分子拓扑指数介绍

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拓扑指数

减小在x和y。因此，F（X，Y）的最小值是f（N-1，N-1），
和最大值关闭（X，Y）是f（1,2）。也就是说，
）
2
N- 1
= F（N-1，N-1）≤F（X，Y）≤F（1,2）=
2
√
3
因此
）
2
N- 1
≤
H（G）
X（G）
≤
2
√
3
。
左边等式成立当且仅当（DU，DV）=（N- 1，N -1）G的每个边uv，
Caporossi等。[1]显示，与n个顶点的所有图中，不含孤立点，其中所有连接的部件都是正规，图形有
最高值N / 2为Randi'c指数。由定理3.1，我们知道这些
图也是极图的最大谐波指标。这意味着
以下诺德豪斯- Gaddum型业绩谐波指标。
定理3.2设G是具有n个顶点的图，则
ñ
2
≤H（G）+ H（G）≤ñ。（3.2）
和正确的等式成立当且仅当（DU，DV）=（1,2）为G。这每边uv
完成了定理的证明。
如果图G的最小度至少为k≥2，则上界（4.1）
可以进一步提高。
推论4.2设G是最小度至少为k≥2的连通图。然后
H（G）≤
）
2
ķ
X（G）
等号成立当且仅当G是k-正则图。
Zhou和Trinajsti'c [ 36 ]最近证明了如果G是有n≥3的连通图
F（X，Y）=
2
X + Y
1
√
XY
=
2
√
XY
X + Y
用1≤X≤Y≤n-1个。自
∂ F（X，Y）
∂ x
=
√
Y（Y -X）

链烷烃的热力学性质与分子拓扑指数的关系

的６Ｏ个异构体的三个热力学性质进行了计算，算值与实验值较一致。计关键词：接性指数；烷烃；力学性质；扑指数连链热拓中图分类号：４Ｏ６１文献标识码：Ａ文章编号：００２５（０２０ — ４ —６１０ —２１２０）３２４０
分子连接性指数是一种拓扑参数，根据分子是结构计算出的非经验性参数。它可以反映化合物分子中各骨架原子排列、接方式［。许多研究工连１］作已经证明，子连接性指数与物质的多种理化参分
化表征显得十分必要。
ｙ一 ∑ ＿二＝
￣／十。

（）２
结构决定性能是化学中的一条基本规律，子分结构不同，能必然不同。为表示结构和性能之间性的定量关系，先必须对分子结构进行表征。分子首主要包含两方面的信息，是分子中原子的种类和一数目，是原子间的连接性。分子性能不仅与分子二
１
近年来，子结构与性质关系的拓扑指数法研分究引起了化学家们的广泛兴趣。据报道，今已］迄提出一百多种拓扑指数，中得到广泛应用的是由其
Ｒａｄｃ５提出、经ＫｉｎｉＬ后ｅｒ等人［进一步发展的价连６接性指数（）本文尝试对链烷烃中碳原子之Ｘ。

