Дипломы, курсовые, рефераты, контрольные...
Срочная помощь в учёбе

Использование топологических индексов в количественных корреляциях «структура — свойство»: На примере органических соединений разных классов

Диссертация: Использование топологических индексов в количественных корреляциях «структура — свойство»: На примере органических соединений разных классов
ДиссертацияПомощь в написанииУзнать стоимостьмоей работы

Англ. Quantitative Structure-Property Relationships (QSPR). Англ. Quantitative Structure-Activity Relationships (QSAR). отличаются хорошей корреляционной способностью со многими физико-химическими свойствами и биологической активностью веществ. Простота расчета и возможность получать их непосредственно из структурной формулы делают ТИ особенно полезными на ранних стадиях исследований для… Читать ещё >

Содержание

  • Глава I. Обзор литературы
    • 1. Методы исследования взаимосвязи «структура-свойство»
    • 2. Молекулярные дескрипторы, применяемые в QSPR/QSAR
    • 3. Топологические индексы в корреляциях «структура-свойство»

Использование топологических индексов в количественных корреляциях «структура — свойство»: На примере органических соединений разных классов (реферат, курсовая, диплом, контрольная)

Анализ взаимосвязи между структурой и свойствами веществ в настоящее время является неотъемлемой частью химических исследований. Такой анализ, с одной стороны, позволяет прогнозировать свойства малоизученных и еще не синтезированных соединений (с целью отобрать те из них, которые потенциально могут обладать требуемыми свойствами), а с другой стороны углубляет и расширяет наши представления о строении молекул и химической связи.

Существуют методы, позволяющие строить Математические модели взаимосвязи «структура-свойство»: квантовомеханические, феноменологические, методы статистической термодинамики, молекулярной механики и др. Все они не исключают, а так или иначе дополняют друг друга, опираясь на разные подходы к количественному описанию структуры химических соединений.

В последние десятилетия при поиске количественных соотношений «структура-свойство"* (и «структура-активность"**) широко применяются топологические индексы (ТИ), как самостоятельно, так и в виде определённых комбинаций с дескрипторами других типов. Несмотря на ограниченность заложенной в них структурной информации (двумерные индексы не учитывают метрические характеристики молекул), ТИ.

Англ. Quantitative Structure-Property Relationships (QSPR). Англ. Quantitative Structure-Activity Relationships (QSAR). отличаются хорошей корреляционной способностью со многими физико-химическими свойствами и биологической активностью веществ. Простота расчета и возможность получать их непосредственно из структурной формулы делают ТИ особенно полезными на ранних стадиях исследований для предварительной сортировки соединений и оценки свойств гипотетических структур, для которых нет никаких экспериментальных данных.

В настоящее время известно несколько десятков топологических индексов, и продолжают появляться публикации о введении новых ТИ. Такое изобилие индексов при отсутствии их систематического сравнительного анализа затрудняет ориентацию в них и обостряет проблему мотивированного выбора ТИ для конкретного исследования. Довольно часто выбор топологических индексов носит случайный характер, и корреляционные зависимости на их основе плохо поддаются физико-химической интерпретации даже на качественном уровне строгости. При использовании того или иного индекса важно знать: представляет ли данный ТИ интерес для корреляций «структура-свойство» или не имеет ценности (не способен отражать важные структурные особенности молекул или дублирует информацию, получаемую с помощью других индексов). Все это и определяет актуальность выбранной темы исследования.

Цель работы состоит в проведении систематического исследования и анализа корреляционных возможностей топологических индексов на примере различных физико-химических свойств и биологической активности органических соединений разных классов. В соответствии с этим были поставлены следующие задачи:

• проанализировать современное состояние теоретико-графовых исследований корреляций «структура-свойство» на основе отечественных и зарубежных публикаций;

• подобрать группы соединений с известными значениями свойств и провести расчет топологических индексов для этих соединений;

• построить корреляционные зависимости между топологическими индексами и свойствами рассматриваемых соединений;

• провести анализ полученных зависимостей и выявить основные свойства и практические возможности исследуемых топологических индексов.

Научная новизна определяется тем, что в диссертации впервые проведено систематическое сравнительное исследование корреляционной способности большого числа топологических индексов на примере разных соединений и свойств. Изучено влияние основных факторов (природа и состав рассматриваемых соединений, вид корреляционного уравнения, корреляционная и дискриминирующая способности ТИ) на качество моделей «структура-свойство». Исследованы корреляции топологических индексов в рядах неродственных соединений. Показано на примере корреляций ТИ с токсичностью производных бензола, что применение простых топологических индексов позволяет получать корреляционные модели, не уступающие по точности моделям, построенным на основе более сложных и информативных молекулярных дескрипторов (квантово-химических, геометрических и др.).

