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在有机污染化学中，结构—活性/性质关系(QSAR/QSPR)技术具有两个最基本的功能：一是对一些化学品的环境行为进行预测、评价和筛选；二是探求污染物的作用机制，为发展污染控制技术和风险削减技术提供理论指导。因此，理想的QSAR模型应该具有高度的预测能力，又具有明确的物理意义。本文应用几种描述子联合表征部分有机物的分子结构，利用多元线性逐步回归(MLSR)、遗传算法(GA)以及最佳子集回归(BSRA)方法选择最佳描述子，建立了具有较高预测能力QSAR/QSPR模型。
1.用MEDV-13～VDI描述子表征57个昆虫酚氧化酶抑制剂有机化合物结构，建立了有机化合物生物活性和MEDV-13～VDI描述子之间的QSAR模型，所建立的多元线性回归(MLR)模型具有较好的预测能力。象征着N原子的X56(—N—和—N=)描述子对于化合物活性占有着主要贡献的地位，达到了49.19％，而其他描述子有着较小的贡献。描述子x56(—N—和—N=)的主要贡献意味着N原子对于决定抑制酶的生物活性(IC50)起着主导作用。O原子对模型的贡献也比较明显，描述子xg(—CH2-和—O，=O)与x21(—CH3和—O，=O)都含有O原子。这意味着分子中的亲水基团也能增强分子的生物活性。
2.本研究联合利用拓扑指数Lu～DAI和Lu～MEDV-13计算80个含硫芳香羧酸酯化合物结构的描述子做为建立模型的自变量参数。应用BSRA方法选择最佳描述子，应用MLR建立相关QSAR模型。象征着分子大小的Lu指数对于化合物Kow占有着主要贡献的地位。分子大小对于决定Kow起着主导作用，亦即，分子越大，对应的分子疏水性越强。
3.本文通过反映化合物全局情况的Lu指数，表示某个特定基团对化合物性质或活性产生影响的DAI指数以及反映分子中原子键与键之间性质的分子电负性指数Xeq指数，联合表征81种有机农药的分子结构，对4种不同类型色谱柱中的有机农药的相对保留时间(RRT)进行QSPR研究，所得的结构均具有更高的模型质量和稳定性。影响有机农药的RRT值的最主要的是分子的大小，其他原子的极性影响比不可忽视。