导读:本文包含了分子描述符论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:分子描述符,芳烃,沸点预测,构效关系
分子描述符论文文献综述
马香成,秦蔚,陈清林,张冰剑[1]（2019）在《芳烃分子描述符的修正和沸点预测建模》一文中研究指出根据芳烃分子中碳原子所处化学环境的差异,修正分子描述符Randi?连接性指数中碳原子支化度参数δ_i,提出新的分子描述符Modran;通过对比分析表明描述符Modran对芳烃分子的化学结构具有更好的选择性。分析芳烃沸点的影响因素,采用最优子集选择法,发现Modran一阶和二阶支化度指数、分子极化率和芳环碳原子占比四个分子描述符参数的组合对芳烃沸点具有良好的预测能力,进而建立包含Modran等四分子描述符的线性组合模型和神经网络模型。与Marrero-Pardillo基团贡献法比较,四分子描述符的神经网络模型将芳烃沸点预测的平均绝对误差由12.26 K降低到4.56 K。(本文来源于《化工学报》期刊2019年11期）
张磊[2]（2019）在《基于分子描述符的中草药化合物类药性预测及应用研究》一文中研究指出目前,中草药已经在世界范围内得到了广泛的关注。中草药的治病机制与西药的治病机制在分子水平上比较起来,大多数中草药的治病机制却尚不清晰。如何让中草药与现代医学接轨,中草药的计算机辅助现代化研究就显得尤为重要。虚拟筛选、药效团模型、机器学习等中草药化合物类药性预测方法都是极为重要的计算机辅助中草药现代化研究方法。当下越来越多的中草药化合物被广泛应用为候选类药化合物。制药公司开发药物的一个重要途径就是从中草药中发现具有相关靶点的潜在活性化合物。在众多中草药化合物类药性预测方法中,虚拟筛选技术可靠性强、预测速度快、预测精度好,因此一直处于中草药化合物类药性预测方法中的核心地位。特殊医学用途配方食品采取直接食用或胃肠导管给药的途径对营养缺乏的临床病人进行营养支持,是一种全新的应用于临床患者营养支持的产品。特殊医学用途配方食品由于具备防止患者胃肠功能退化、易于存储运输、价格低廉的优势,逐渐被临床医生和营养师所推崇。但目前市面上的特殊医学用途配方食品成分较为简单,营养素来源单一。论文首先综合研究了以上几种基于生物信息学的类药性预测方法,基于生物信息学的类药性预测方法在对整体数据库的类药性分析和对特定候选化合物的类药性预测上均具有较好的效果。在整体数据库的类药性分析方面,对化学品目录数据库、药物数据库和中药化合物数据库中的化合物进行了基于八种分子描述符的综合系统性分析。在特定候选化合物的类药性预测方面,对大枣多糖的类药性进行预测,并对大枣多糖在特殊医学用途配方食品中的应用提出设想。论文进一步以中药大枣为主要原料开发了一款特殊医学用途配方食品全营养配方产品,从营养素平衡的角度对配方进行了筛选和优化。最后由于开发的产品原料均为粉粒体,采用干法工艺制得成品。粉粒体状原料的混合均匀度与混合时间、成本之间的平衡问题一直是干法工艺亟待解决的难题。因此在充分研究各原料质量分数、粒径分布、Carr流动性指数、松装密度、含水量的基础上建立适当的混合工艺流程进行试验。通过对混合时间、混合装填量、混合转速的分析,找到时间、成本与混合均匀度的平衡点。综上,论文基于分子描述符研究化学品目录数据库、药物数据库和中草药化合物数据库,得到中草药化合物数据库中分子相较于其他来源化合物更具备类药性特征的结论。对大枣多糖的类药性进行分析,确定其具备较强类药性和生物活性。从营养素平衡的角度对特殊医学用途配方食品的配方进行了筛选和优化。通过对混合时间、混合装填量、混合转速的分析找到时间、成本与混合均匀度的平衡点。(本文来源于《哈尔滨商业大学》期刊2019-06-30）
戴益民,牛兰利,邹佳祁,刘丹阳,刘辉[3]（2018）在《利用新颖的局部及全局分子描述符估算有机过氧化物的热分解温度（英文）》一文中研究指出热分解温度是评估有机过氧化物火灾危险程度最重要的参数之一。本文提出一种估算有机过氧化物热分解温度的定量新方法。38种有机过氧化物被随机分为训练集和测试集,分子局部描述符AT1,AT2,AT3,AT4,AT5,AT6和全局描述符ATC表征分子结构特征。建立了一个准确的估算有机过氧化物热分解温度的定量构效关系模型,多元线性关系模型的相关系数、标准偏差和留一法检验的相关系数分别为0.9795,6.5676°C和0.9328,预测结果的平均相对误差仅为3.86%。模型稳定性采用留一法和外检验进行验证,分子结构参数对有机过氧化物的热分解温度的影响进行合理的解释。与相关文献结果比较表明利用分子局部描述符AT_1,AT_2,AT_3,AT_4,AT_5,AT_6和全局描述符ATC建立定量构效关系方法估算有机过氧化物的热分解温度是一种有效的方法。(本文来源于《Journal of Central South University》期刊2018年07期）