Поскольку метод топологических индексов обладает прогнозирующей силой, полученные в работе корреляционные зависимости могут быть применены для расчета различных свойств органических соединений. Результаты сравнительного анализа корреляционной способности ТИ будут полезны в качестве справочного материала при построении корреляционных моделей «структура-свойство», а также могут быть использованы при чтении спецкурсов для студентов, специализирующихся в области физической органической химии.

Основные положения работы докладывались на следующих конференциях и семинарах:

2-й Международной конференции «Математические модели нелинейных возбуждений, переноса, динамики, управления в конденсированных системах и других средах» (г. Тверь, 1996);

XIII Семинаре по межмолекулярному взаимодействию и конформациям молекул (Тверь, 1997);

International conference on chemical and biological thermodynamics (India, Amritsar, 1997);

3-й Международной научной конференции «Математические модели нелинейных возбуждений, переноса, динамики, управления в конденсированных системах и других средах» (Тверь, 1998);

I Всероссийской конференции «Молекулярное моделирование» (Москва, 1998).

По материалам диссертации опубликовано 11 печатных работ.

Диссертация состоит из введения, четырех глав, выводов и приложения. Она изложена на 130 страницах, содержит 20 таблиц, 26 рисунков.

Список литературы

включает 167 наименований.

Выводы.

Проведено систематическое исследование корреляционных зависимостей между топологическими индексами и свойствами органических соединений. Исследование впервые выполнено для широкого ряда ТИ на примере как физико-химических свойств, так и биологической активности органических соединений разных классов (алканов, алкенов, спиртов, альдегидов и кетонов, кислот, аминов, производных бензола).

Подобраны группы органических соединений с известными значениями свойстввыполнен расчет топологических индексов для всех рассматриваемых соединений, построены корреляционные зависимости между ТИ и свойствами и проведен их сравнительный анализ.

Установлено, что качество корреляционных моделей зависит от ряда факторов (природа и состав рассматриваемых соединений, вид корреляционного уравнения, корреляционная способность ТИ) и выявлен характер этой зависимости. Показано, что низкая дискриминирующая способность некоторых ТИ не являются помехой для получения точных корреляционных моделей на их основе. Установлено, что порядок распределения индексов по корреляционной способности примерно сохраняется для разных групп соединений и свойств.

Изучен характер зависимости между точностью корреляционного уравнения и его видом. Найдено, что наиболее точно описывают корреляционные связи между отдельными ТИ и свойствами К соединений нелинейные функции вида у=ах и у=ах +Ьх+с. При этом использование нелинейных корреляционных моделей на 20−30% снижает стандартное отклонение по сравнению с линейными зависимостями. Показано, что применение комбинаций нескольких ТИ в виде множественной линейной регрессии значительно эффективнее корреляционных моделей на основе отдельных индексов.

• Исследованы корреляции между ТИ и свойствами соединений в негомологичных рядах. Установлено, что коэффициенты корреляции для негомологичных соединений в среднем на 15−20% ниже чем для гомологовпри этом в случае энтальпии образования и токсичности наблюдается резкое снижение корреляционной способности ТИ (почти в два раза), а в случае температуры кипения и молярного объема уменьшение не столь значительное (на 6% и 1%, соответственно).

• Рассмотрена на примере физико-химических свойств алканов корреляционная способность трехмерных индексов и установлено, что, несмотря на более высокую дискриминирующую способность и информативность трехмерных индексов по сравнению с их двумерными аналогами, точность корреляционных моделей на их основе не превышает показатели двумерных ТИ.

• На примере корреляций ТИ с токсичностью производных бензола показано, что использование топологических индексов, несмотря на ограниченность заложенной в них структурной информации, позволяет получать корреляционные модели, не уступающие по точности зависимостям, построенным на основе более сложных и информативных молекулярных дескрипторов (геометрических, квантово-химических, стереоэлектронных).

