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            環境污染物毒性的QSAR研究

             本文ID:LWGSW7212 價格:128元
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            化工論文編號:HG092  論文字數:11513,頁數:24

            目  錄
            中文摘要 I
            英文摘要 II
            目錄 III
            1. 緒論 1
             1.1 鹵代化合物的毒性 1
             1.1.1 鹵代化合物的環境影響分析 1
             1.1.2 取代基對化合物毒性的影響 2
             1.2 定量結構活性關系簡介 4
            2. 實驗部分 13
             2.1 多元線性逐步回歸法構建數學模型 13
             2.2 神經網絡法構建模型 16
            3. 結果與討論 18
            4.總結與展望 19
            致謝 20
            參考文獻 21

             摘 要:鹵代芳烴類有機污染物在環境中分布廣泛,對生態系統有極大的危害。在評價鹵代芳烴類化合物在環境中的傳播時,它的理化性質對于鹵代多環芳烴類化合物的環境暴露評價、生態風險和人類健康評價,具有重要意義。定量結構-活性相關(即構效關系,簡稱QSAR)是建立有機物的活性(在環境化學中指化合物的毒性)與表征其結構特征的理化參數之間的相關性方程,通過測量或計算有機物的理化參數,可大體估算出有機物對生物的毒性。MATLAB中的神經網絡工具箱是進行神經網絡系統分析與設計的有力工具。RBF神經網絡以其計算量小,學習速度快,不易陷入局部極小等諸多優點為系統辨識與建模提供了一種有效的手段。將二者結合起來,解決了鹵代烷烴烯烴化合物的建模問題。建立多氯代烴類化合物的QSAR模型,可以預測氯代烴類化合物的性質,為研究多鹵代烴類化合物的環境行為提供可借鑒的方法和手段,為此類化合物的生態風險評價提供數據基礎,為進一步探討分子的結構與性質之間的關系提供理論參考。
             
            關鍵詞:鹵代烴類化合物;定量結構活性關系;RBF神經網絡

            QSAR for Acute Toxicity of Environmental Pollutants

            Abstract: The halogenated hydrocarbons distribute widely in the environment,and have huge harm to the environment and biogeocenose .Physicochemical properties of an organic chenmical compound play an important role in determining its distribution and fate in the environment.QSAR methods,are the most promising and successful tools to provide rapid and useful meaning for predicting the biological toxicities of organic compounds by use various kinds of molecular descriptors.The goals of QSAR is to develop models on a training set of compounds,these models will then allow for the prediction of the biological activity of related chemicals. This kind of study can not only develop a method for the prediction of the property of compounds,thus gain some insight into instrutural factors affecting molecular propertise.Neural network system toolbox is a powerful tool for analysis and design in MATLAB. RBF neural network has many advantages:small amount of calculation,learn fast, and so on. By conbining the two together,the modelling of halogenated hydrocarbons is resolved and achieved satisfactory results.QSAR will give a useful method to study its distribution and fate in the environment,at the same time,QSAR afford the date of physicochemical properties of an organic chemicl compound.
             
            Keywords:halogenated hydrocarbons; Quantitative Structure-activity Relationship (QSAR); RBF neural network


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