潘雪峰[4]（2016）在《分子描述符与QSAR模型预测性能的相关性研究》一文中研究指出智能计算经常应用于化学数据库模型构造,模型的性能是主要的关注焦点。通常数据类型、数据量的大小、建模方法的选择、输入的特征筛选和特征之间的关系等方面对模型预测性能都是有影响的。目前还没有一种智能计算方法构建的模型在所有数据库上都表现优异。研究数据的类型和数据源特征与模型的适应度对模型的建立和表现都具有影响,所以通过同类数据库了解智能计算模型的性能算法的优劣,有助于算法的应用和改进。同时在构造智能计算模型的过程中,提高模型性能需要考虑的因素很多,在这些影响因素中,描述符的筛选具有较大的不确定性,影响因素也相对复杂,像描述符之间的关系,描述符的准确度、冗余度、筛选出的描述符的个数与种类等等,对最终模型性能的影响也都甚为明显。由此本文研究了分子描述符的准确度和冗余度对以化学分子数据库建立的智能计算QSAR校正模型性能的影响。描述符准确度的影响研究是通过对不同密度泛函方法计算得到不同准确度的量子化学分子描述符来实现的,利用筛选出的分子描述符和3种回归方法支持向量机(Support Vector Machine,SVM),极限学习机(Extreme Learning Machine,ELM),随机森林(Random Forest,RF)进行建模分析。结果显示分子描述符与目标值的相关性影响回归模型的预测性能,分子描述符与目标值的相关性越高,同类QSAR模型的预测性能越好。在特征之间的相关性（冗余度）对回归模型影响的研究中,使用了两种方式改变模型输入描述符数目和种类,以改变分子描述符冗余度,即同类描述符迭加和替换,作为回归模型的输入。结果显示特征间的相关性（冗余度）对化学计算校正模型预测性能的的影响不大,即在冗余度的高点和低点,模型的预测性能都有较好的结果出现。由此结果显示,分子描述符与目标值相关性提升,可以改善为化学数据库构建的回归模型的预测性能,所以作为选择分子描述符量子化学计算方法的考量；而在此类QSAR校正模型中分子描述符之间的相关性则可能不必给与太多的关注。(本文来源于《东北师范大学》期刊2016-06-01）
何冰,罗勇,李秉轲,薛英,余洛汀[5]（2015）在《基于分子描述符和机器学习方法预测和虚拟筛选乳腺癌靶向蛋白HEC1抑制剂》一文中研究指出HEC1(癌症高表达蛋白)是纺锤体检查点控制、着丝粒功能、细胞存活的关键的有丝分裂调节器,与原发性乳腺癌的不良预后有关.筛选具有高亲和力的HEC1新型抑制剂对探索乳腺癌的靶向治疗具有重要意义.本文从结构多样性的化合物库中筛选HEC1抑制剂.通过对分子描述符的特征筛选,采用支持向量机(SVM)和随机森林(RF)方法分别对HEC1抑制剂和非抑制剂建立了分类模型.经对比,RF模型显示了更好的预测精度.我们采用RF模型对HEC1抑制剂进行了虚拟筛选,从"in-house"实体库筛选得到2个潜在的HEC1抑制剂分子.随后对筛出的化合物进行了体外活性实验,发现对乳腺癌细胞株MDA-MB-468和MDA-MB-231均有一定程度的抗肿瘤活性.研究结果表明,机器学习方法对于设计和虚拟筛选HEC1抑制剂有良好的效果.(本文来源于《物理化学学报》期刊2015年09期）
王芳[6]（2015）在《定量构效关系模型分析氯代烯烃中氯原子对其分子描述符的影响》一文中研究指出定量构效关系(QSAR)模型在研究饮用水消毒副产物(DBPs)中氯原子数量与毒性的关系方面有一定进展,然而,能够反映DBPs毒理性的分子描述符和氯原子数量之间的相关性却从未被系统地和定量的研究。分子描述符的计算是QSAR研究的基础,其中分子轨道能,如最低空轨道能量(ELUMO)是应用最广的量化参数之一。基于QSAR方法建模筛选氯代烯烃同系物的相关量子化学参数,检验最高占据轨道能级(EHOMO)、碳原子数(NC)、氯原子数(NCl)对ELUMO的贡献作用。并通过统计学方法进行模型开发和内外交叉法验证发现,NCl和NC是预测氯代烯烃分子特性较重要的两个化学参数,即较稳健的模型为ELUMO=-0.0205NCl+0.0059NC+0.1641(n=11,R2=0.9956,F=102.8569,RMSE=0.0019)。此外,为了提高模型的准确性,使用蒙特卡罗法对模型进行不确定性分析,来进一步评估这些参数的误差源传输到ELUMO计算时,对ELUMO的影响。(本文来源于《环境工程学报》期刊2015年06期）
