一、CPSA与疏水性参数的遗传算法及神经网络法研究（论文文献综述）
王永坤[1]（2018）在《相对挥发度构效模型的建立及其在萃取精馏中的应用》文中提出本文从热力学、萃取剂、稳态过程优化与工艺强化以及动态控制四个方面对萃取精馏进行了总结研究。提出运用定量构效关系（QSPR,即quantitative structure-property relationship）技术对二元共沸物萃取精馏分离的相对挥发度的建模分析,本文针对异丙醇-水和叔丁醇-水体系萃取剂的选择方面,分别建立萃取精馏相对挥发度模型来研究萃取剂对相对挥发度的影响因素,基于四氢呋喃和丙酮所建立的构效模型,通过流程模拟的方式验证模型的准确性和稳定性。2、以Discovery Studio和Material Studio软件为工具,分别建立两体系的萃取剂分子结构,通过一系列的分子力场优化方法建立能量最小分子结构。采用内置描述符计算模块,计算得一维、二维和三维描述符共计617种,采用遗传算法严格筛选和GFA建模,建立两研究体系的相对挥发度模型。对模型进行了内部及外部验证来检验模型的可靠性,对于异丙醇-水体系,验证参数R2=0.8,R2CV=0.857,R2adj=0.7,通过最终的模型验证方法,所计算的参数值均在标准范围之内。对于叔丁醇-水体系,验证参数:R2=0.983,R2CV=0.976,R2adj=0.937。所计算的参数值均在标准范围之内,通过最终的模型验证。基于定量构效理论,建立四氢呋喃（THF）-丙酮（ACT）体系相对挥发度QSPR模型,以此模型为基础筛选出新型萃取剂正辛烷并计算新、旧（丁基醚）萃取剂相对挥发度。借助Aspen Plus软件构建正辛烷/THF/ACT三元剩余曲线图,并以此分析分离可行性。建立两萃取剂下的萃取精馏分离工艺流程,以年度总费用为目标函数,采用基于序贯迭代法的Visual Basic优化工具,对流程进行经济性优化。基于最优稳态工艺设计,研究萃取精馏动态控制最优策略,以平方误差积分（ISE）对控制策略进行评估。通过比较相对挥发度、稳态经济性、温控可控性,实现对QSPR模型的稳定性与可预测性工业分离验证。
李金杰[2]（2017）在《应用毒性比率方法研究有机污染物对不同敏感性生物的毒性作用机制》文中认为在水环境毒理学中,化合物毒性作用机制的确定是生态风险评价的基础,在化学品的管理中起着举足轻重的作用。判别有机污染物的毒性作用机制,不但有助于我们建立定量结构与活性相关（QSAR）模型,评价有机污染物的毒性效应,还有助于我们深入研究有机污染物对生物的毒性作用机制,为有机污染物对生物毒性的预测和安全性评价提供科学依据。毒性比率（log TR>1,又称剩余毒性）是目前广泛使用的判别毒性作用机制的方法,其概念已经被较好地应用在有机物对鱼的毒性作用机制研究中。但是应用该比率研究有机物对其它不同敏感性生物的毒性作用机制时则出现较大的偏差。此外,临界毒性比率方法只适用于中性化合物,对于毒性效应与p H紧密相关的可离子化有机污染物,用log TR判别其毒性作用机制时,因为忽略了离子化的影响,直接用可离子化化合物的表观毒性与基线毒性预测值进行比较,会导致剩余毒性被低估,使得毒性作用机制被误判。论文研究了物种敏感性对有机物毒性作用机制判别的影响,分别确定不同敏感性生物的临界毒性比率值,深入讨论了基线、弱惰性和反应性化合物的毒性作用机制。并且,研究了p H对可离子化有机污染物毒性的影响,讨论了p H对化合物生物富集因子（BCF）的作用,建立了表观毒性和p H相关方程,深入探讨了可离子化有机污染物毒性作用机制判别与p H的关系。与此同时,论文测定了13种抗生素对大型溞、绿藻和发光菌的毒性,利用毒性比率方法研究了抗生素的毒性作用模式。论文的研究结果有助于理解抗生素对水生生物的毒性作用机制,为抗生素在环境中的安全评价奠定了良好的理论基础。论文取得的主要研究成果如下:（1）研究了不同类型有机污染物对鱼、大型溞、梨形四膜虫和发光菌的急性毒性,结果表明基线化合物对四种生物的毒性作用机制相同,其中鱼、大型溞和发光菌对基线化合物的毒性敏感性十分相似,因此基于鱼的毒性数据确定的临界毒性比率log TR=1同样可以用来判别大型溞和发光菌的剩余毒性。另一方面,基线化合物对梨形四膜虫的敏感性低于其他三种生物,因此应用鱼的临界毒性比率预测梨形四膜虫的剩余毒性将会对一些化合物的毒性作用机制造成误判。通过研究基线毒性化合物的实测值与预测值的绝对偏差（AAR）与物种敏感性的关系,得到梨形四膜虫的临界毒性比率值log TR=0.8。（2）根据不同类型有机污染物对鱼、绿藻、大型溞和发光菌的毒性数据,通过比较种间毒性的残差值,发现基线化合物对四种生物具有相似的毒性作用机制和物种敏感性。此外,各物种的基线毒性与辛醇/水分配系数间相似的相关性方程,表明这些化合物在四种生物体内具有相同的毒性临界浓度值。在此基础上,确定绿藻的临界毒性比率log TR=1。（3）根据不同敏感性生物的临界毒性比率值（log TR=1和log TR=0.8）,分别对鱼、大型溞、梨形四膜虫和发光菌的基线化合物、弱惰性化合物和反应性化合物的毒性机理进行判别。结果表明,在四种生物中,弱惰性化合物对梨形四膜虫和发光菌具有较大的毒性作用,其原因是亲水性化合物较易通过梨形四膜虫和发光菌的细胞膜,具有较高的生物富集能力,导致较多的弱惰性化合物的毒性比率大于毒性比率临界值。在反应性化合物剩余毒性的判别预测中,发现虽然大部分反应性化合物对四种生物都表现出剩余毒性,但是依然有一些反应性化合物对某一类生物表现出麻醉型作用机制,如β-卤素取代的醇对发光菌、脂肪族硝酸盐对梨形四膜虫都表现出麻醉型作用机制,这些化合物对不同生物表现出不同的毒性作用机制。研究表明,亲水性化合物的毒性大于疏水性化合物的毒性,具有较大的剩余毒性,如伯氨基醇、叔氨基醇、二元胺、多元胺以及硫脲。除了因为这些亲水性化合物的毒性较大,亲水性化合物的log BCF与log KOW非线性相关也是导致亲水性化合物的剩余毒性比率log TR值过高的主要原因。大部分可离子化化合物表现出剩余毒性,如脂肪族二酸对四种生物均表现出剩余毒性,苯甲酸对发光菌表现出剩余毒性。但是,依然有一部分可离子化有机物对生物的毒性比率比较低,这是由于这些可离子化有机物的log KOW被高估所致。此外,我们还发现实验误差、疏水性大小、分子大小以及离子化率等因素会导致毒性比率离群值的产生。（4）通过测定可离子化有机污染物在不同p H条件下对大型溞的毒性,研究p H值变化对剩余毒性的影响,发现可离子化有机污染物的表观毒性远低于基线毒性,毒性比率比较小。通过研究p H对生物富集的影响发现可离子化有机污染物的生物富集被过高的估算,导致可离子化有机污染物的毒性效应低于基线毒性,毒性比率小于零。根据临界浓度理论,在理论上建立了表观毒性和p H的相关方程,发现表观毒性与p H非线性相关,与非离子态的百分比（Fo）线性相关,表观毒性的测定值与理论计算值吻合良好。通过理论方程计算得到的可离子化有机物非离子态的毒性高于基线毒性,这与表观毒性相比具有很大的差别。本研究结果表明有些可离子化有机污染物是基线化合物,而有些是反应性化合物。有些可离子化有机物未表现出剩余毒性,不是因为其毒性效应小,而是因为他们在水中发生了电离。（5）通过实验测定13种抗生素对大型溞、发光菌和绿藻的急性毒性,发现大部分抗生素对绿藻的毒性效应较大,对大型溞和发光菌的毒性效应相对较小。造成抗生素对不同物种的毒性存在差异的主要原因是有机物毒性作用机理、物种敏感性和化合物生物可利用性的不同。对抗生素毒性作用机制的研究表明除了利福平和阿奇霉素外,几乎所有的抗生素对绿藻、大型溞和发光菌均表现出剩余毒性,抗生素对绿藻、大型溞和发光菌的毒性为反应性作用机制。