分子拓扑学

分子拓扑学介绍分子拓扑学是一门研究分子结构和性质的学科，它在化学和材料科学领域发挥重要作用。

通过分析分子的形状、连接方式和化学键的分布，可以得出有关分子的信息，如稳定性、反应性和催化活性等。

本文将介绍分子拓扑学的基本概念、方法和应用。

拓扑概念1. 分子拓扑分子拓扑是描述分子空间关系的一种方式。

它通过分析化学键和原子之间的连接方式来确定分子的结构拓扑，如分子的环数量、分支情况和孔隙性质等。

分子拓扑的分析可以帮助理解分子的空间布局和性质。

2. 网状拓扑网状拓扑是一种特殊的分子拓扑，它描述了由原子或离子通过共享键或配位键连接而形成的二维或三维结构。

网状拓扑在材料科学中具有广泛的应用，如金属-有机框架（MOFs）、均相催化剂和吸附材料等。

方法1. 图论方法图论方法是分子拓扑学的基础，它将分子表示为一个图的形式，其中原子和化学键分别对应图中的节点和边。

通过图论方法，可以分析分子的拓扑结构，如环的数量、分支的情况和孔隙的性质等。

常用的图论方法包括芳香性指数、Wiener指数和Hosoya指数等。

2. 拓扑分析拓扑分析是一种定量分析分子结构的方法，它通过计算分子的拓扑参数和拓扑指数来描述分子的形状和连接方式。

拓扑分析可以揭示分子的稳定性、反应性和催化活性等性质，对于设计新的药物和材料具有重要意义。

3. 拓扑优化拓扑优化是一种通过改变分子的拓扑结构来优化其性能的方法。

通过拓扑优化，可以改变分子的电子结构、电荷分布和能量表面，从而调控分子的反应性和选择性。

拓扑优化在有机合成和催化领域具有广泛的应用。

应用1. 新材料设计分子拓扑学在新材料设计中发挥关键作用。

通过分析分子的形状和连接方式，可以预测材料的稳定性、力学性能和光电性能等。

利用分子拓扑学的方法，可以设计出具有特定功能的材料，如光电材料、催化剂和传感器等。

2. 药物设计分子拓扑学对于药物设计也具有重要意义。

通过分析分子的拓扑结构和化学键的分布，可以预测分子的药效和毒性等。

分子拓扑学

分子拓扑学分子拓扑学是一门研究分子结构和性质的学科，通过研究分子中原子之间的连接方式和空间排布关系，可以揭示分子的特性和行为规律。

在化学和生物学等领域中，分子拓扑学被广泛应用于药物设计、催化剂研究、材料科学等领域。

分子拓扑学的基本概念是拓扑结构，即分子中原子之间的连接方式。

拓扑结构可以用拓扑图表示，其中原子表示为节点，化学键表示为边。

通过拓扑图，人们可以直观地了解分子的结构和性质。

例如，若分子中存在环状结构，则拓扑图中会出现环状的路径。

通过分析拓扑图，可以发现分子中的环状结构对其性质具有重要影响。

分子拓扑学的另一个重要概念是拓扑指纹，它是通过对分子的拓扑结构进行编码而得到的一组数字指纹。

拓扑指纹可以用于比较不同分子之间的相似性，从而为药物设计和化学反应预测提供参考。

拓扑指纹的计算方法有很多种，其中常用的方法是基于分子的拓扑图进行计算。

分子拓扑学还可以通过拓扑参数来描述分子的性质。

拓扑参数是通过对拓扑图进行数学分析而得到的一组数值。

这些数值可以用于描述分子的稳定性、溶解度、活性等性质。

例如，拓扑参数中的Wiener指数可以用于描述分子的大小，而Balaban指数可以用于描述分子的分支度。

分子拓扑学在药物设计中有着重要的应用。

通过分子拓扑学的方法，可以预测药物分子与靶蛋白的结合能力，从而指导药物设计和优化。

此外，分子拓扑学还可以用于筛选化合物库中的候选药物，加速药物研发过程。

分子拓扑学在材料科学中也有广泛应用。

例如，在材料的导电性研究中，可以通过分析分子的拓扑结构，预测材料的电导率。

此外，分子拓扑学还可以用于研究材料的稳定性、光学性质等。

分子拓扑学是一门研究分子结构和性质的学科，通过研究分子中原子之间的连接方式和空间排布关系，可以揭示分子的特性和行为规律。

分子拓扑学在药物设计、催化剂研究、材料科学等领域中具有重要的应用价值。

随着计算机技术的发展，分子拓扑学在分子设计和材料研究中的应用也越来越广泛，为相关领域的科学研究和工程实践提供了有力的支持。

分子连接性指数_mX_z与脂环烃和脂肪烃沸点的定量关系[1]

第33卷　第3期西北农林科技大学学报(自然科学版)V o l.33N o.3 2005年3月Jour.of N o rthw est Sci2T ech U niv.of A gri.and Fo r.(N at.Sci.Ed.)M arch2005分子连接性指数m X z与脂环烃和脂肪烃沸点的定量关系Ξ张玉林,郭满才(西北农林科技大学生命科学学院,陕西杨凌712100) [摘　要]　提出了计算分子中成键原子点价∆z i的新方法,并以∆z i为基础建构了新的分子连接性指数m X z,研究了m X z(m=0,1)与脂环烃和脂肪烃沸点的定量关系。

结果表明,m X z指数与脂环烃和脂肪烃的沸点具有优良的性质相关性,并且m X z指数的性质相关性明显优于K ier指数。

以0X z,1X z和碳原子数N为自变量的三元回归方程可以预测脂环烃和脂肪烃的沸点。

对于碳原子数N为4～30的化合物,预测值与实验值符合较好。

[关键词]　分子连接性指数;脂环烃;脂肪烃;沸点;性质相关性[中图分类号]　O621.21 [文献标识码]　A[文章编号]　167129387(2005)0320157204 分子拓扑指数是采用图论方法从分子图中获得的一种表征分子结构的数学量,在物质的定量结构-性质活性关系(Q SPR Q SA R)研究中发挥着重要作用。