Показать весь текст

Список литературы

  1. Г. В. История органической химии. М.: Химия, 1976.
  2. Р., Пестимер М. Зависимость между физическими свойствами и химическим строением. Л.-М.: ГОНТИ НКТП СССР, 1939.
  3. А.М. Избранные работы по органической химии. М.: АН СССР, 1951.
  4. В.В. Избранные труды. М.: АН СССР, 1955.
  5. JI.B., Пеятин Ю. А. Физические методы исследования в химии: структурные методы и оптическая спектроскопия. М.: Высшая школа, 1987.
  6. Л.В., Пентин Ю. А. Физические методы исследования в химии: резонансные и электрооптические методы. М.: Высшая школа, 1989.
  7. Н.Ф., Ерлыкина М. Е., Филиппов Г. Г. Методы линейной алгебры в физической химии. М.: МГУ, 1976.
  8. В.А. Методы практических расчетов в термодинамике химических реакций. М.: Химия, 1975.
  9. В.М. Химическое строение углеводородов и закономерности в их физико-химических свойствах. М.: МГУ, 1953.
  10. В.М. Классическая теория строения молекул и квантовая механика. М.: МГУ, 1973.
  11. В.М., Папулов Ю. Г. Связь энергии образования молекулы из свободных атомов с её строением. I //Журн. физ. химии. 1960. Т. 34. № 2. С. 241−258.
  12. В.М., Папулов Ю. Г. Связь энергии образования молекулы из свободных атомов с её строением. II //Журн. физ. химии. 1960. Т. 34. № 3. С. 489−504.
  13. Ю.Г., Смоляков В. М., Филиппов В. А., Кондратьева В. Т., Ктикян А. А. Аддитивные схемы расчета энергий образования алканов в атом-атомном приближении //Свойства веществ и строение молекул. Калинин, 1975.
  14. М.Г., Папулов Ю. Г., Смоляков В. М. Количественные корреляции «структура-свойство» алканов. Аддитивные схемы расчета. Тверь: ТвГУ, 1999.
  15. Ю.Г., Смоляков В. М. Физические свойства и химическое строение. Калинин: КГУ, 1981.
  16. В.М. Строение и физико-химические свойства молекул и веществ. М.: МГУ, 1993.
  17. Химические приложения топологии и теории графов /Под ред. Р.Кинга. М.: Мир, 1987.
  18. Применение теории графов в химии /Под ред. Н. С. Зефирова и С. И. Кучанова. Новосибирск: Наука, 1988.
  19. М.И., Станкевич И. В., Зефиров Н. С. Топологические индексы в органической химии //Успехи химии. 1988. Т.57, № 3. С.337−366.
  20. Молекулярные графы в химических исследованиях /Под ред. Ю. Г. Папулова. Калинин, 1990.
  21. О.А. Дескрипторы молекулярной структуры в компьютерном дизайне биологически активных молекул //Успехи химии. 1999. Т.68, № 6. С. 555−575.
  22. Стьюпер Э&bdquo- Брюгер У., Джуре П. Машинный анализ связи химической структуры и биологической активности. М.: Мир, 1982.
  23. Balaban А.Т., Joshi N" Kier L.B., Hall L.H. Correlations between chemical structure and normal boiling points of halogenated alkanes C1-C4 //J. Chem. Inf. Comput. Sci. 1992. V.32, № 3. P. 233−237.
  24. Katritzky A.R. Normal boiling points for organic compaunds //J. Chem. Inf. Comput. Sci. 1998. V.38, № l.P. 28−38.
  25. Zheng O., Shengang Y, Brandt J., Chongzhi Z. An effective topological symmetry perception and unique numbering algorithm //J. Chem. Inf. Comput. Sci. 1999. V.39, № 2. P. 299−303.
  26. Xinhua L., Qingsen Y, Longguan Z. A novel quantum-topology index //J. Chem. Inf. Comput. Sci. 2000. V.40, № 2. P. 399−402.
  27. Sullivan J., Jones A.D., Kenneth K.Tanji. QSAR treatment of electronic substituent effects frontier orbital theory and topological parameters //J. Chem. Inf. Comput. Sci. 2000. V.40, № 5. P. 1113−1127.
  28. Oblak M., Randic M., Solmajer T. QSAR of flavonoid analogues. 3 //J. Chem. Inf. Comput. Sci. 2000. V.40, № 4. P. 994−1001.
  29. Веек В., Brendl A., Clark T. QM/NN QSPR models with error estimation: vapor pressure and log P //J. Chem. Inf. Comput. Sci. 2000. V.40, № 4. P. 1046−1051.
  30. Randic M. Molecular shape profiles //J. Chem. Inf. Comput. Sci. 1995. V.35, № 2. P. 373−382.
  31. Randic M. On characterization of chemical structure //J. Chem. Inf. Comput. Sci. 1997. V.37, № 4. P. 672−685.
  32. Ghose A.K., Crippen G.M. Distance geometry QSAR: current achievements and future extensions. In «QSAR and strategies in the design of bioactive compounds" — Seydel J.K., Ed.- VCH: 1985. P. 116−119.