宋衡[3]（2016）在《药物分子设计中定量结构-药代动力学关系研究进展》文中指出本文阐明定量构动关系的概念,说明定量构动关系研究对于药物分子设计的重要性和必要性。概述了定量构动关系的研究内容与研究方法,综述了近年来国内外药物定量构动关系的研究进展,以及定量构动关系研究对于药物分子设计和药物研发的指导意义,并建议性地提出了今后可能的研究方向。
李美萍[4]（2014）在《QSAR/QSPR方法在环境、药物和材料化学中的应用》文中认为定量结构-活性／性质相关（Quantitative Structure-activity/property Relationship, QSAR/QSPR）是目前应用非常普遍的理论预测物质行为的一种研究方法。该方法是将理论或半经验计算方法结合数理统计手段,通过对化合物分子结构描述子与其理化性质（或生物活性等特性）之间的相关性建模,从而揭示影响化合物某种特性作用的结构因素,从分子水平认识和预测物质的微观结构对某一特性的影响。该方法在环境化学、药物化学、材料化学等与化学相关的领域得到了广泛地应用。本文应用定量结构-活性／性质相关（QSAR/QSPR）方法,采用某些物理意义明确、能较全面表征分子结构特征、计算简单且包含信息量大的2D和3D分子结构描述子,结合数理统计方法,开展了以下几方面的工作。（1）几种重要的有机污染物MEDV与其相关行为的相关性研究有机污染物的污染是制约人类生存和发展的重要环境问题。它们通过多种途径进入环境,对人类健康和生态平衡造成了严重的危害。为治理和生态环境风险评价,研究有机污染物的某些行为具有重要的意义。本工作基于原子的类型和属性提出的分子电性距离矢量（Molecular Electro-negativity Distance Vector based on 4 atomic types, MEDV）,将其用于环境中有机污染物多氯代二苯并呋喃、多氯代苯并噻吩、多氯联苯、有机磷农药以及煤下游产品中稠环芳烃和硝基含能材料化合物的结构表征,并采用多元线性回归（Multivariate Linear Regression,MLR）和偏最小二乘回归（Partial Least Squares, PLS）建立了相应的QSPR模型,为环境中有机污染物的分离、迁移等方面的研究提供了理论指导。具体研究内容及结果分别简述如下：①多氯代二苯并呋喃MEDV与其光解行为的相关性研究对48种多氯代二苯并呋喃（Polychlorinated dibenzofurans,PCDFs）化合物的MEDV与其在云杉针叶和飞灰表面的光降解行为（光解半衰期t1/2）进行了QSPR研究,均获得由2个变量所建的QSPR模型：云杉针叶表面lgt1/2=1.166+0.034×M13+0.012×M23 n=37, m=2, R=0.826, SD=0.052, Rcv=0.797, SDcv=0.056, Qext=0.939飞灰表面lgt1/2=1.770-0.024×M12+0.022×M33 n=42, m=2, R=0.824, SD=0.046, Rcv=0.778, SDcv=0.051, Qext=0.853从模型可知,分子中第三类原子数目与其光解半衰期呈正相关,并且介质不同,PCDFs的光解速率也不同。②多氯代苯并噻吩MEDV与其GC保留时间的相关性研究对37种多氯代苯并噻吩（Polychlorinated benzothiophene, PCDTs）的MEDV与其气相色谱保留时间（RJ）进行了QSRR研究,并建立了如下模型：RI=-21.8121+5.8378×M13+2.3531×M23 n=31, m=2,R=0.9951, SD= 2.6938, Rcv=0.9942, SDCV= 2.9218, Q2ext=0.9839上述结果表明：所建模型不仅对内部样本具有很好的估计能力,对外部样本也有良好的预测能力；同时表明,分子中第三类原子数目增多,PCDTs类化合物RI加长。③多氯联苯类化合物MEDV与其若干行为的相关性研究通过研究多氯联苯（Polychlorinated Biphenyls,PCBs）类化合物的水溶性（LgSw）、土壤吸附性（LgKoc）、水溶液活度系数（LgYw）、总分子表面积（TSA）、色谱保留指数（RRI）、蒸发焓（△Hvap）6种不同理化性质与其MEDV之间的相关性,所建模型相关系数和留一法交互检验相关系数均介于0.90～0.99之间,说明模型稳定性和预测能力均很好,充分表明MEDV可以很好地表征PCBs类化合物的结构特征,其结果为该类化合物对环境影响的评价提供了非常重要的信息。④有机磷农药类化合物MEDV与其气相色谱保留值相关性研究对粮谷及油料中55种结构差异较大的有机磷农药类化合物的MEDV与其气相色谱保留值的相关性进行了研究,建立了2参数QSRR模型,并采用内部及外部双重验证的办法对所建模型稳定性能进行了分析和验证,结果表明MEDV可以恰当地表征有机磷农药的结构信息,所建的模型可以预测同类型农药的气相色谱保留值,也可以对没有标样的农药进行定性识别,实用价值较大。⑤稠环芳烃类化合物MEDV与其液相色谱保留值相关性研究对煤下游产品中稠环芳烃类化合物的MEDV与其液相色谱保留值的定量结构—性质关系,运用MLR和PLS建立了QSRR模型,建模相关系数、留一法交互检验相关系数和外部检验相关系数分别为0.9970,0.9950,0.9925（MLR）；0.9930,0.9790,0.9917（PLS）。说明MEDV能较好地表征该类分子结构信息,所建QSPR模型具有良好的稳定性和预测能力。对环境污染严重、毒性较大的稠环芳烃类化合物治理、分离、纯化、检测等方法的建立,提供有价值的理论参考。⑥硝基含能材料MEDV与其撞击感度相关性研究对硝基含能材料的MEDV与其撞击感度之间的相关性进行了研究,建立如下模型：1gH50=1.582+0.030M33-0.184M24-0.482M34+0.041M13 N=34 m=4 R=0.882 SD=0.290 RLOO=0.836 SDLOO=0.337从建模结果得出：分子结构中的第四种类型原子对撞击感度的影响相对较大,且呈负相关,其次是第三类原子有一定影响,且呈正相关。（2）几种药物3D-HoVAIF与其活性相关性研究基于原子间静电、立体和疏水三种非键作用方式提出的并具有物理意义明确、计算简单、可解释性强优点的三维全息原子场作用矢量（3D holographic vector of atomic interaction field,3D-HoVAIF）,对均三氮苯类除草剂、苯砜基羧酸酯类化合物、磺胺类药物、香豆素类化合物和5’-甲硫腺苷核苷酶抑制剂的结构分别进行了表征,并采用MLR和PLS建立了相应的QSAR/QSPR模型。其结果为该类化合物的活性、毒性预测、作用机理探讨以及计算机辅助农药分子设计等提供了重要的理论依据。具体结果如下：①均三氮苯类除草剂3D-HoVAIF与其除草活性的相关性研究对30个均三氮苯类除草剂的3D-HoVAIF与其除草活性（PI50）关系进行了研究,建立了如下QSAR模型：PI50=0.754S2-6-0.517E2-10+0.714E3-4+0.854S2-2 N=25, R=0.897, SD=0.4702, Rcv=0.8179, SDcv=0.613, Qext=0.8558结果表明：3D-HoVAIF能较好地表征该类分子的结构信息,同时发现SP3杂化的C之间、SP2杂化的N与SP3杂化的C之间的立体相互作用,SP2杂化C与SP3杂化的N原子之间以及SP3杂化的C与X（卤素）之间的静电相互作用对该类化合物的除草活性相对影响较大,在母体结构均三氮苯不变的情况下,其环上烷烃取代基碳链越长,越利于其活性的提高,另外环上取代基为氨基时对其活性的提高仲氨强于叔氨。同时对位取代基的电负性越大,其活性越小。这一结论为合成均三氮苯类高效除草剂的设计提供了重要的理论依据。②苯砜基羧酸酯类化合物3D-HoVAIF与其发光菌急性毒性相关研究苯砜基羧酸酯类化合物是一类被广泛用作杀虫剂、除草剂和驱虫剂的含硫化合物,其独特的生物活性为人类做出了较大贡献,但其毒性对环境也造成了很大的负面影响。