在众多的分子拓扑指数中,由R andic[1]首先提出、后来为K ier等[2,3]所发展的分子连接性指数应用非常广泛,也非常成功。

本文提出了一种计算有机物分子中成键原子点价∆z i的新方法,并以∆z i为核心建构了一个新的分子连接性指数m X z,研究了m X z(m=0,1)指数与脂环烃和脂肪烃沸点的定量关系,现将结果报道如下。

1　m X z的建构方法有机物分子中成键原子的特征,主要由原子的结构和性质以及原子所处的化学环境等因素共同决定。

据此,可提出计算分子中成键原子点价∆z i的公式,即∆z i=Z i(Z i-h i)V i E in2i(1)式中,Z i,n i分别为原子i的价电子数和核外电子层数;h i为与原子i直接键合的氢原子数;V i,E i分别为分子图中原子i的顶点度和边度。

定量构效关系常用参数

定量构效关系常用参数嘿，朋友！今天咱们来聊聊定量构效关系那些常用的参数。

你知道吗？定量构效关系就像是解开物质神秘面纱的一把钥匙。

这其中的参数啊，那可都是宝贝！先来说说分子的拓扑指数。

这就好比人的指纹，独一无二又至关重要。

它反映了分子的结构特征，从简单的分支程度到复杂的连接方式，都能给我们透露不少信息。

你想想，一个分子就像一座精巧的城堡，拓扑指数就是城堡的布局图，告诉我们各个部分是怎么连接和组合的。

再讲讲分子的体积参数。

这就好像给分子量一量身材。

体积大的分子和体积小的分子，它们的性质和行为能一样吗？就像大象和老鼠，体型不同，活动方式和生活习性也大相径庭呀！还有分子的电性参数。

这可不得了，就像是分子的“性格”标签。

正电荷、负电荷分布在哪里，强度如何，都能决定分子之间是友好相处还是互不理睬。

这不就跟咱们人与人相处一样嘛，性格合得来就容易凑一块儿，合不来就敬而远之。

氢键参数也是个重要角色。

它就像分子之间的“友谊纽带”。

氢键强，分子之间的关系就紧密；氢键弱，那可能就只是点头之交。

亲脂性参数也不能忽视。

它就像是分子的“旅行偏好”。

喜欢油多的环境还是水多的环境，这可决定了分子在体内的分布和作用呢！想象一下，分子就像一个个旅行者，亲脂性参数决定了它们喜欢去沙漠还是绿洲。

这些参数相互配合，就像一支乐队里的各种乐器，共同演奏出美妙的乐章。

少了哪个都不行，多了哪个也可能乱了节奏。

咱们研究定量构效关系常用参数，不就是为了能更好地理解物质的性质和行为，就像我们了解一个人的方方面面才能更好地与他相处一样。

通过这些参数，我们能预测药物的活性，设计新的材料，这多厉害啊！所以说，深入了解定量构效关系常用参数，那可是打开科学宝藏大门的关键钥匙，咱们可得好好掌握，您说是不是？。

一个新的分子拓扑指数

一个新的分子拓扑指数蒋玉仁;刘志国;刘景亚;胡岳华;王淀佐【期刊名称】《物理化学学报》【年(卷),期】2003(019)003【摘要】通过将键参数和量子数引入原子点价 ,重新定义原子点价δ Yi,认为分子中某一原子的δ Yi与该原子的杨氏电负性力标、价电子数、成键电子数及最外层主量子数有关 .由此提出新的分子拓扑指数 mXY.并用一级指数 1XY与饱和烷烃的沸点、液体热容、气体热容、蒸发热、临界温度、临界压力 ,卤代苯的辛醇 /水分配系数 ,烷氧氯硅烷的气相色谱保留指数、含氮杂环化合物的毒性 ,碱金属卤化物的晶格焓与 F心能带 ,卤化锡的 119Sn Mossbauer等性质 /活性进行相关关系的研究 .结果表明 ,1XY与有机物和无机物的性质 /活性间具有广泛良好的相关性.【总页数】5页(P198-202)【作者】蒋玉仁;刘志国;刘景亚;胡岳华;王淀佐【作者单位】中南大学校本部资源加工与生物工程学院,长沙,410083;株州教育学院,株州,412007;中南大学校本部资源加工与生物工程学院,长沙,410083;中南大学校本部资源加工与生物工程学院,长沙,410083;中南大学校本部资源加工与生物工程学院,长沙,410083【正文语种】中文【中图分类】O621.2【相关文献】1.一种新的分子拓扑指数及其在QSPR/QSAR研究中的应用 [J], 蒋玉仁;李勃2.一个新的拓扑指数F2及其对ABn型分子键能的研究 [J], 杨锋;罗明道3.定量结构-性质关系(QSPR)研究 --利用新的分子拓扑指数预测烯烃热力学函数[J], 吕瑶姣;刘跃龙4.用一个新的拓扑指数F1研究ABn型分子的性质 [J], 杨锋;颜肖慈;周培疆;周光明;罗明道;屈松生5.一种新的分子拓扑指数的意义及应用 [J], 王振东;黄运平;杨锋;周培疆因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。