  33. Estrada E. Three-dimensional molecular descriptors based on charge density weighted graphs //J. Chem. Inf. Comput. Sci. 1995. V.35. P. 708−713.
  34. Talele T.T., Kulkazni KM. Three-dimensional quantitative structure-activity relationships and receptor mapping of cytochrome P-450 inhibiting azole antifungal agents //J. Chem. Inf. Comput. Sci. 1999. V.39, № 2. P. 204−210.
  35. Venkatarangan P., Hopfinger A.J. Prediction of ligand-receptor binding free energy by 4D-QSAR analysis: application to a set of glucose analogue inhibitors of glycogen phosphorylase //J. Chem. Inf. Comput. Sci. 1999. V.39, № 6. P. 1141−1150.
  36. Thy-Hou Lin, Yi-S. YU, Hong-Jih Chen. Classification of some active compounds and their inactive analogues using two three-dimensional molecular descriptors //J. Chem. Inf. Comput. Sci. 2000. V.40, № 5. P. 1210−1221.
  37. Bursi R., Dao Т., Т. van Wijk et a/.Comparative Spectra Analysis (CoSA): spectra as three-dimensional molecular descriptors for the prediction of biological activities //J. Chem. Inf. Comput. Sci. 1999. V.39, № 5. P. 861−867.
  38. Livingstone D.J. The characterization of chemical structure using molecular properties //J. Chem. Inf. Comput. Sci. 2000. V.40, № 2. P. 195−209.
  39. M., Dumborsky J., Stibor I., Коса J. Stability of complexes of aromatic amides with bromide anion: quantitative structure-activity relationships //J. Chem. Inf. Comput. Sci. 2000. V.40, № 5. P. 1151−1157.
  40. BasakS.C., Grunwald G.-D., Gute B.D. et al. Use of statistical and neural net approaches in predicting toxicity of chemicals //J. Chem. Inf. Comput. Sci. 2000. V.40, № 4. P. 885 890.
  41. Mc.Clelland H.E., Jurs P.C. Quantitative structure-property relationships for the prediction of vapor pressures of organic compounds from molecular structures //J. Chem. Inf. Comput. Sci. 2000. V.40, № 4. P. 967−975.
  42. Hiob R., Karelson M. Quantitative relationship between rate constants of the gas-phase homolysis of C-X bonds and molecular descriptors //J. Chem. Inf. Comput. Sci. 2000. V.40, № 4. P. 1062−1071.
  43. Schweitzer R.C., Morris J.B. Improved quantitative structure-property relationships for the prediction of dielectric constants for a set of diverse compounds by subsetting of the data set //J. Chem. Inf. Comput. Sci. 2000. V.40, № 5. p. 1253−1261.
  44. Jain D.V.S., Singh S., Gombar V. Correlation between topological features and physicochemical properties of molecules //Proc. Indian. Acad. Sci. (Chem. Sci.). 1984. V.93, № 6. P. 927−945.
  45. Seybold P.G., May M., Bagal U.A. Molecular structure-property relationships //J. Chem. Educ. 1987. V.64, № 7. P. 575−581.
  46. Hansen P.J., Jurs P.C. Chemical applications of graph theory. Part I. Fundamentals and topological indices //J. Chem. Educ. 1988. V.65, № 7. P. 574−580.
  47. Mihalic Z., Trinajstic N. Graph-theoretical approach to structure-property relationships //J. Chem. Educ. 1992. V.69, № 9. P. 701−712.
  48. RandicM. The nature of chemical structure //J. Math. Chem. 1990. V.4. P. 157−184.
  49. Д.Г. Химию прогнозирует топология //В мире науки (Scientific american). 1986. № 11. С. 14−22.
  50. Balaban А.Т. Chemical graphs: looking back and glimpsing ahead //J. Chem. Inf. Comput. Sci. 1995. V.35. P. 339−350.
  51. Balaban A.T. Application of graph theory in chemistry //J. Chem. Inf. Comput. Sci. 1985. V.25, № 3. P. 334−343.
  52. Wiener H. Structural determination of paraffin boiling points //J. Am. Chem. Soc. 1947. V.69, № l.P. 17−20.
  53. Wiener H. Correlation of heats of vaporization isomers, among the paraffin hydrocarbons //J. Am. Chem. Soc. 1947. V.69. P. 2636−2638.
  54. Wiener H. Influence of interatomic forces on paraffin properties //J. Chem. Phys. 1947. V.15.P. 766.
  55. Wiener H. Vapor pressure-temperature relationshops among the branched paraffin hydrocarbons //J. Phys. Chem. 1948. V.52. P. 425−430.
  56. Wiener H. Relation of the physical properties of the isomeric alkanes to molecular structure //J. Phys. Chem. 1948. V.52. P. 1082−1089.
  57. Piatt J.R. Prediction of isomeric differences in paraffin properties //J. Phys. Chem. 1952. V.56. P. 328−336.