本工作采用3D-HoVAIF对56个苯砜基羧酸酯类化合物进行了结构表征,并建立了结构与其发光菌急性毒性之间的QSAR模型。其建模相关系数为0.9470,留一法交互检验相关系数为0.9176,该法预测其毒性的优点在于不需要提前对分子进行叠合操作；同时从所建模型得出了砜基与酯基之间的立体作用与急性毒性呈负相关。这一结论为深入研究该类化合物对发光菌的毒效应特征、毒性作用机制以及急性毒性评价等提供了重要理论依据。③磺胺类药物3D-HoVAIF与其pKa值之间的相关性研究磺胺类药物的大量使用引起了一系列动物源性药物残留问题,对环境造成了严重的污染,尤其是对其在环境中的吸附和迁移行为的研究就显得尤为重要。本工作对磺胺类药物的3D-HoVAIF与其pKa值之间的QSPR进行了研究,建立如下4参数模型：pKa=-0.616E5.9+0.324E8-8+0.383E3-6+0.206E5-8 n=21, R=0.950,Rcv=0.926, RMSEF=0.547, RMSEP=1.18结果表明：静电作用是影响磺胺类药物pKa值的主要因素,尤其是sp3杂化的N原子与sp2杂化的S原子之间的静电作用对磺胺类药物的pKa值影响较大,且呈负相关。这一结论为磺胺类药物在环境中的吸附和迁移行为研究拓宽了思路。④5’-甲硫腺苷3D-HoVAIF与核苷酶抑制活性（LogKi）相关的研究采用3D-HoVAIF表征5’-甲硫腺苷核苷酶抑制剂的分子结构,并建立了该类化合物的3D-HoVAIF与其酶抑制活性（LogKi）的如下QSAR模型：LogKi=12.764-23.873×E2-6+6.608×E2.8-1.592×10-6×H2-8—0.565×S2-5 n=28, R=0.874, SD=0.688; Rcv=0.773, SDcv=0.900, Qext=0.953结果表明：所建QSAR模型具有良好的稳定性和预测能力。从模型得知：spa杂化的C原子与sP2杂化的N原子以及sp3杂化的C原子与sp3杂化的O/S原子的静电作用是影响5’-甲硫腺苷（5’-methylthioadenosine,MTA）类似物抑制5’-甲硫腺苷核苷酶（5’-methylthioadenosine nucleosidase, MTAN）活性的主要因素。这些结果有望对其它5’-甲硫腺苷核苷酶抑制剂的抑制活性预测及合成MTA类似物提供可靠的理论依据。⑤香豆素类化合物3D-HoVAIF与人血清白蛋白结合常数的相关性研究药物与人血清白蛋白的结合能力对药物的药效和药物代谢作用有很大影响。本工作对香豆素类化合物的3D-HoVAIF与其人血清白蛋白结合常数的QSPR关系进行了研究,建立如下模型：lgK=0.916V112+0.584 V27+0.233 V118 N=20 R2=0.898 SD=0.324 R2cv=0.854 SDcv=0.392结果表明：疏水作用和静电作用对香豆素类化合物与人血清白蛋白之间的结合有促进作用,而且疏水作用的影响高于静电作用。（3）氟化沥青对两种多壁碳纳米管改性的研究本工作成功地采用氟化沥青对两种多壁碳纳米管进行了改性,测试结果表明经氟化沥青涂层后的两种多壁碳纳米管的电化学性能均有不同程度地提高。由此得出了,采用结构和氟化石墨相似的氟化沥青对多壁碳纳米管进行表面修饰的理论推断是合适的。为以后碳纳米管的表面改性提供了一条新途径。
赫敏[5]（2014）在《应用人工神经网络结合遗传算法同时测定色氨酸、酪氨酸和苯丙氨酸》文中提出多组分的紫外光谱严重重叠并且相互干扰，无法用传统化学方法测定。运用化学计量学方法对重叠信号进行分辨，实现了对合成未知样品的同时测定。本文主要研究应用化学计量学方法中的人工神经网络（Artificialneural networks,ANN）和遗传算法（Genetic Algorithms,GA）结合紫外分光光度法进行多组分同时测定，建立色氨酸、酪氨酸和苯丙氨酸三组分同时测定体系，具体研究内容如下：1.应用BP人工神经网络（BP-ANN）对色氨酸、酪氨酸和苯丙氨酸同时测定并解析三种混合物的重叠光谱，光度法不经分离同时测定三种氨基酸，将BP网络模型应用于大豆氨基酸的同时测定。2.遗传算法优化BP-ANN的结构和参数，避免BP算法通过重复实验测试来确定隐含层个数，提高了网络的学习速度和效率。遗传神经网络解决了BP-ANN的过训练和过拟合问题，快速确定BP神经网络结构。GA-BP有效地弥补BP网络在网络结构、权值和阈值选择上的随机性缺陷，充分利用GA的全局搜索能力和BP网络的局部搜索能力，从而增强网络的智能搜索能力，缩短了网络收敛时间。3.应用遗传神经网络（GA-BP）对色氨酸、酪氨酸和苯丙氨酸浓度同时测定并解析三种氨基酸的重叠光谱，建立GA-BP同时测定混合氨基酸的模型。将GA-BP应用在大豆氨基酸组分测定，结果满意。本文将化学计量学中的两种方法结合起来，建立了稳定性高预测能力强的GA-BP模型。为合成未知样品的同时测定、化学分析、药物合成及其他方面提供了新思路和新方法，具有一定的理论指导意义和实际应用价值。
朱斌斌[6]（2014）在《生物催化不对称合成（S）-4-氯-3-羟基丁酸乙酯》文中认为(S)-4-氯-3-羟基丁酸乙酷（（S）-CHBE）是一种重要的手性砌块,可被用于HGM-CoA还原酶抑制剂类药物的合成。近年来,随着生物工程技术的发展,人们已经开发出了多种生物催化剂不对称催化4-氯乙酰乙酸乙酯（COBE）合成（S）-CHBE的过程。利用生物法合成手性化合物的过程简单,催化效率高,反应条件温和,是一种重要的合成方法。利用生物法实现手性化合物高效催化的关键是生物催化剂的制备,本文首先从一份受化工污染的土样中筛选到一株对底物COBE具有严格对映体选择性的菌株,通过气相方法检测发现催化的产物为（S）-CHBE,其对映体过量值达到99%。通过对该菌菌体形态学观察,生理生化鉴定、16S rDNA鉴定确定筛选到的菌株为庆笙红球菌（Rhodococcus qingsheng）,命名为 Rhodococcus qingsheng ZJB-12028,该菌属在催化底物COBE合成（S）-CHBE中未见报道。其次,通过实验优化获得菌体最佳产酶条件,首先通过单因素法探究培养基的碳源、氮源、磷源、金属离子以及菌体培养过程中的培养温度、pH、接种量和装液量对酶活和生物量的影响。实验结果证明葡萄糖为产酶培养基的最佳碳源,酵母粉为最佳氮源,而额外添加磷源和大部分金属离子对酶活没有明显的影响,但是Cu2+会严重抑制羰基还原酶的活性。实验发现,碳源添加量、氮源添加量、培养温度和pH对羰基还原酶的催化活性有显着影响,因此后续实验设计了一个优化模型SVM-PSO对显着影响羰基还原酶的四种因素进行优化。最终确定R.qingsheng ZJB-12028的最佳产酶培养条件为:葡萄糖47.7 g/L,酵母粉28.7 g/L,培养温度32℃,初始培养pH值7.4,装液量80 mL/500 mL,接种量为6%,最终酶活达到283.87 U/L,生物量达到11.27 g/L,比优化前分别提高了 9.77%和10.50%。以R.qingsheng ZJB-12028静息细胞为催化剂,考察了催化剂不对称催化合成（S）-CHBE的最佳条件,确定最佳催化反应条件为:反应温度30℃,反应体系为pH 7.0磷酸盐缓冲体系,以葡萄糖为辅助底物,最适添加量为20.0 g/L,采用底物分批添加的方式,最终将240 mmol/L的底物COBE分4次添加到500 mL的反应体系当中,最终产物的产率达到76.73%,产物（S）-CHBE终浓度达到184.15 mmol/L。同时考察了催化剂在低温条件下的保藏稳定性,实验发现菌体在4℃保藏一周,酶活下降28.06%,证明菌体可以在低温下进行短时间保藏。最后对R.qingsheng ZJB-12028中的羰基还原酶进行分离纯化,从R.qingsheng ZJB-12028菌体出发,经过超声破碎、盐析、DEAE离子交换层析、丁基疏水层析、羟基磷灰石层析等蛋白质纯化技术使羰基还原酶的纯化倍数达到4.6倍,酶回收率为6.91%。同时考察了羰基还原酶的酶学特性,通过实验证明筛选到的羰基还原酶的最佳的pH值为6.5,最适催化温度为45℃。酶在最适的pH条件下的催化性能稳定,但是随着温度的升高,羰基还原酶的半衰期逐渐缩短,说明该酶在高温下容易失活。同时通过实验发现羰基还原酶对Fe3+、Ag+和Cu2+三种金属离子较为敏感,短时间的接触即会严重抑制酶的催化活性。实验测定羰基还原酶在催化底物COBE时,米氏常数Km和最大反应速率Vm值分别为 8.991 mmol/L,0.359 mmol/（mg·min）。