李秉轲,丛涌,田之悦,薛英[7]（2014）在《基于分子描述符和机器学习方法预测和虚拟筛选MMP-13对MMP-1的选择性抑制剂》一文中研究指出基质金属蛋白酶-13(MMP-13)为预防和治疗骨关节炎(OA)提供了充满希望的靶标.通过抑制剂来阻断MMP-13的活性将会对治疗OA疾病产生潜在的作用.然而,宽谱抑制剂同样抑制MMP家族的其它成员,特别是MMP-1,这将会导致肌与骨的综合症.因此,设计和发现潜在的MMP-13相对于MMP-1的高效选择性抑制剂,在对治疗OA新型药物的研发中具有相当重要的现实意义.本研究通过两种机器学习方法(ML):支持向量机(SVM)和随机森林(RF)来建立分类模型,用于预测不同结构的MMP-13对MMP-1的选择性抑制剂.所建这些模型的预测效果都已经达到了令人满意的精度.在这两种ML模型中,RF对于MMP-13选择性抑制剂和非抑制剂的精度分别达到97.58%和100%.同时,与MMP-13对MMP-1的选择性抑制最相关的分子描述符也基于不同的特征选择方法被两种模型挑选出来.最后,用预测效果最好的RF模型虚拟筛选了ZINC数据库的"fragment-like"子集,从而得到了一系列潜在的候选药物.研究表明,机器学习方法,特别是RF方法,对于发现潜在的MMP-13选择性抑制剂十分有效.同时还得到了一些与MMP-13的选择性抑制相关的分子描述符.(本文来源于《物理化学学报》期刊2014年01期）
严军,曹东升,黄建华,徐青松,梁逸曾[8]（2012）在《分子描述符的组合应用及其计算平台的构建》一文中研究指出定量结构活性关系研究和定量结构性质关系研究一直是化学家感兴趣的问题,同时也是化学的一个本质问题,其中最重要的一步就是对分子结构进行描述。目前,化学家已经提出了很多分子描述符,并在对沸点、保留指数、ADME/T等的预测上取得了成功。随着分子描述符的增加,以及所研究的化学问题日趋复杂,如何运用不同类型的分子描(本文来源于《中国化学会第28届学术年会第14分会场摘要集》期刊2012-04-13）
曹东升,严军,梁逸曾,许青松[9]（2011）在《ChemoPy:一个基于python语言编写QSAR/QSPR分子描述符计算软件包》一文中研究指出分子结构的表征是QSAR/QSPR建模中最为重要的一步,也是化学信息学中一个非常重要的议题。为了有效的表征分子结构信息,我们基于python语言开发了一个QSAR/QSPR分子描述符计算软件包(ChemoPy)。我们开发的ChemoPy能够计算大量的分子描述符,主要包括:分子组成描述符,拓扑结构描述符,拓扑化学描述符,电子状态Estate描述符,CPSA描述符,RDF描述符,WHIM描述符,两种类型的电荷描述符(基于Gasteiger电负性均衡和半经验优化计算),几何描述符,GATEWAY描述符,自相关描述符,MOE类型的描述符等。此外,ChemoPy软件包也能够计算各种类型的分子指纹及分子碎片特征,包括Daylight指纹,307个FP4指纹,166个MACCS指纹,79个Estate指纹,801个Pubchem指纹,各种原子对碎片,Morgan指纹,2D药效团指纹等。ChemoPy最为重要的优点是它内嵌了能够进行分子结构优化的MOPAC半经验量子化学计算程序,因此也能够直接的计算各种量子化学描述符。(本文来源于《第十一届全国计算（机）化学学术会议论文摘要集》期刊2011-08-05）
任伟,孔德信[10]（2009）在《定量构效关系研究中分子描述符的相关性》一文中研究指出分子描述符的计算是定量构效关系(QSAR)研究的基础,也是化学计量学研究的重要内容,在药物化学、环境科学等领域应用广泛。目前可计算的各种分子描述符已超过4 000种,如何选择合适的分子描述符,成为QSAR研究中首先要做的事。本文首先综述了分子描述符的研究进展,然后随机选择10 000余个化合物,利用Cerius2、Sybyl、Dragon软件计算1 600多种分子描述符,最后,采用相关分析和聚类分析研究各描述符之间的关系,相关分析表明,各类分子描述符之间存在较强的线性关系,这种关系通过聚类分析可以直观体现。(本文来源于《计算机与应用化学》期刊2009年11期）