  58. Balaban A.T. Chemical applications of graph theory. London: Academic Press, 1976.
  59. Randic M. On characterization on molecular branching //J. Am. Chem. Soc.1975. V.97. P. 6609−6615.
  60. Kier L.B., Hall L.H. Molecular connectivity in chemistry and drag research. New York: Academic Press, 1976.
  61. Kier L.B., Hall L.H. Molecular connectivity in structure-activity analysis. New York: Wiley, 1986.
  62. Milne G.W. Mathematics as a basis for chemistry //J. Chem. Inf. Comput. Sci. 1997. V.37. P. 639−644.
  63. Ни С., Xu L. On highly molecular topological index //J. Chem. Inf. Comput. Sci. 1996. V.36. P. 82−90.
  64. Yao Y., Xu L., Yang Y, Yuan X. Study on structure-activity relationships of organic compounds: three new topological indices and their applications //J. Chem. Inf. Comput. Sci. 1993. V.33. P. 590−594.
  65. Bogdanov В., Nicolic S., Trinajstic N. On the three-dimensional Wiener number //J. Math. Chem. 1989. V.3. P. 299−309.
  66. Bogdanov В., Nicolic S., Trinajstic N. On the three-dimensional Wiener number. A comment//J. Math. Chem. 1990. V.5. P. 305−306.
  67. Mihalic Z, Nicolic S., Trinajstic N. Comparative study of molecular descriptors derived from the distance matrix //J. Chem. Inf. Comput. Sci. 1992. V.32. P. 28−37.
  68. Zhu H, Klein D.J. Graph-geometric invariants for molecular structure //J. Chem. Inf. Comput. Sci. 1996. V.36. P. 1067−1075.
  69. Randic M., Jeman-Blazic В., Trinajstic N. Development of 3-dimensional molecular descriptors //J. Chem. Inf. Comput. Sci. 1992. V.32. P. 28−37.
  70. Diudea M.V., Horvath D., Graovac A. Molecular topology. 1. 3D-distance matrices and related topological indices //J. Chem. Inf. Comput. Sci. 1995. V.35. P. 129−135.
  71. Randic M. Molecular topographic indices //J. Chem. Inf. Comput. Sci. 1995. V.35. P. 140−147.
  72. Randic M. Molecular profiles. Novel geometry-dependent molecular descriptors //New J. Chem. 1995. V. 19. P. 781−791.
  73. Randic M. Molecular bonding profiles //J. Math. Chem. 1996. V. 19. P. 375−392.
  74. Hall L.H., Mohney В., Kier L.B. The electrotopological state: structure information at the atomic level for molecular graphs //J. Chem. Inf. Comput. Sci. 1991. V.31. P. 76−82.
  75. Hall L. H, Kier L.B. Electrotopological state indices for atom types: a novel combination of electronic, topological and valence shell information //J. Chem. Inf. Comput. Sci. 1995. V.35. P. 1039−1045.
  76. Xu L., Yao Y., WangX.-M. New topological index and prediction of phase transfer energy for protonated amines and tetraalkylamines ions //J. Chem. Inf. Comput. Sci. 1995. V.35, № 1. P. 45−49.
  77. Estrada E. Edge adjacency relationships and a novel topological index related to molecular volume //J. Chem. Inf. Comput. Sci. 1995.V.35.P.31−33.
  78. Gutman I., Estrada E. Topological indices based on the line graphs of the molecular graph//J. Chem. Inf. Comput. Sci. 1996. V.36. P. 541−543.
  79. Tratch S.S., Stankevitch M.I., Zefirov N.S. Combinatorial models and algoritm in chemistry. The expanded Wiener number a novel topological index //J. Comput. Chem. 1990. V.30, № 11. P. 899−908.
  80. Randic M., Xiaofeng G., Qxley Т., Krishnapriyan H. Wiener matrix: source of nowel graph invariants //J. Chem. Inf. Comput. Sci. 1993. V.33. P. 706−716.
  81. Hall L.H. Computational aspects of molecular connectivity and its role in structure-property modeling. In «Computational graph theory». New York: Nova Publishing, 1990. P. 202−233.
  82. Randic M., Kleiner A.E., De Alba L.M. Distance/distance matrices //J. Chem. Inf. Comput. Sci. 1994. V.34. P. 277−286.
  83. Trinajstic N., Nicolic S., Lucic В., Amic D., Mihalic Z. The detour matrix in chemistry //J. Chem. Inf. Comput. Sci. 1997. Y.37. P. 631−638.
  84. Klein D.J., Randic M. Resistance distance //J. Math. Chem. l993. V.12. P. 81−95.
  85. Trinajstic N., Babic D., Nicolic S., Plavsic D., Amic D., Mihalic Z. The laplasian matrix in chemistry //J. Chem. Inf. Comput. Sci. 1994. V.34. P. 368−376.
  86. Lucovits I.A. A compact form of the adjacency matrix //J. Chem. Inf. Comput. Sci. 2000. V.40, № 5. P. 1147−1150.