张永红[7]（2013）在《基于PLS变量筛选法的QSAR模型快速评价药物的ADME活性》文中研究说明快捷地找出简单明了的数学模型是QSAR研究发展的趋势。本研究主要对PLS变量筛选方法进行了探索，探讨快速从大量分子描述符中提取与药代动力学活性参数重要相关的描述符的方法，选取药物分子体内吸收、分布、排泄等活性作代表，优化描述符集，最终建立PLS回归模型并进行校验。如以134个化合物分子透Caco-2细胞层系数log（P）为例，首先通过DRAGON软件快速计算这些分子的大量描述符，进而根据变量方差、非零样本数及变量间相关系数对其进行预处理；再通过多次利用PLS方法确定潜变量数A并计算相应描述符的VIP值，快速筛选与活性密切相关的优化描述符；最后应用优化描述符建立PLS回归模型，并对模型进行了严格的内部外部检验。从3764个描述符中快速选出了58个重要变量，PLS回归方法进行建模，得n=96，A=5，r=0.8548，RMSE=0.45，q=0.7576，RMSV=0.59，np=38，rp=0.7432,RMSP=0.60，模型评估能力好，稳定性高，有一定外部预测能力，说明利用PLS变量筛选法，能获得重要相关变量，建立起具备良好性能的QSAR模型。同时，把该方法应用到对人体小肠吸收、经皮吸收和透胎盘屏障特性的模型分析中，获得良好性能QSAR模型。借助原始变量的投影重要性指标VIP来分析，与活性的重要相关的描述符，PLS变量筛选法为QSAR/QSPR研究中从大量描述符中提取具有良好稳定性和预测能力的描述符集，进行QSAR分析，提供了一种简单快速的方法。采用MEDV描述符来评估70个化合物的血脑屏障通透性的PLSR模型得到了建立和验证。PLSR模型M1（n=57, A=4, m=39, r=0.9202, RMSE=0.28, F=71.87，q=0.7956, RMSV=0.44，np=13，Rp=0.6649, RMSP=0.78）具有良好的估计能力，高稳定性，以及较好的预测能力。MEDV描述符能通过VSMP软件简单计算得到，能直接、快速地计算出一个分子的二维拓扑结构，表征出化合物分子环境中各原子的电性特征与原子间距离。MEDV描述符能很好的用于透血脑屏障特性的预测。通过对VIP值排序分析，获得了一些对血脑屏障通透性有重要影响的描述符，从而推导化合物中主要影响其血脑屏障通透性的分子结构有-CH3，-CH2-，=CH-，=C=，≡C-，-CH<，=CH<，=N-，-NH-，=O，和-OH。直观、简便地从分子二维结构上对血脑屏障通透性进行分析，这正是QSAR分析所期待的较理想结果。说明MEDV描述符也有可能较好地应用到药物的ADME参数的QSAR评估中。最后选用103个药物，采用PLS变量筛选方法对DRAGON和MEDV描述符进行筛选，对该103个分子的药物分子药代动力学的6个参数（包括人肠吸收、口服生物利用度、血浆蛋白结合率、分布容积、肾清除率和半衰期）进行了系统QSAR分析，分别获得了不同质量的六个QSAR模型。评价得除口服生物利用度和半衰期外的四个模型，质量较高，能用来可靠地预测其定义结构应用域范围内的药物分子对应活性，可快速、较系统预测对应ADME活性。在DRAGON描述符被利用的基础上，MEDV描述符能有较好的辅助性，用来进行药物的分子结构表征及其生物活性的QSAR研究。PLS变量筛选方法作为一种快速、有效的变量筛选方法，为QSAR方法研究提供了一种可能。研究中构建的QSAR模型的稳健性好，预测能力较强，在药物ADME活性系统评价上有一定参考意义，可在一定程度上代替动物实验，缩短药物研发周期，最终会为药物分子的设计和临床用药指导提供更多的数据支撑。
赵永升,张香平,赵继红,张宏忠,康雪晶,董峰[8]（2012）在《离子液体的定量结构-性质/活性研究》文中研究说明本文系统介绍了离子液体定量结构-性质/活性相关（QSPR/QSAR）的研究方法和步骤,综述了QSPR/QSAR在离子液体的熔点、有机物在离子液体中的无限稀释活度系数、离子液体的表面张力、离子液体的电导率、有机物在离子液体中的溶解度、离子液体的黏度以及离子液体的生物毒性和降解性等方面的最新研究进展,总结了该方法的优缺点,并对未来的研究趋势进行了展望。
石春雨[9]（2012）在《DAPY类化合物抗HIV-1野生型与耐药型病毒的2-D QSAR研究》文中指出逆转录酶（reverse transcriptase，RT）依靠其DNA聚合酶活性和核糖核酸酶氢活性，将原病毒RNA转录成双链DNA，在HIV-1病毒生命周期中起着重要的作用。非核苷类逆转录酶抑制剂（NNRTIs）作为一类与核苷类逆转录酶抑制剂（NRTIs）结构、作用机理迥异的特异性抑制HIV-RT的化合物，因其结构多样、高效低毒以及可与其他药物协同作用等优点，对其研究是发现新型抗艾滋病药物的有效途径和重要方法。DAPY类化合物（Diarylprimidines,二芳基嘧啶类）作为其中中一种，具有对单突变与双突变毒株有很强的抑制活性和较小的毒副作用。为探明其DAPY类分子作用机理，选择出高效、高选择性和较好耐药性的抗艾滋病药物分子，定量构效关系（quantitative structure-activity relationship,QSAR）研究作为分子结构修饰与分子优化设计的有力工具，被应用以对抑制HIV-1野生型与耐药性病毒活性的研究。本文通过DAPY类化合物抑制野生型、单突变Y181C、L100I、Y188L HIV-1病毒毒株活性的2D-QSAR研究，对DAPY类分子与受体作用机理进行了探讨，并提出了新的可能作用模式与优化分子结构修饰的方向。其具体的工作表现在以下3个方面：1选择量化计算的理论层级对DAPY类分子进行结构优化对DAPY类分子进行3个理论层次的量化计算，即半经验RM1，从头算法HF，密度泛函DFT，得到四个不同精度层次的DAPY类分子优化构象模型，即RM1，HF3-21*，HF6-31*，B3LYP6-31*。分别从这四个分子优化构象中读取量化参数并建立了对抑制活性的QSAR模型，模型之间表现出的共性或非共性关系，通过比较与讨论，可以得到许多有关分子作用机理的信息。2选取参数并构建QSAR模型本文侧重于分子机理讨论，摒弃了其物理化学意义不明确的拓扑参数。选择了客观、准确和形象并具有明确物理意义的量子化学参数，结合几何结构参数、物化参数、指示性参数以构建对抑制HIV-1病毒的QSAR模型。在构建模型中采用了多元线性回归方法，从参数的选取到模型的构建严格遵循数理统计学的规律，最终并通过对模型的验证和显着性分析以考察模型的稳定性与可靠性。3所建QSAR模型解释分子作用机理并提出结构修饰意见通过比较包含了不同精度层级计算的参数QSAR模型，分析在不同毒株类型中QSAR模型中重要参数的显着性与否，并结合已有的文献报道，提出了可能的作用模式。通过对重要参数M8N的比较，模拟了部分分子优化构象，其结果显示出潜在的高抑制活性，以待实验进一步验证。
