实验值,并随机将样本分为训练集和测试集,训练集和测试集的样本数分别是和个。采用软件中半经验方法对分子进行几何优化和频率分析。将稳定分子的几何参数交给软件计算其分子边邻接指数。采用多元线性回归()方法找到四个分子边邻接指数对分子的光解半衰期值有显着影响。相关系数达到,值为,值为,值大于临界值,表明模型拟合性能优良。通过留一法交叉
2、验证、留多法交叉验证、外部验证和适用域分析,表明该模型具有内部稳健与对外预测可靠,能够用于预测的光解半衰期。关键词:多氯代二苯并呋喃,光解半衰期,定量结构性质关系,多元线性回归,分子边邻接指数中图分类号:文献标志码:,(,):(),:,多氯代二苯并呋喃()是多种工业生产过程的副产品,如除草剂制造、冶金工艺、纸浆和造纸工业中的漂白以及塑料的燃烧过程中都会产生,。多氯二苯并呋喃具有高度收稿日期:;修回日期:基金项目:国家自然科学基金()资助;国家自然科学基金()资助通信联系人:饶火瑜(),男,副教授,主要从事理论计算化学研究。:化学研究与应用第卷亲脂性以及化学稳定性,导致其在生物体和土壤中迅速积累
3、,并以持久性有机污染物的形式出现。特别是,其横向位置上的氢原子被氯原子取代,非常危险,已被列为可能危害人类和动物健康的高优先级污染物。光降解反应是消除 污染的重要途径,因此被许多研究人员研究。认为在阳光照射下,可以在云杉()针叶表面有效降解。光解半衰期()是表征光降解反应和确定环境危害的重要指标,。然而,由于测定光解半衰期的方法复杂、材料费用高、测定耗时长以及缺乏标准,因此测量的 是一项具有挑战性的任务,。至今为止,实验观察到的的光解半衰期的数据是不充分的。因此,化学家利用当前业已出现的实验测定光解半衰期数据,采用数学统计工具去建立定量结构性质关系模型用来预测分子的光解半衰期有着浓厚的兴趣,。
4、目前已开发的模型普遍存在的缺点有:()决定系数和留一法交叉验证相关系数分别小于 和,检验值过低,标准偏差高和平均绝对相对误差高等;()没有进行外部测试集验证预测能力,或者训练集与测试集的样本比为 ,训练集样品过多而测试集样本过少,一般认为训练集与测试集的比例为 到 之间比较合适;()没有进行应用域分析。这些模型预测不佳,原因在于没有找到合适的分子描述符来描述分子的微观结构。近年来,和两种分子描述符计算软件在研究取得了十分广泛的应用,如关联临界参数、毒性、生成焓 等。软件是软件的升级版,其功能更为全面,且使用简便。以计算的分子边邻接指数出发,利用多元线性回归原理建立了一个四元线性关系式,相关系数
5、达到。方法定量结构性质关系研究()主要步骤为:收集光解半衰期的实验数据,随机合理划分训练集与测试集,优化分子几何参数,计算分子描述符,运用多元线性回归等方法建立定量结构性质模型并进行模型的内部稳健与外部预测能力的验证,分析模型的应用域。数据集的选择光解半衰期()的实验值选自文献。该数据集包含种多氯代二苯并呋喃,范围从四氯代二苯并呋喃到八氯代二苯并呋喃。这些的光解半衰期()范围从 小时到 时。总数据集被随机分成训练集和测试集,训练集和测试集分别由和个分子组成。训练集被用于建立定量结构性质关系()模型,测试集用于检测模型的对外预测能力。观察到的光解半衰期值列于表。将光解半衰期对数化后,再行建模。经
6、过对数化和四舍五入后,几个不同甚至相差较大的光解半衰期,在对数化后可能具有相等的值,因此对数光解半衰期取小数点取四位,加大对光解半衰期的区分度。文献中的,应命名为,应命名为,。研究论文,把,误为,而进行相关研究,这是一个小,在只有一个分子出现氯原子取代位置的差异,对其论文数据及结论略有小的影响,但不影响其论文原有格局。,和,实际为同一分子,不同的命名不会影响研究结果。量化计算和分子邻接指数的计算分子为平面形状,指定分子的对称性,用软件的半经验理论进行几何优化和频率分析。将无虚频的稳定分子的几何参数提交给软件计算分子邻接指数,以计算所得的分子邻接指数用于建模。多元线性回归模型的建立与模型拟合性能
7、 的多元线性回归分析是一种具有多种应用的定量预测工具,是应用最广泛的建模技术之一。判断模型拟合质量的主要指标是决定系数、标准差、检验值、值和值。决定系数越接近,标准差越低,检验越大,模型的整体拟合越好。方差膨胀因子()是用于描述各自变量(分子邻接指数)之间第期廖玉婷,等:基于分子边邻接指数的多氯代二苯并呋喃光解半衰期研究是否存在多重共线性的指标,一般而言,值在到之间表明各自变量之间不存在明显的多重共线性,其预测结果是可信的。值用于确定各残差之间是否存在自相关,一般认为值在 和 之间,表明各残差之间不存在自相关,提出的模型是可靠的。()()()式中,分别是实验值,预测值和测试集样本实验值的平均值
8、。()槡()式中,和分别是训练集样本数和建模自变量数。()式中,为训练集本数,为建模自变量数。()是指以第个自变量为应变量,以其余的自变量为自变量,所得的回归决定系数值。()()式中,为残差,即样本实验值与预测值的差值。模型的内部稳健性与外部预测能力的检验模型的内部稳定性通过留一法交叉验证和留多法交叉验证进行检验,要求交叉验证系数或与决定系数之差小于,留多法交叉验证可组合进行(,)次,通过计算平均交叉验证系数,其值与接近则表明模型内部稳健性高,计算公式详见文献。模型外部预测能力,可采用计算外部验证系数,和,度量和一致性相关系数(,)等检验模型的对外预测能力,此外还通过均方根误差(),平均绝对相
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