  87. Shushen L., Hailing L., ZhiningX. et al. Molecular distance-edge vector: an extension from alkanes to alcohols //J. Chem. Inf. Comput. Sci. 1999. V.39. P. 951−957.
  88. Schultz HP. Topological organic chemistry. 1 //J. Chem. Inf. Comput. Sci. 1989. V.29. P. 227−228.
  89. Schultz H.P., Schultz E.B., Schultz T.P. Topological organic chemistry. 2 //J. Chem. Inf. Comput. Sci. 1990. V.30. P. 27−29.
  90. Schultz H.P., Schultz T.P. Topological organic chemistry. 3 //J. Chem. Inf. Comput. Sci.1991. V.31. P. 144−147.
  91. Schultz H.P., Schultz E.B., Schultz T.P. Topological organic chemistry. 4 //J. Chem. Inf. Comput. Sci. 1992. V.32. P. 68−72.
  92. Schultz H.P., Schultz E.B. Topological organic chemistry. 5 //J. Chem. Inf. Comput. Sci.1992. V.32. P. 364−368.
  93. Schultz HP., Schultz E.B. Topological organic chemistry. 6 //J. Chem. Inf. Comput. Sci.1993. V.33. P. 240−244.
  94. Schultz H.P., Schultz E.B., Schultz T.P. Topological organic chemistry. 7 //J. Chem. Inf. Comput. Sci. 1993. V.33. P. 863−867.
  95. Schultz H.P., Schultz T.P. Topological organic chemistry. 12 //J. Chem. Inf. Comput. Sci. 2000. V.40. P. 107−112.
  96. Schultz H.P. Topological organic chemistry. 13 //J. Chem. Inf. Comput. Sci. 2000. V.40. P. 1158−1159.
  97. Bytautas L., Klein D.J. Mean Wiener numbers and other mean extensions for alkanes trees //J. Chem. Inf. Comput. Sci. 2000. V.40. P. 471−481.
  98. Basak S.C., Nicolic S., Trinajstic N. QSPR modeling: graph connectivity indices versus line graph connectivity indices //J. Chem. Inf. Comput. Sci. 2000. V.40. P. 920−933.
  99. Bonchev D. Overall connectivities/topological complexities: a new powerfull tool for QSPR/QSAR //J. Chem. Inf. Comput. Sci. 2000. V.40. P. 934−941.
  100. Gutman I., Araujo O., Morales D.A. Bounds for the Randic connectivity index //J. Chem. Inf. Comput. Sci. 2000. V.40. P. 593−598.
  101. Mandloi M., Sikarwar A., Sapre N.S. et al. A comparative QSAR study using Wiener, Szeged and molecular connectivity indices //J. Chem. Inf. Comput. Sci. 2000. V.40. P. 57−62.
  102. Gutman I., Linert W., Lucovits I. The multiplicative version of the Wiener index //J. Chem. Inf. Comput. Sci. 2000. V.40. P. 113−116.
  103. Estrada E., Rodriguez L. Edge-connectivity indices in QSPR/QSAR studies. 1. Comparison to other topological indices in QSPR studies //J. Chem. Inf. Comput. Sci. 1999. V.39. P. 1037−1041.
  104. Dobrynin A.A., Gutman I. The average Wiener index of hexagonal chains //J. Chem. Inf. Comput. Sci. 1999. V.39. P. 571−576.
  105. Balaban A.T., Kier L.B., Joshi N. Correlation between chemical structure and normal boiling points of aciclic ethers, peroxides, acetals, and their sulfur analogues //J. Chem. Inf. Comput. Sci. 1992. V.32. P. 237−244.
  106. Amic D., Davidovic-Amic D., Trinajstic N. Calculation of retention times of anthocyanins with ortogonalized topological indices //J. Chem. Inf. Comput. Sci. 1995. V.35. P. 136−139.
  107. Amic D., Davidovic-Amic D., Juric A., Lucic В., Trinajstic N. Structure-activity correlation of flavone derivatives for inhibition of cAMP phosphodiesterase //J. Chem. Inf. Comput. Sci. 1995. V.35. P. 1034−1038.
  108. Pogliani L. Molecular connectivity descriptors of the physicochemical properties of the a-aminoacids //J. Phys. Chem. 1994. V.98. P. 1494−1499.
  109. Estrada E. Graph theoretical invariants of Randic revisited //J. Chem. Inf. Comput. Sci. 1995. V.35. P. 1022−1025.
  110. Sharma V., Goswami R., Madan A.K. Eccentric connectivity index: a novel highly discriminating topological descriptor for structure-property and structure-activity studies//! Chem. Inf. Comput. Sci. 1995. V.35. P. 1022−1025.
  111. Diudea M.V., Parv B. Molecular topology. Hyper-Wiener index of dendrimers //J. Chem. Inf. Comput. Sci. 1995. V.35. P. 1015−1018.
  112. Lucovits I., Linert W. A novel definition of hyper-Wiener index for cycles //J. Chem. Inf. Comput. Sci. 1994. V.34. P. 899−902.
  113. Diudea M.V. Wiener and Hyper-Wiener numbers in a single matrix //J. Chem. Inf. Comput. Sci. 1996. V.36. P. 833−836.
  114. Mohar В., Babic D., Trinajstic N. A novel definition of the Wiener index for trees //J. Chem. Inf. Comput. Sci. 1993. V.33.P. 153−154.