郑燕升,莫倩,刘昭明[10]（2009）在《离子液体的QSPR/QSAR研究》文中认为离子液体以其独特的性质广受关注,人们对其潜在的应用价值做了大量的研究,但对离子液体特性和结构与性质/活性相关的研究却很少。本文综述了离子液体定量结构-性质/活性相关（QSPR/QSAR）研究的最新进展,重点介绍了QSPR/QSAR的基本原理和离子液体的熔点、有机化合物在离子液体中的无限稀释活度系数、离子液体的界面张力、有机物在离子液体中的溶解系数和分配系数、离子液体的电导率和黏度以及离子液体的毒性等性质与分子结构的定量关系,并对离子液体分子结构与性质/活性定量相关研究的发展趋势进行了展望。
二、CPSA与疏水性参数的遗传算法及神经网络法研究（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、CPSA与疏水性参数的遗传算法及神经网络法研究（论文提纲范文）
（1）相对挥发度构效模型的建立及其在萃取精馏中的应用（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 符号说明 |
| 1 绪论 |
| 1.1 课题背景 |
| 1.2 定量构效关系 |
| 1.2.1 数据集的来源与确定 |
| 1.2.2 分子优化 |
| 1.2.3 分子描述符的计算与筛选 |
| 1.2.4 QSPR模型的建立 |
| 1.2.5 模型的验证与分析 |
| 1.3 萃取精馏 |
| 1.4 萃取精馏工艺的设计 |
| 1.4.1 萃取剂的选择 |
| 1.4.2 压力选择 |
| 1.4.3 萃取精馏的分离序列 |
| 1.5 过程强化 |
| 1.5.1 萃取精馏工艺优化 |
| 1.5.2 萃取精馏工艺强化 |
| 1.6 动态控制 |
| 1.7 QSPR与萃取精馏结合的可行性 |
| 1.8 课题研究内容与意义 |
| 1.8.1 研究内容 |
| 1.8.2 研究意义 |
| 2 二元共沸物相对挥发度QSPR模型 |
| 2.1 异丙醇-水体系QSPR模型建立 |
| 2.1.1 分子描述符的计算与初步筛选 |
| 2.1.2 基于遗传算法的分子描述符选择 |
| 2.1.3 相对挥发度模型的构建与验证 |
| 2.1.4 模型应用范围与描述符对模型的贡献度 |
| 2.2 叔丁醇-水体系的QSPR模型 |
| 2.2.1 模型的构建与验证 |
| 2.2.2 模型应用范围与描述符对模型的贡献度 |
| 2.3 基于构效模型的叔丁醇-水体系萃取剂筛选 |
| 2.4 本章小结 |
| 3 基于萃取精馏分离的QSPR模型验证 |
| 3.1 四氢呋喃-丙酮体系二元汽液平衡 |
| 3.2 相对挥发度QSPR模型 |
| 3.3 萃取剂的选择 |
| 3.4 三元体系的剩余曲线图分析 |
| 3.5 基于TAC最小的萃取精馏工艺优化 |
| 3.5.1 初步设计 |
| 3.5.2 费用模型 |
| 3.5.3 最佳工艺参数的优化确定 |
| 3.5.4 Visual Basic优化工具 |
| 3.6 萃取精馏分离四氢呋喃-丙酮的动态特性 |
| 3.6.1 温度灵敏版的选择 |
| 3.6.2 以丁基醚为萃取剂的动态控制 |
| 3.6.3 以正辛烷为萃取剂的动态控制 |
| 3.6.4 基于平方误差积分的动态控制评价 |
| 3.7 本章小结 |
| 结论与展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读学位期间发表的学术论文目录 |
（2）应用毒性比率方法研究有机污染物对不同敏感性生物的毒性作用机制（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 前言 |
| 1.1 定量结构-活性关系（QSAR）简述 |
| 1.1.1 QSAR方法 |
| 1.1.2 QSAR研究的主要步骤 |
| 1.1.3 QSAR模型的应用 |
| 1.2 水生生物急性毒性QSAR模型的研究 |
| 1.2.1 基于结构构建的模型 |
| 1.2.2 基于数理统计构建的模型 |
| 1.2.3 基于不同的毒性作用机制构建的模型 |
| 1.3 有机污染物对水生生物毒性作用机理 |
| 1.3.1 非极性麻醉型化合物 |
| 1.3.2 极性麻醉型化合物 |
| 1.3.3 反应型化合物 |
| 1.3.4 特殊反应型化合物 |
| 1.4 区分有机物毒性作用机制的方法 |
| 1.4.1 结构警示法 |
| 1.4.2 毒性比率法 |
| 1.5 影响有机物毒性作用机理分类的因素 |
| 1.5.1 物种敏感性 |
| 1.5.2 生物富集作用 |
| 1.5.3 离子化 |
| 1.6 抗生素的毒性及构效关系的研究进展 |
| 1.7 论文的研究问题、目的、内容及技术路线 |
| 1.7.1 研究问题 |
| 1.7.2 研究目的 |
| 1.7.3 研究内容 |
| 1.7.4 技术路线 |
| 第2章 不同敏感性物种临界毒性比率的确定及应用 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 材料和方法 |
| 2.2.1 生物数据 |
| 2.2.2 剩余毒性 |
| 2.2.3 化合物的毒性作用机制 |
| 2.2.4 分子描述符和统计分析 |
| 2.3 结果和讨论 |
| 2.3.1 四种生物毒性的种间相关性 |
| 2.3.2 比较四种生物的敏感性 |
| 2.3.3 基于同一毒性阈值判别化合物的毒性作用机制 |
| 2.3.4 确定不同敏感性物种的临界毒性比率 |
| 2.3.5 用不同的临界值区分化合物对不同物种的毒性作用机制 |
| 2.4 小结 |
| 第3章 可离子化有机污染物毒性作用机制的判别与pH的关系 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 材料和方法 |
| 3.2.1 实验所需药品和器材仪器 |
| 3.2.2 大型溞的培养及敏感性测定 |
| 3.2.3 毒性试验 |
| 3.2.4 剩余毒性 |
| 3.2.5 基线模型 |
| 3.2.6 分子描述符和统计分析 |
| 3.3 结果和讨论 |
| 3.3.1 化合物对大型溞剩余毒性的判别 |
| 3.3.2 pH对化合物剩余毒性的影响 |
| 3.3.3 pH对表观毒性的影响 |
| 3.3.4 可离子化化合物的毒性作用机制 |
| 3.4 小结 |
| 第4章 基于临界值判别13种抗生素对大型溞、绿藻和发光菌的毒性作用机制 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 鱼、大型溞、发光菌和绿藻的急性毒性数据 |
| 4.3 分子描述符和统计分析 |
| 4.4 实验部分 |
| 4.4.1 受试化合物 |
| 4.4.2 实验仪器 |
| 4.4.3 实验器材 |
| 4.4.4 近头状伪蹄形藻毒性实验 |
| 4.4.5 发光菌毒性实验 |
| 4.4.6 大型溞毒性实验 |
| 4.5 结果和讨论 |
| 4.5.1 生物毒性敏感性和种间相关性 |
| 4.5.2 基线化合物的QSAR模型 |
| 4.5.3 抗生素毒性作用机制的判别 |
| 4.6 小结 |
| 第5章 结论与创新点 |
| 5.1 结论 |
| 5.2 创新点 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 后记 |
| 在学期间公开发表论文及着作情况 |
（3）药物分子设计中定量结构-药代动力学关系研究进展（论文提纲范文）
| 1 定量构动关系与药物分子设计 |
| 1.1 定量构动关系 |
| 1.2 分子描述符及其筛选与计算 |
| 1.3 建立QSPR模型所采用的数学方法 |