醇、醚、酮和酯生物活性的分子拓扑研究

在形成离域霄键时所提供的Ｐ电子数，定义了一种原子点价公式，构建了分子连接性指数。研究了醇、、醚酮和
酯对水生生物（ｏｄｎｏｅ毒性、Ｇｌｅｄ）蝌蚪麻醉活性、沙蝎幼虫麻醉活性、番茄植物毒性、红蜘蛛毒性、藤壶幼虫麻醉活性、局部麻醉剂活性和小鼠毒性等八种生物活性分别同其分子连接性指数的相关性。结果表明：分子连接性指数具有良好的结构选择性和性质相关性，可用于预测其它醇、、醚酮和酯的生物活性。
８（一０）＝３４［ —０＋ｌｇ］３９．４１ｏ２／．８＝１２５．１４
。ｘ
、
１分子拓扑指数的构建方法
定义：、、醇醚酮和酯的原子点价公式为：
ｘ、ｘ和ｐ分子连接性指数分别为：ｘ
＋（．２５－．＝６４２１１４）０５７３
醇醚酮和酯生物活性的分子拓扑研究2008年第2期2分子连接性指数与醇醚酮和酯生物活性的相关性醇醚酮和酯对水生生物goldenorfe毒性用24小时半数致死浓度的负对数一loglc表示对蝌蚪的麻醉活性用麻醉分子的响应浓度的负对数一lgc表示对沙蝎幼虫和藤壶幼虫的麻醉活性都用麻醉浓度pc表示对番茄植物和红蜘蛛毒性都用醇的浓度pc表示局部麻醉剂活性用最小神经阻断浓度的对数fdgmsc表示对小鼠毒性用半数致死浓度pc表示
【关键词】分子拓扑指数；生物活性；；酮；相关性醇醚；酯；
［中图分类号】６３４０２．２
【文献标识码】Ａ
［文章编号】０８～８６２０）２— ０００１０４８（０８００４ — ４
链烃来说多一个键，以对环状结构必须减去一个键。所对于芳香醇（芳香酮）若以羟基碳原子（羰基碳原或，或

分子设计原理和应用(7)

假定取代基以伸展构象与母核键合，L为取代
基在沿取代基与母核键合轴方向上的投影长度， B1, B2, B3 和B4为取代基在垂直于L平面上的投影宽度，B1 为最小宽度参数，B2, B3和 B4依次增加，B4为最大宽度参数。
（4）指示变量
有时在QSAR分析时，可用指示变量（或称之为虚潜参数）作为参数，来表示分子中某些结构特征的有无。若有此结构特征，则I=1；若无，则I=0。系数可以为正或负，表示这一结构特征是增加或降低生物效应。指示变量虽然为认为任意指定的变量，但提供了分子中某些结构特征对生物活性的贡献。
摩尔折射度MR MR用于测量一个原子或基团占据的体积。
在QSAR研究中常作为立体参数，由下式
计算：
(n 1) MW MR 2 2 (n 2) d
2 2
式中：n为折射率；MW为相对分子质量；d为密度。
此外，分子摩尔体积 MV ，范德华半径rv和原子间距离R等也可作为分子的立体参数。
STERIMOL 立体参数从配体与受体相互作用的概念出发，Verloop 等定义了新的立体参数L、B1, B2, B3 和B4。
1、物理化学参数
分子的物化参数与生物活性的相关性，早已为人们所认识。Hansch等设想药物由给药部位到达作用部位需要通过若干生物膜，即一定数量的脂-水界面，因此药物的传输过程必定与其油水分配系数有关；药物到达作用部位的相互作用方式也直接影响着药物的活性，而药物 -受体相互作用与分子的化学结构、电性效应和立体效应等有关。因此，药物的活性就与分子的物化性质（如油水分配系数）、分子结构、电子性质和立体性质有关。