分子描述符论文开题报告
（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：
目前,中草药已经在世界范围内得到了广泛的关注。中草药的治病机制与西药的治病机制在分子水平上比较起来,大多数中草药的治病机制却尚不清晰。如何让中草药与现代医学接轨,中草药的计算机辅助现代化研究就显得尤为重要。虚拟筛选、药效团模型、机器学习等中草药化合物类药性预测方法都是极为重要的计算机辅助中草药现代化研究方法。当下越来越多的中草药化合物被广泛应用为候选类药化合物。制药公司开发药物的一个重要途径就是从中草药中发现具有相关靶点的潜在活性化合物。在众多中草药化合物类药性预测方法中,虚拟筛选技术可靠性强、预测速度快、预测精度好,因此一直处于中草药化合物类药性预测方法中的核心地位。特殊医学用途配方食品采取直接食用或胃肠导管给药的途径对营养缺乏的临床病人进行营养支持,是一种全新的应用于临床患者营养支持的产品。特殊医学用途配方食品由于具备防止患者胃肠功能退化、易于存储运输、价格低廉的优势,逐渐被临床医生和营养师所推崇。但目前市面上的特殊医学用途配方食品成分较为简单,营养素来源单一。论文首先综合研究了以上几种基于生物信息学的类药性预测方法,基于生物信息学的类药性预测方法在对整体数据库的类药性分析和对特定候选化合物的类药性预测上均具有较好的效果。在整体数据库的类药性分析方面,对化学品目录数据库、药物数据库和中药化合物数据库中的化合物进行了基于八种分子描述符的综合系统性分析。在特定候选化合物的类药性预测方面,对大枣多糖的类药性进行预测,并对大枣多糖在特殊医学用途配方食品中的应用提出设想。论文进一步以中药大枣为主要原料开发了一款特殊医学用途配方食品全营养配方产品,从营养素平衡的角度对配方进行了筛选和优化。最后由于开发的产品原料均为粉粒体,采用干法工艺制得成品。粉粒体状原料的混合均匀度与混合时间、成本之间的平衡问题一直是干法工艺亟待解决的难题。因此在充分研究各原料质量分数、粒径分布、Carr流动性指数、松装密度、含水量的基础上建立适当的混合工艺流程进行试验。通过对混合时间、混合装填量、混合转速的分析,找到时间、成本与混合均匀度的平衡点。综上,论文基于分子描述符研究化学品目录数据库、药物数据库和中草药化合物数据库,得到中草药化合物数据库中分子相较于其他来源化合物更具备类药性特征的结论。对大枣多糖的类药性进行分析,确定其具备较强类药性和生物活性。从营养素平衡的角度对特殊医学用途配方食品的配方进行了筛选和优化。通过对混合时间、混合装填量、混合转速的分析找到时间、成本与混合均匀度的平衡点。
（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。
分子描述符论文参考文献
[1].马香成,秦蔚,陈清林,张冰剑.芳烃分子描述符的修正和沸点预测建模[J].化工学报.2019
[2].张磊.基于分子描述符的中草药化合物类药性预测及应用研究[D].哈尔滨商业大学.2019
[3].戴益民,牛兰利,邹佳祁,刘丹阳,刘辉.利用新颖的局部及全局分子描述符估算有机过氧化物的热分解温度（英文）[J].JournalofCentralSouthUniversity.2018
[4].潘雪峰.分子描述符与QSAR模型预测性能的相关性研究[D].东北师范大学.2016
[5].何冰,罗勇,李秉轲,薛英,余洛汀.基于分子描述符和机器学习方法预测和虚拟筛选乳腺癌靶向蛋白HEC1抑制剂[J].物理化学学报.2015
[6].王芳.定量构效关系模型分析氯代烯烃中氯原子对其分子描述符的影响[J].环境工程学报.2015
[7].李秉轲,丛涌,田之悦,薛英.基于分子描述符和机器学习方法预测和虚拟筛选MMP-13对MMP-1的选择性抑制剂[J].物理化学学报.2014
[8].严军,曹东升,黄建华,徐青松,梁逸曾.分子描述符的组合应用及其计算平台的构建[C].中国化学会第28届学术年会第14分会场摘要集.2012
[9].曹东升,严军,梁逸曾,许青松.ChemoPy:一个基于python语言编写QSAR/QSPR分子描述符计算软件包[C].第十一届全国计算（机）化学学术会议论文摘要集.2011
[10].任伟,孔德信.定量构效关系研究中分子描述符的相关性[J].计算机与应用化学.2009