| 1.4 人工神经网络 |
| 2 定量构动关系的研究进展 |
| 3 结论 |
（4）QSAR/QSPR方法在环境、药物和材料化学中的应用（论文提纲范文）
| 中文摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 定量结构-活性/性质关系方法概述 |
| 1.2 主要的QSAR/QSPR方法及其发展历史 |
| 1.3 QSAR/QSPR方法研究的基本步骤 |
| 1.3.1 QSAR/QSPR研究中数据的获取和整理 |
| 1.3.2 QSAR/QSPR研究中分子结构描述符的计算 |
| 1.3.3 QSAR/QSPR研究中分子结构描述符的选取 |
| 1.3.4 QSAR/QSPR研究中训练集与测试集的划分 |
| 1.3.5 QSAR/QSPR研究的建模方法 |
| 1.3.6 QSAR/QSPR研究模型的验证及评价 |
| 1.3.7 QSAR/QSPR研究模型结果的解释 |
| 1.4 QSAR/QSPR方法的主要应用 |
| 1.5 本文的研究内容 |
| 参考文献 |
| 第二章 QSAR/QSPR方法用于环境中有机污染物的研究 |
| 2.1 MEDV用于环境中多氯代二苯并呋喃光解半衰期的QSPR研究 |
| 2.1.1 多氯代二苯并呋喃的结构和光解半衰期 |
| 2.1.2 建模分析 |
| 2.1.3 模型验证 |
| 2.1.4 结论 |
| 2.2 MEDV用于环境中多氯代苯并噻砜的QSRR研究 |
| 2.2.1 多氯代苯并噻砜的分子结构及气相色谱保留时间 |
| 2.2.2 数据集的划分 |
| 2.2.3 模型的建立 |
| 2.2.4 结论 |
| 2.3 MEDV用于环境中多氯联苯部分理化性质的QSPR研究 |
| 2.3.1 多氯联苯分子的结构和物理化学性质数据 |
| 2.3.2 模型建立 |
| 2.3.3 结果与讨论 |
| 2.3.4 结论 |
| 2.4 MEDV用于稠环芳烃LC保留值的QSPR研究 |
| 2.4.1 稠环芳烃的结构表征及其LC保留值 |
| 2.4.2 数据集划分 |
| 2.4.3 模型建立 |
| 2.4.4 结论 |
| 参考文献 |
| 第三章 QSAR/QSPR方法用于环境中部分农药的研究 |
| 3.1 MEDV用于粮谷及油料中有机磷农药残留物GC保留值的QSRR研究 |
| 3.1.1 数据集选取 |
| 3.1.2 模型建立及验证 |
| 3.1.3 结论 |
| 3.2 3D-HoVAIF用于均三氮苯类衍生物除草活性的QSAR研究 |
| 3.2.1 数据集选取 |
| 3.2.2 均三氮苯类除草剂结构表征 |
| 3.2.3 模型的建立 |
| 3.2.4 模型的验证 |
| 3.2.5 结果与讨论 |
| 3.3 3D-HoVAIF用于苯砜基羧酸酯类化合物的QSAR研究 |
| 3.3.1 数据集选取 |
| 3.3.2 结构表征和模型建立 |
| 3.3.3 模型分析 |
| 3.3.4 结论 |
| 3.4 3D-HoVAIF用于磺胺类药物pKa值的QSPR研究 |
| 3.4.1 数据采集及结构表征 |
| 3.4.2 模型建立 |
| 3.4.3 结论 |
| 参考文献 |
| 第四章 QSAR/QSPR方法用于环境中几种药物的研究 |
| 4.1 3D-HoVAIF用于5'-甲硫腺苷核苷酶抑制剂的QSAR研究 |
| 4.1.1 数据集的选取及结构表征 |
| 4.1.2 模型建立 |
| 4.1.3 结论 |
| 4.2 3D-HoVAIF用于香豆素类化合物与人血清白蛋白结合常数的QSPR研究 |
| 4.2.1 数据集的获取及结构表征 |
| 4.2.2 模型建立 |
| 4.2.3 模型的验证 |
| 4.2.4 结论 |
| 参考文献 |
| 第五章 QSAR/QSPR方法在材料化学中的应用 |
| 5.1 MEDV用于硝基类含能材料撞击感度的QSPR研究 |
| 5.1.1 数据集选取及结构表征 |
| 5.1.2 模型的建立 |
| 5.1.3 结论 |
| 5.2 改善多壁碳纳米管的电化学性能初探 |
| 5.2.1 实验部分 |
| 5.2.2 结果与讨论 |
| 5.2.3 结论 |
| 参考文献 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 展望 |
| 攻读博士期间取得的研究成果 |
| 致谢 |
| 个人简介 |
（5）应用人工神经网络结合遗传算法同时测定色氨酸、酪氨酸和苯丙氨酸（论文提纲范文）
| 中文摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 引言 |
| 1.2 GA 和 BP 的国内外研究现状 |
| 1.2.1 国外研究现状 |
| 1.2.2 国内研究现状 |
| 1.3 本工作的研究内容 |
| 1.4 研究特色 |
| 1.5 创新之处 |
| 第二章 BP 与 GA-BP 的原理方法 |
| 2.1 BP 人工神经网络 |
| 2.1.1 数据的预处理 |
| 2.1.2 BP 网络的创建 |
| 2.1.3 BP 网络学习过程 |
| 2.2 遗传算法 |
| 2.2.1 遗传算法表达式 |
| 2.2.2 遗传算法的基本过程 |
| 2.2.3 遗传算法的运算步骤 |
| 2.3 遗传算法优化 BP 神经网络 |
| 2.3.1 遗传神经网络的特点 |
| 2.3.2 GA 与 BP 的融合点 |
| 2.3.3 BP 与 GA-BP 的验证评价模型 |
| 2.4 氨基酸混合物的 BP 模型设计 |
| 2.5 氨基酸混合物的 GA- BP 模型设计 |
| 第三章 实验部分 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 目的 |
| 3.3 原理 |
| 3.4 仪器和试剂 |
| 3.4.1 仪器 |
| 3.4.2 药品与试剂 |
| 3.5 实验步骤 |
| 3.5.1 测定波长的选择 |
| 3.5.2 线性范围和酸度影响 |
| 3.5.3 标准混合液测定 |
| 3.6 样品分析 |
| 3.7 结果与讨论 |
| 3.7.1 BP 模型 |
| 3.7.2 GA-BP 模型 |
| 3.7.3 GA-BP 与 BP 对比分析 |
| 3.8 小结 |
| 第四章 结论 |
| 4.1 结语 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 个人简历 |
| 攻读硕士学位期间发表和完成的学术论文 |
（6）生物催化不对称合成（S）-4-氯-3-羟基丁酸乙酯（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 手性药物 |
| 1.1.1 手性 |
| 1.1.2 手性药物的发展前景 |
| 1.2 手性药物中间体—4-氯-3-羟基丁酸乙酯 |
| 1.3 手性化合物的合成方法 |
| 1.4 制备光学纯CHBE的方法 |
| 1.4.1 外消旋体的拆分 |
| 1.4.2 不对称还原法制备(S)-4-氯-3-羟基丁酸乙酯 |
| 1.4.2.1 化学法催化不对称合成(S)-4-氯-3-羟基丁酸乙酯 |
| 1.4.2.2 生物催化不对称合成法 |
| 1.4.2.3 酶法催化的不对称还原及其还原酶的研究 |
| 1.4.2.4 微生物全细胞催化COBE的不对称还原 |
| 1.4.2.5 基因工程技术在COBE不对称还原中的应用 |
| 1.5 本论文的研究内容 |
| 参考文献 |
| 第二章 羰基还原酶产生菌的筛选与鉴定 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 菌种筛选 |