i
xi
其中 xi 为第i个取代基的疏水常数。在QSAR分析时也可不必算lgPx，直接用πx 值作为疏水性参数。

生物富集相关问题的探讨

生物富集范丽丽 21416118（浙江大学农业与生物技术学院农药与环境毒理研究所，浙江杭州310058）摘要：生物富集作用的研究，在环境化学与生态毒理学领域已经占据很重要的地位，它对于预测物质在生物体内的含量、建立环境标准以及评估污染物的生态风险具有重要的意义。

本文从生物富集的概念及度量指标、生物富集因子的估算、生物富集的机理与动力学模型以及生物富集的影响因素五个方面对生物富集的相关内容进行了阐述。

并对目前研究的不足之处进行说明，提出了今后可能的研究方向。

关键词：生物富集；生物富集因子（BCF）；定量结构-活性关系；动力学模型；影响因素近年来，随着人们对生活环境要求的不断提高，对环境安全的意识也不断增强。

其中有机化合物等在生物体内的累积和富集不仅可能对生物自身带来不利影响，同时也可能通过食物链传递，对生态系统和人类健康造成潜在威胁。

有机化学物质在不同生态系统中的含量，随食物链营养级的升高而增加，其富集系数在各营养级中均可达到很高的数值。

处于食物链顶端的人类，便成为生物富集的最终受害者。

例如，农田中喷洒的农药通过地表径流或土壤的渗透，使许多水体中农药的浓度显著增加，通过水生生物的富集作用进一步危害人类的健康。

有调查研究表明，1960年5月22日~6月2日，美国加利福尼亚东北部的图利湖和下克拉马斯保护区，由于水生生物体内DDT含量的显著增加，导致了食鱼鸟类的大量死亡。

因此，对环境中的有机化合物在生物体内吸收和富集作用的研究已成为环境化学与生态毒理学领域的一项重要内容。

有关有机化合物生物富集作用的研究，在阐明物质在生态系统内的迁移和转化规律、评价和预测污染物进入生物体后可能造成的危害，以及利用生物体对环境进行监测和净化等方面，具有重要的意义。