  115. Nandy A., Basak S.C. Simple numerical descriptors for quantifying effect of toxic substances on DNA/sequences //J. Chem. Inf. Comput. Sci. 2000. V.40. P. 915−919.
  116. Ponce A.M., Blanco S.E., Molina A.S. et al. Study of the action of flavonoids on xanthineoxidase by molecular topology //J. Chem. Inf. Comput. Sci. 2000. V.40. P. 1039−1045.
  117. Sung-Sau S., Steven P. Van Helden, V.J. van Geerestein. Quantitative structure-activity relationships studies of progesterone receptor binding steroids //J. Chem. Inf. Comput. Sci. 2000. V.40. P. 762−772.
  118. Katritzky A.R., Maran U., Lobanov VS. Structurally diverse quantitative structure-property relationship correlations of technologically relevant physical properties //J. Chem. Inf. Comput. Sci. 2000. V.40. P. 1−18.
  119. Balaban А.Т., Basac S.C., Mills D. Normal boiling points of l, co-alkanedinitriles: the highest increment in a homologous series //J. Chem. Inf. Comput. Sci. 1999. V.39. P. 769−774.
  120. Rucker G., Rucker C. On topological indices, boiling points, and cycloalkanes //J. Chem. Inf. Comput. Sci. 1999. V.39. P. 788−802.
  121. Balaban А.Т., Mills D, Basac S.C. Correlation between structure and normal boiling points of acyclic carbonyl compound //J. Chem. Inf. Comput. Sci. 1999. V.39. P. 758 764.
  122. Banken G.A., Jurs P.C. Prediction of metyl radical addition rate constants from molecular structure//J. Chem. Inf. Comput. Sci. 1999. V.39. P.508−514.
  123. Ivanciuc O., Ivanciuc Т., Filip P.A. et al. Estimation of the liquid viscosity of organic compounds with a QSPR model //J. Chem. Inf. Comput. Sci. 1999. V.39. P. 515−524.
  124. Pompe M., Novic M. Prediction of gas-chromatographic retention indices using topological descriptors //J. Chem. Inf. Comput. Sci. 1999. V.39. P.59−67.
  125. ZerovnikJ. Szeged index of symmetric graphs //J. Chem. Inf. Comput. Sci. 1999. V.39. P. 77−80.
  126. Gao Hua, Rajni G., Corwin H. Comparative QSAR analysis of estrogen receptor ligands // Chem. Rev. 1999. V.99, № 3. P. 723−744.
  127. Estrada E. Edge-connectivity indices in QSPR/QSAR studies. 2. Accounting for long-range bond contributions //J. Chem. Inf. Comput. Sci. 1999. V.39. P. 1042−1048.
  128. М.И., Баскин И. И., Словоохотова О. Л., Зефиров Н. С. Методология построения общей модели связи «структура-свойство» на топологическом уровне //Докл. РАН. 1994. Т. 336. С. 496−499.
  129. Randic М. Resolution of ambiguites in structure-property studies by use of orthogonal descriptors //J. Chem. Inf. Comput. Sci. 1991. V.31. P. 311−320.
  130. Randic M. Orthogonal molecular descriptors //New J. Chem. 1991. V. 15. P.517−525.
  131. Randic M. Chemical structure what is «she»? //J. Chem. Educ.1992. V.69. P. 713−718.
  132. Randic M. Orthosimilarity //J. Chem. Inf. Comput. Sci. 1996. V.36. P. 1092−1097.
  133. Randic M., Basak S.C. Construction of high-quality structure-property-activity regressions: the boiling points of sulfides //J. Chem. Inf. Comput. Sci. 2000. V.40. P. 899−905.
  134. Soskic M., Plavsic D., Trinajstic N. Link between orthogonal and standart multiple linear regression models //J. Chem. Inf. Comput. Sci. 1996. V.36. P. 829−832.
  135. Peterson К. Quantitative structure-activity relationships in carboquinones and benzodiazepines using counter-propagation neural networks //J. Chem. Inf. Comput. Sci. 1995. V.35. P. 896−904.
  136. Vracko M. A study of structure-carcinogenic potency relationships with artificial neural networks //J. Chem. Inf. Comput. Sci. 1997. V.37. P. 1037−1043.
  137. Tetko U.V., Livingstone D. Neural network studies //J. Chem. Inf. Comput. Sci. 1995. V.35. P. 826−833.
  138. Kireev D.V. A novel neural network based method for graph/property mapping //J. Chem. Inf. Comput. Sci. 1995. V.35. P. 175−180.
  139. Elrod D., Maggiora G.M., Trenary R.G. Application of neural networks in chemistry. 1. Prediction of electrophilic aromatic substitution reactions //J. Chem. Inf. Comput. Sci. 1990. V.30. P. 477−484.
  140. Venkatasubramanian V., Chan K, Caruthers J.M. Evolutionary design of molecules with desired properties using the genetic algoritm //J. Chem. Inf. Comput. Sci. 1995. V.35. P. 188−195.