| 2.2.1 土样样品 |
| 2.2.2 化学试剂与主要仪器 |
| 2.2.3 培养基 |
| 2.2.3.1 富集培养基 |
| 2.2.3.2 斜面及平板培养基 |
| 2.2.3.3 种子培养基 |
| 2.2.3.4 发酵培养基 |
| 2.2.4 菌种筛选过程 |
| 2.2.4.1 菌体的培养/筛选 |
| 2.2.4.2 菌体的转化 |
| 2.2.4.3 反应产物光学纯度及产率的测定 |
| 2.2.4.4 菌体酶活的定义 |
| 2.2.4.5 菌体酶活的测定方法 |
| 2.2.5 菌种鉴定 |
| 2.2.5.1 菌株形态学研究 |
| 2.2.5.2 生理生化鉴定 |
| 2.2.5.3 16S rDNA的扩增 |
| 2.2.5.4 系统发育学分析 |
| 2.3 结果与讨论 |
| 2.3.1 菌株筛选结果 |
| 2.3.2 菌株ZJB-12028的鉴定 |
| 2.3.2.1 形态学观察 |
| 2.3.2.2 生理生化鉴定 |
| 2.3.2.3 16S rDNA序列测序结果分析 |
| 2.3.3 产物鉴定 |
| 2.3.3.1 产物GC-MS分析 |
| 2.3.3.2 羰基还原酶的立体选择性 |
| 2.3.3.3 产物构型分析 |
| 2.4 本章小结 |
| 参考文献 |
| 第三章 Rhodococcus qingsheng ZJB-12028产酶条件的优化 |
| 3.1 前言 |
| 3.2 材料与方法 |
| 3.2.1 菌株 |
| 3.2.2 培养基 |
| 3.2.3 菌体培养 |
| 3.2.4 生物量测定 |
| 3.2.5 菌体酶活的测定 |
| 3.2.5.1 菌体酶活的测定方法 |
| 3.2.6 气相色谱分析方法 |
| 3.2.7 基于SVM-PSO的羰基还原酶产酶条件优化 |
| 3.2.7.1 Plackett-Burman设计 |
| 3.2.7.2 正交试验设计 |
| 3.2.7.3 SVM回归模型 |
| 3.2.7.4 粒子群优化算法(PSO) |
| 3.3 结果与讨论 |
| 3.3.1 R.qingsheng ZJB-12028不对称催化COBE合成(S)-CHBE |
| 3.3.2 培养基组分的优化 |
| 3.3.2.1 发酵培养基碳源的选择及浓度的确定 |
| 3.3.2.2 氮源的选择及浓度的确定 |
| 3.3.2.3 磷源的选择 |
| 3.3.2.4 金属离子的选择 |
| 3.3.3 不同培养条件的优化 |
| 3.3.3.1 培养基初始pH的确定 |
| 3.3.3.2 培养温度的考察 |
| 3.3.3.3 培养基装液量 |
| 3.3.3.4 培养基接种量 |
| 3.3.4 基于神经网络法对于培养条件的优化 |
| 3.3.4.1 发酵培养基中重要的影响因素 |
| 3.3.4.2 SVM模型的构建 |
| 3.3.4.3 SVM-PSO的模型建立 |
| 3.3.4.4 SVM-PSO模型的全局收敛性 |
| 3.4 本章小结 |
| 参考文献 |
| 第四章 Rhodococcus qingsheng ZJB-12028全细胞不对称催化条件的研究 |
| 4.1 前言 |
| 4.2 材料与方法 |
| 4.2.1 菌株 |
| 4.2.2 培养基 |
| 4.2.3 菌体培养 |
| 4.2.4 反应产率以及光学纯度的测定 |
| 4.2.5 气相色谱分析方法 |
| 4.3 结果与讨论 |
| 4.3.1 底物与产物的稳定性实验 |
| 4.3.2 反应体系pH的选择 |
| 4.3.3 反应体系温度的选择 |
| 4.3.4 不同辅助底物对反应的影响 |
| 4.3.5 不同底物浓度对不对称催化的影响 |
| 4.3.6 分批添加底物对催化反应的影响 |
| 4.3.7 两相体系的选择对催化反应的影响 |
| 4.3.8 菌体保藏时间对催化反应的影响 |
| 4.4 本章小结 |
| 参考文献 |
| 第五章 羰基还原酶的分离纯化及酶学特性研究 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 材料与方法 |
| 5.2.1 菌株 |
| 5.2.2 培养基 |
| 5.2.3 实验试剂 |
| 5.2.4 实验仪器 |
| 5.2.5 溶液配制配方 |
| 5.2.6 蛋白质浓度测定 |
| 5.2.7 羰基还原酶酶活的测定 |
| 5.2.8 羰基还原酶的分离纯化 |
| 5.2.8.1 粗酶液提取 |
| 5.2.8.2 硫酸铵的蛋白盐析 |
| 5.2.8.3 弱碱性离子交换层析 |
| 5.2.8.4 疏水相互作用层析 |
| 5.2.8.5 羟基磷灰石CHT-Ⅱ层析 |
| 5.2.8.6 SDS-PAGE电泳 |
| 5.2.9 羰基还原酶的酶学性质研究 |
| 5.2.9.1 羰基还原酶的最适pH及pH稳定性 |
| 5.2.9.2 羰基还原酶的最适温度及温度稳定性 |
| 5.2.9.3 金属离子对羰基还原酶酶活的影响 |
| 5.3 结果与讨论 |
| 5.3.1 蛋白质标准曲线 |
| 5.3.2 酶标仪检测酶活的标准曲线 |
| 5.3.3 羰基还原酶分离纯化 |
| 5.3.3.1 硫酸铵分级盐析 |
| 5.3.3.2 DEAE弱碱性离子交换层析 |
| 5.3.3.3 t-Butyl疏水相互作用层析 |
| 5.3.3.4 羟基磷灰石Bio-Scale CHT层析 |
| 5.3.3.5 各步羰基还原酶的比活力、回收率和纯化倍数 |
| 5.3.3.6 SDS-PAGE凝胶电泳图结果 |
| 5.3.4 R.qingsheng ZJB-12028羰基还原酶的酶学特性 |
| 5.3.4.1 R.qingshengZJB-12028羰基还原酶的最适pH的测定 |
| 5.3.4.2 R.qingshengZJB-12028羰基还原酶的pH稳定性 |
| 5.3.4.3 R.qingshengZJB-12028的羰基还原酶的最适温度 |
| 5.3.4.4 R.qingshengZJB-12028羰基还原酶的热稳定性 |
| 5.3.4.5 金属离子对R.qingsheng ZJB-12028羰基还原酶活性的影响 |
| 5.3.5 R.qingshengZJB-12028的羰基还原酶催化动力学 |
| 5.4 本章小结 |
| 参考文献 |
| 第六章 结论与展望 |
| 6.1 结论 |
| 6.2 展望 |
| 攻读学位期间发表的学术论文 |
| 致谢 |
（7）基于PLS变量筛选法的QSAR模型快速评价药物的ADME活性（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 1 绪论 |
| 1.1 分子结构描述符概述 |
| 1.2 变量筛选方法概述 |
| 1.3 函数关系建立方法概述 |
| 1.3.1 多元线性回归 |
| 1.3.2 线性判别分析 |
| 1.3.3 主成分回归分析 |
| 1.3.4 偏最小二乘法 |
| 1.3.5 其他方法 |
| 1.4 模型验证方法 |
| 1.5 QSAR/QSPR 研究在药动学特性预测中应用 |
| 1.5.1 对药物吸收特征的预测 |
| 1.5.2 对药物分布特征的预测 |
| 1.5.3 对药物代谢特征的预测 |
| 1.5.4 对药物排泄特征的预测 |
| 1.6 论文选题意义及研究内容 |
| 1.6.1 论文研究思路与主要内容 |
| 1.6.2 论文主要创新点 |
| 2 药物 QSPR/QSAR 模型的建立与验证方法 |
| 2.1 数据收集 |
| 2.2 分子结构表征 |
| 2.2.1 分子电性距离矢量描述符 |
| 2.2.2 DRAGON 描述符 |
