化合物定量结构与色谱保留相关关系的研究

论文摘要

化合物的定量结构-色谱保留相关（OSRR）是色谱学基础理论研究的重要课题,它将被分析物的色谱保留数据与其分子结构特征相关联。QSRR方法在研究分子结构参数与色谱保留性质的递变规律、实现色谱过程中保留数据的预测、选择分离条件及探索色谱保留机制等方面有重要意义,如今越来越受到色谱工作者的重视。本论文选取意义明确的结构参数,运用多种数理统计方法,构建了含有氮、氧、硫等杂原子的几类化合物集合的气相色谱保留指数模型,结果令人满意。根据建立的QSRR方程探讨了化合物在不同极性色谱柱上的保留机理。论文主要包括以下几方面的工作:（一）构建了烷基吡啶类化合物在两种不同极性固定相（SE-30和PEG-351）上的气相色谱保留指数的QSRR模型,运用遗传函数近似法得到的QSRR方程具有高度的相关性（R12=0.990,R22=0.989）,优选出的结构参数包括了量子化学参数和物理化学参数,经方程得到的保留指数估计值与实验测定值较为一致:还构建了硝基苯甲酸酯类化合物在两种不同极性固定相（SE-30和OV-351）上的OSRR模型,运用多元线性回归方法也得到了高度相关的QSRR方程（R1=0.9975,R2=0.9910）,采用留一法（LOO）进行交互检验证明了模型的稳定性。（二）选用烷基苯酚类化合物和饱和酯类化合物作为研究对象,研究了化合物定量结构与色谱保留的相关关系。用遗传函数近似法建立了烷基苯酚类化合物的气相色谱保留指数的QSRR方程,相关性良好（R2=0.972）,经方程得到的保留指数估计值与实验测定值较为一致;又分别用遗传函数近似法和多元线性回归法,构建了在四种不同极性固定相（SE-30、DC-710、XE-60、Silar 5CP）上的饱和酯类化合物的QSRR模型,得到的QSRR方程均具有高度的相关性。由多元线性回归得到的方程其相关系数分别为:R1=0.9969,R2=0.9947,R3=0.9959,R4=0.9935;由遗传函数近似法得到的方程其相关系数平方分别为:R12=0.9994,R22=0.9972,R32=0.9985,R42=0.9974。对比可知对于该体系用遗传函数近似法得到的OSRR方程相关关系更好。（三）研究了不饱和取代的硫醚类化合物在四种不同极性固定相（ApiezonM、OV-17、TritonX-305、PEG-1000）上的定量结构与色谱保留的相关关系。用多元线性回归法建立的QSRR方程具有高度的相关性（R1=0.9984,R2=0.9982,R3=0.9940,R4=0.9911）,用留一法验证了模型的稳定性。通过对含氮、氧、硫等杂原子的几类化合物的QSRR研究,均得到相关性显著的QSRR模型,证明了该方法的可行性。可以用来有效地预测化合物的色谱保留值,并为选择化合物最佳的色谱分离条件提供依据,从而减少实验的盲目性,同时节省了时间和大量的人力物力。

论文目录

• 中文摘要
• Abstract
• 符号说明
• 第一章 前言
• 1 引言
• 2 QSRR的研究方法
• 2.1 QSRR中的结构参数
• 2.1.1 物理化学参数
• 2.1.2 量子化学参数
• 2.1.3 拓扑指数
• 2.1.4 几何参数及其它参数
• 2.1.5 多种参数综合应用
• 2.2 建立QSRR模型的方法
• 2.2.1 多元线性回归
• 2.2.2 偏最小二乘法
• 2.2.3 遗传算法
• 3 模型质量的评价方法
• 4 QSRR方法的应用
• 4.1 预测未知物的保留值
• 4.2 识别富含性质信息的结构参数
• 4.3 解释色谱分离机理
• 4.4 计算溶质的物理化学参数
• 4.5 生物活性研究
• 5 本论文工作的目的和意义
• 第二章 含氮化合物气相色谱保留指数的QSRR研究
• 2.1 烷基吡啶类化合物的QSRR研究
• 2.1.1 数据集
• 2.1.2 数据处理系统
• 2.1.3 QSRR模型的建立
• 2.1.4 结果与讨论
• 2.1.4.1 模型建立及验证
• 2.1.4.2 结果分析
• 2.2 硝基苯甲酸酯类化合物的QSRR研究
• 2.2.1 数据集
• 2.2.2 数据处理系统
• 2.2.3 QSRR模型的建立
• 2.2.4 结果与讨论
• 2.2.4.1 建立模型
• 2.2.4.2 模型检验
• 2.2.4.3 结果分析
• 2.3 小结
• 第三章 含氧化合物气相色谱保留指数的QSRR研究
• 3.1 酚类化合物的QSRR方程研究
• 3.1.1 数据集
• 3.1.2 数据处理系统
• 3.1.3 QSRR模型的建立
• 3.1.4 结果与讨论
• 3.1.4.1 模型建立
• 3.1.4.2 结果分析
• 3.2 酯类化合物分别用MLR和GFA方法建立模型的对比研究
• 3.2.1 数据集
• 3.2.2 数据处理系统
• 3.2.3 建立QSRR模型
• 3.2.4 结果与讨论
• 3.2.4.1 MLR法得到的四种固定相上的QSRR方程
• 3.2.4.2 GFA法得到的四种固定相上的QSRR方程
• 3.2.4.3 结果分析
• 3.3 小结
• 第四章 含硫化合物气相色谱保留指数的QSRR研究
• 4.1 硫醚类化合物的QSRR研究
• 4.1.1 数据集
• 4.1.2 数据处理系统
• 4.1.3 建立QSRR模型
• 4.1.4 结果与讨论
• 4.1.4.1 模型建立结果
• 4.1.4.2 模型检验
• 4.1.4.3 结果分析
• 4.2 小结
• 参考文献
• 致谢
• 学位论文评阅及答辩情况表