1 生物富集作用的相关概念及度量指标1.1 概念在环境中经常出现，生物体中某一有机化合物的浓度高于其所在环境中该化合物的浓度。

这种现象被称为生物富集、生物放大或生物累积。

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• e.g.: set A1 contains 3 variables;
•
RSS=596;
•
set A2 contains 4 variables;
•
RSS=605.
• Thus, all the subsets of A2 will be ignored, • because of these subsets with RSS greater
•48
•5
•1,5,9,12,13
•0.94
•44
•6
•1,5,9,10,12,13
•0.94
•36
•7
•1,2,5,7,9,10,13
•0.95
•32
•8
•1,2,5,6,7,9,10,13
•0.95
•30
•9
•1,2,3,5,6,7,9,10,13
•0.95
•25
•
•
•
•
•
•1. Leaps-and-bounds regression
1,5,12,17,19 0.9213 0.296
• • Orthogonal descriptor 1,2,20,13,8
0.9422 0.255
6 • Forward selection
1,2,6,7 8,21
0.9172 0.301
• • Backward elimination 1,10,11,12,16,20 0.9219 0.295
1, 6, 21 0.9150 0.307
•
• Leaps-and-bonds
1, 6, 21 0.9150 0.307
•
• Orthogonal descriptor 1, 2, 20 0.9258 0.288
• 4 • Forward selection
1,2,6,8 0.9126 0.312
• • Backward elimination 1,10,11,12 0.9164 0.305
• than that for A2, and also for A1.
•
•2. Orthogonal algorithm (cf. M. Randic, New J. Chem.,
15(1991)517)
• (Gram-Schmidt 正交法)
•
若变量集X有N个变量按一定规则排序后为X1, X2, …XN, 第一
x3
x4
constant
40.4349
• 6.2334
-3.4705
6.4615
• 28.6314
3.0516
1.8745
-85.3786
• 22.0204
0.9347
1.0786
-0.5609 -57.1671
••------••••----1111-7777--....9999--66661-6666--1111----------------33-3-...-444-777--000-555-2------------------1-1-..-88-77--443-55--------------------0--.-5-64--09------c-4444-o0000--n....-4444-s3333-t-4444a-9999-n--t-----
•
•
•3. 比较实例
• （1）化合物试样集
•硝基苯类化合物
•
• 35 nitrobenzenes and their toxic activities
•
•
•（3） Results and Discussion
• For saving space, we only give out 3~6 variable conmbinations.
•_______________________________________________
•
•
•Result 1:
_______________________________________________
• • The best one : orthogonal method
• Why ? The possible reason : the information
•
•分子连接性指数的通式：
•其中，m 为阶；
•
t 为p, c, pc, ch;
•
v为分子中原子的价态
•
•不同杂化状态的一些原子的值示于下表：
•
•例1：
•
•例2：
•
•例3：
•
•2. 拓扑指数Am
•
•如2－甲基戊烷
•
• 将A, B, C矩阵分别扩展两列：
•列1：原子支化 • 度开平方； •列2：原子的 • van der Waals • 半径开平方
• This method is based on the fundamental
inequality,
•RSS (A) RSS (Ai) • RSS: residual sum of squares; A: any set of
• independent variables; Ai: a subset of A.
步, 取X1为第一个正交基Ω1, 使X2, …XN和X1正交. 以X2为例, 用X1作
自变量, X2为因变量进行一元回归, 得X21=X2 (实际值)– X2(计算值), 和
X2一样由其它变量得到Xi1. 第二步, 取X21为正交基Ω2, 使其它变量Xi1
和Ω2正交. 重复如上过程直到得到N个正交变量Ω1, Ω2,…ΩN. 由于变
• Results of variable selections
•________________________________________________________
•No.of vari. Method
Variable R
RMS
•_______________________________________________
• • Stepwise regression 1,2,6,7,8,21
0.9172 0.301
• • Genetic algorithm
1,9,10,11,16,17 0.9279 0.284
• • Leaps-and-bonds
1,9,10,11,16,17 0.9279 0.284
• • Orthogonal descriptor 1,2,20,13,8,3 0.9470 0.245
and x4. On the down half, the regressions are performed
•-------------w----i-t-h----t--h--e---o--r--t--h--o---g--o--n---a--l--v--a---r--i-a--b---l-e--s------1--,------2--,,------3--,-----4--.-------------
•综合如上4类, 本工作中对于每一化合物所计算的参数共计25个.
•
•3. 变量的选择
•Leaps and Bounds 回归分析结果
•N •Variables o.
•1
•13
•R
•F
•0.89
•122
•2
•7,13
•0.91
•72
•3
•9,12,13
•0.92
•59
•4
•1,9,12,13
•0.93
•
•（2）ID指数
• 同时考虑通道数和支化度两个因素，以期更好地表征分子的特点。
•
•
•
•
•（3）分子连接性指数
• 由Kier和 Hall将支化度指数Con进行扩展，用希腊字母表示。在的计算中，将化合物的结构劈裂成如下结构：
• 在图论中，称：（a）通道（路径）（2阶）；（b ）簇（3阶）；（c）通道/簇（4阶）；（d）链（5阶）。其分子连接性指数分别表示为： 2p, 3c , 4pc, 5ch
1,2,20,13 0.9367 0.267
________________________________________________
•
• (Continued ) •__________________________________________________
•5 • Forward selection
1,2,6,8,21
0.9156 0.301
• • Backward elimination 1,10,11,12,16 0.9188 0.301
• • Stepwise regression1)
• • Genetic algorithm
1,5,12,17,19 0.9213 0.296
• • Leaps-and-bonds
•
•
•如：y: 正烷烃分子的沸点；x：分子中碳原子的数目
•
•
•
•例子：世界上第一个拓扑指数，Wiener指数，W（1947 ）
•
•四. 几个拓扑指数的介绍
•1. Randic 分子连接性指数(Connectivity index) •（1）分子支化度指数
•此化合物的C-C键为： •(1,4), (1,4), (1,4), (4,2), (2,1) •由此
分子拓扑指数介绍
•
•
•二. 拓扑指数的基本概念
• 1. 拓扑指数的定义
• 拓扑指数是一种数学的量，这种数学的量是图的不变量，它不随图中点的编序的改变而改变。准确些，应该称为图论指数，但习惯上常称为拓扑指数。由分子图所衍生的拓扑指数称为分子拓扑指数。

Theta图的Merrifield-Simmons指数和Hosoya指数

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分子拓扑指数介绍

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拓扑关系介绍

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拓扑指数在醚的QSPR研究中的应用

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分子拓扑指数介绍

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