  141. Devillers J. Genetic algoritms in computer-aided molecular design. In «Genetic algoritms in molecular modeling» (Ed. Devillers J.) London: Academic Press, 1996. P. 131−137.
  142. Hopfinger A.J., Patel H.C. Application of genetic algoritms to the general QSAR problem and guiding molecular diversity experiments. In In «Genetic algoritms in molecular modeling» (Ed. Devillers J.) London: Academic Press, 1996. P. 137−157.
  143. Kier L.B., Cheng C.-K. A celler automata model of water //J. Chem. Inf. Comput. Sci. 1994.V.34. P. 647−652.
  144. Kier L.B., Cheng C.-K. A celler automata model of aqueous solution //J. Chem. Inf. Comput. Sci. 1994. V.34. P. 1334−1337.
  145. Cheng C.-K., Kier L.B. A celler automata model of oil-water partitioning //J. Chem. Inf. Comput. Sci. 1995. V.35. P. 1054−1059.
  146. Lucic В., Amic D., Trinajstic N. Non linear multivariate regressionout performs several concisely designed neural networks on three QSPR data sets //J. Chem. Inf. Comput. Sci. 2000. V.40. P. 403−413.
  147. Meiler J., Meusinger R. Fast determination of C-NMR chemical shifts using artificial neural networks //J. Chem. Inf. Comput. Sci. 2000. V.40. P. l 169−1176.
  148. Liang C.K., Gallagher D.A. QSPR prediction of vapor pressure from solely theoretically-derived descriptors //J. Chem. Inf. Comput. Sci. 1998. V.38. P. 321−324.
  149. Jalali-Heravi M., Parastar F. Use of artificial neural networks in a QSAR study of anti-HIV activity for a large group of HEPT derivatives //J. Chem. Inf. Comput. Sci. 2000. V.40. P. 147−154.
  150. Eric S., Jurs P.C. Prediction of the normal boiling points of organic compounds from molecular structures with a computational neural network model //J. Chem. Inf. Comput. Sci. 1999. V.39. P. 974−983.
  151. Huuskonen J.J., Livingstone D.J., Tetko I. V. Neural network modeling for estimation of partition coefficient based on atom-type electrotopological state indices //J. Chem. Inf. Comput. Sci. 2000. V.4Q. P. 947−955.
  152. Parallel distributed processing: explorations in the microstructure of cogni-tion (Ed. Rumelhart D.E., McClelland J.L.) Cambridge: MIT Press, 1986.
  153. И.И., Гордеева Е. В., Девдариани P.O., Зефиров Н. С., Палюлин В. А., Станкевич М. И. Решение инверсной проблемы «структура-свойство» для случая топологических индексов //Докл. РАН. 1989. Т. 307. С. 613−617.
  154. Н.С., Палюлин В. А., Радченко Е. В. Проблема генерации структур с заданными свойствами и решение инверсной проблемы для индекса Балабана //Докл. РАН. 1991. Т. 316. С. 921−924.
  155. Scvortsova M.I., Baskin 1.1., Slovokhotova O.L., Palyulin V.A., Zeflrov N.C. Inverse problem in QSAR/QSPR studies for the case of topological indices characterizing molecular shape (Kier indices) //J. Chem. Inf. Comput. Sci. 1993. V.33. P. 630−634.
  156. Palyulin V.A., Radchenko E.V., Zefirov N.C. Molecular field topology analysis method in QSAR studies of organic compounds //J. Chem. Inf. Comput. Sci. 2000. V.40. P. 659−667.
  157. Basak S.C., Balaban A.T., Grunwald G.D., Gute B.D. Topological indices: their nature and mutual relatedness //J. Chem. Inf. Comput. Sci. 2000. V.40. P. 891−898.
  158. Ю.Г., Чернова Т. Н., Смоляков В. М., Поляков М. И. Использование топологических индексов при построении корреляций структура-свойство //Журн. физ. химии. 1993. Т. 67. С. 203−209.
  159. CRC Handbook of chemistry and physics: a ready-reference book of chemical and physical data (Ed. Lide D.R.) Boca Raton, Fla- london: CRC Press, 1991.
  160. Pedley J.B., Naylor R.D., Kirby S.P. Thermochemical data of organic compounds. London, New York: Chapman and Hall, 1986.
  161. Cox J.D., Pilcher G. Thermochemistry of organic and organometallic compounds. London, New York: Academic Press, 1970.
  162. Термодинамические свойства индивидуальных веществ /Под ред. Глушко В. П. Справочное издание. М.: Наука, 1979.
  163. Справочник химика. Л.: Химия, 1971.
  164. Е.Н. Статистические методы построения эмпирических формул. М.: Высшая школа, 1982.
Заполнить форму текущей работой

Заказал и сдал!