| 2.3 变量筛选方法 |
| 2.3.1 变量预筛选 |
| 2.3.2 PLS 变量筛选法 |
| 2.4 模型建立与验证方法 |
| 2.4.1 PLS 回归建模 |
| 2.4.2 模型的内部验证 |
| 2.4.3 模型的外部验证 |
| 2.4.4 模型的应用范围 |
| 3 药物吸收模型 |
| 3.1 透 Caco-2 细胞层吸收模型 |
| 3.1.1 数据来源 |
| 3.1.2 分子描述符计算与预处理 |
| 3.1.3 PLS 筛选变量 |
| 3.1.4 PLSR 模型建立与检验 |
| 3.1.5 小结 |
| 3.2 人体小肠吸收模型 |
| 3.2.1 数据来源 |
| 3.2.2 分子描述符计算与预处理 |
| 3.2.3 PLS 筛选变量 |
| 3.2.4 PLSR 模型建立与检验 |
| 3.2.5 小结 |
| 3.3 表皮吸收模型 |
| 3.3.1 数据来源 |
| 3.3.2 分子描述符 |
| 3.3.3 PLS 筛选变量结果 |
| 3.3.4 PLS 回归模型 |
| 3.3.5 小结 |
| 4 药物分布模型 |
| 4.1 MEDV 预测透血脑屏障特性模型 |
| 4.1.1 数据来源 |
| 4.1.2 MEDV 描述符计算及预处理 |
| 4.1.3 PLSR 模型建立与检验 |
| 4.1.4 结构分析 |
| 4.1.5 小结 |
| 4.2 胎盘屏障（placental barrier）模型 |
| 4.2.1 数据来源 |
| 4.2.2 分子描述符计算与预处理 |
| 4.2.3 PLS 筛选变量结果 |
| 4.2.4 PLS 回归模型 |
| 4.2.5 小结 |
| 5 系统分析药物六类 ADME 活性参数模型 |
| 5.1 数据来源 |
| 5.2 分子描述符计算与预处理 |
| 5.3 PLS 筛选优化变量集建模与验证 |
| 5.4 六类 ADME 活性参数的 PLSR 模型 |
| 5.4.1 人体小肠吸收模型 |
| 5.4.2 口服生物利用度模型 |
| 5.4.3 血浆蛋白结合率模型 |
| 5.4.4 分布容积模型 |
| 5.4.5 肾清除率模型 |
| 5.4.6 半衰期模型 |
| 5.5 小结 |
| 6 结论与展望 |
| 6.1 结论 |
| 6.2 展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| A. 作者在攻读博士学位期间发表的论文 |
（8）离子液体的定量结构-性质/活性研究（论文提纲范文）
| Contents |
| 1 引言 |
| 2 QSPR/QSAR的研究方法简述 |
| 3 离子液体的QSPR/QSAR研究 |
| 3.1 离子液体熔点的QSPR/QSAR研究 |
| 3.2 无限稀释活度系数 (γi∞) 的QSPR/QSAR研究 |
| 3.3 表面张力 (σ) 的QSPR/QSAR研究 |
| 3.4 电导率 (κ) 的QSPR/QSAR研究 |
| 3.5 离子液体中有机物溶解度的QSPR/QSAR研究 |
| 3.6 黏度 (η) 的QSPR/QSAR研究 |
| 3.7 离子液体毒性的QSPR/QSAR研究 |
| 3.8 离子液体降解性的QSPR/QSAR研究 |
| (1) 芬顿试剂法的QSPR方程 |
| (2) 铁炭微电解法的QSPR方程 |
| (3) 电解法的QSPR方程 |
| 4 结论与展望 |
（9）DAPY类化合物抗HIV-1野生型与耐药型病毒的2-D QSAR研究（论文提纲范文）
| 中文摘要 |
| Abstract |
| 索引 |
| 第一章 引言 |
| 1.1 NNRTIS 概述 |
| 1.2 定量构效关系研究概述 |
| 1.3 抗艾滋病药物 QSAR 研究概述 |
| 1.4 理论计算化学方法简介 |
| 第二章 抑制野生型 HIV-1 病毒活性的 QSAR 模型构建 |
| 2.1 有关参数的简介 |
| 2.2 参数的计算与选取 |
| 2.3 参数选取 |
| 2.4 回归方程模型 |
| 2.5 讨论 |
| 2.6 总结 |
| 第三章 DAPY 类化合物抑制单突变型 Y181C、L100I、Y188L HIV-1 病毒活性的 QSAR 模型的构建 |
| 3.1 DAPY 类化合物抑制单突变型 Y181C HIV-1 病毒活性的 QSAR 模型的构建 |
| 3.2 DAPY 类化合物抑制单突变型 L100I HIV-1 病毒活性的 QSAR 模型的研究 |
| 3.3 DAPY 类化合物抑制单突变型 Y188L HIV-1 病毒活性的 QSAR 模型的研究 |
| 第四章 基于更高理论层级下对 DAPY类化合物抑制野生型、单突变型 L100I、Y181C、Y188L HIV-1 病毒活性的 QSAR 研究 |
| 4.1 DAPYS 抑制野生型 HIV-1 病毒活性的 QSAR 模型 |
| 4.2 DAPYS 抑制单突变型 L100I HIV-1 病毒活性的 QSAR 模型 |
| 4.3 DAPYS 抑制单突变型 Y181C HIV-1 病毒活性的 QSAR 模型 |
| 4.4 DAPYS 抑制单突变型 Y188L HIV-1 病毒活性的 QSAR 模型 |
| 第五章 DAPY 类分子抑制 HIV-1 病毒的活性的分子优化设计以及其作用机理的设想 |
| 5.1 优化 DAPYS 的依据 |
| 5.2 作用机理中作用位点的设想 |
| 5.3 基于 QSAR 模型优化计算新分子 |
| 参考文献 |
| 附表 |
| 作者在攻读硕士期间发表的论文目录 |
| 致谢 |
（10）离子液体的QSPR/QSAR研究（论文提纲范文）
| 1 引言 |
| 2 QSPR/QSAR的研究方法 |
| 3 离子液体的QSPR/QSAR研究 |
| 3.1 熔点 (Tm) 与分子结构的定量相关研究 |
| 3.2 无限稀释活度系数 (γ∞i) 与分子结构的定量相关研究 |
| 3.3 界面张力 (σ) 与分子结构的定量相关研究 |
| 3.4 电导率 (κ) 和黏度 (η) 与分子结构的定量相关研究 |
| 3.5 溶解系数 (logL) 和分配系数 (logP) 与分子结构的定量相关研究 |
| 3.6 离子液体的毒性与分子结构的定量相关研究 |
| 4 结论与展望 |
四、CPSA与疏水性参数的遗传算法及神经网络法研究（论文参考文献）
- [1]相对挥发度构效模型的建立及其在萃取精馏中的应用[D]. 王永坤. 青岛科技大学, 2018(10)
- [2]应用毒性比率方法研究有机污染物对不同敏感性生物的毒性作用机制[D]. 李金杰. 东北师范大学, 2017(01)
- [3]药物分子设计中定量结构-药代动力学关系研究进展[J]. 宋衡. 天津药学, 2016(05)
- [4]QSAR/QSPR方法在环境、药物和材料化学中的应用[D]. 李美萍. 山西大学, 2014(01)
- [5]应用人工神经网络结合遗传算法同时测定色氨酸、酪氨酸和苯丙氨酸[D]. 赫敏. 青海师范大学, 2014(03)
- [6]生物催化不对称合成（S）-4-氯-3-羟基丁酸乙酯[D]. 朱斌斌. 浙江工业大学, 2014(05)
- [7]基于PLS变量筛选法的QSAR模型快速评价药物的ADME活性[D]. 张永红. 重庆大学, 2013(02)
- [8]离子液体的定量结构-性质/活性研究[J]. 赵永升,张香平,赵继红,张宏忠,康雪晶,董峰. 化学进展, 2012(07)
- [9]DAPY类化合物抗HIV-1野生型与耐药型病毒的2-D QSAR研究[D]. 石春雨. 南华大学, 2012(01)
- [10]离子液体的QSPR/QSAR研究[J]. 郑燕升,莫倩,刘昭明. 化学进展, 2009(09)