10.3321/j.issn:0567-7351.2008.19.001
用拓扑指数和神经网络研究有机污染物的生物富集因子
在修正Randic的分子连接性指数和连接矩阵的基础上,定义新型分子连接性指数(mF),并计算了239种有机污染物的分子连接性指数(mF).用其1F构建了239种有机污染物生物富集因子(lgBCF)的QSAR模型,该模型判定系数(R2)及逐一剔除法(LOO)的交互验证系数(Q2)分别为0.747和0.742.而用1F和4个电性距离矢量(Mk)构建的五元QSAR模型的R2及Q2分别为0.829和0.819.结果表明,从统计学的角度,该模型具有高度的稳定性及良好预测能力.从此模型可知,有机污染物BCF的主要影响因素是-C-,＞C.-,-O-,-S-,-X等分子结构碎片以及分子的柔韧性、折叠程度等空间因素.将5个结构参数作为人工神经网络的输入层结点,采用5∶26∶1的网络结构,利用BP算法,获得了一个令人满意的QSAR模型,其R2和标准偏差s分别为0.987和0.157,表明lgBCF与这5个参数具有良好的非线性关系,从上可见,新建的连接性指数1F以及电性距离矢量与有机物的生物富集因子具有良好的相关性.可望在物质构效关系研究中获得广泛的应用.
有机污染物、生物富集因子、新型分子连接性指数、电性距离矢量、定量构效关系
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G25;G2
国家"973"计划项目2004CB719903;国家自然科学基金20776149;污染控制与资源化研究国家重点实验室基金PCRRF07009;环境模拟与污染控制国家重点联合实验室基金KJ2007001;江苏省高校自然科学基金05KJD150221
2008-12-09（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
共6页
2093-2098
