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基于MOLMAP指数的光化学反应分类预测被引量：1: 2012年; 由反应物和产物的结构衍生了反应物、产物和化学反应的MOLMAP指数,其中化合物的结构由化学键的物理化学性质和拓扑性质所表征.将前述MOLMAP指数应用于一个含七类光化学反应的数据集,通过随机森林建立了三种类型的模型:(1)预测反应物可能发生的反应类型;(2)预测可能合成产物的反应类型;(3)预测整个化学反应的类型.由于无需指定数据集中参与反应的化学键,所以,MOLMAP指数能够得到广泛的应用.所得分类预测结果好于我们此前对同一数据集的研究,表明改进化学键的描述有助于提高MOLMAP指数的预测能力.; 张庆友冯秀林龙海林索净洁张丹丹许力壮许禄

MOLMAP指数生成及其在化学反应分类和反应性预测中的应用: 2012年; 分子MOLMAP指数是通过递交一个分子中所有化学键描述符到Kohonen自组织映射,基于一个特定的算法所生成,其中Kohonen自组织映射已经预先由多种类型化学键所衍生的描述符进行了训练。化学键描述符由化学键的物理化学性质或(和)拓扑性质组成。MOLMAP指数是一个基于化学键类型的分子指数。若2个描述符相似的化学键激活同一个Kohonen自组织映射神经元,则2个化学键为同一类型。进一步,采用反应物与生成物的MOLMAP指数差异性描述化学反应,衍生了化学反应的MOLMAP指数。此指数能够在没有参与化学反应的化学键信息的情况下进行化学反应的相关研究,因而能够广泛地应用。本文从3个方面概述了MOLMAP指数的应用:1)在化学反应分类中的应用,例如:预测生物代谢反应分类;2)在化学反应性预测中的应用,化学反应性是指与化学反应有关的性质,例如:预测物质的变异性和抗氧化性;3)在三维数据处理中的应用,是基于MOLMAP指数算法进行的扩展,例如:预测氯酚类化合物的毒性。; 龙海林冯秀林索净洁张丹丹李静亚张庆友许禄

MOLMAP指数及其在变异性预测中的应用被引量：1: 2012年; 分子映射(MOLMAP)指数是以分子的化学键描述符为基础,通过Kohonen自组织映射依据一定的算法而衍生.化学键描述符是由化学键的物理化学性质,如两端原子的电荷差和拓扑性质,键连杂原子数量等所组成.本文将分子映射指数应用于4075个有机物质(Ames实验结果:2305个结构有诱变性,1770个结构无诱变性)的变异性预测.通过随机森林,分别采用三种类型的指数建立模型:(1)采用不同维数的分子映射指数;(2)采用全局分子描述符;(3)将分子映射指数与全局分子描述符相结合.整个数据集的集外(out-of-bag)交叉验证的正确预测率达到85.4%.为了检验模型的稳定性,采用所建模型预测源于另一数据库的472个化合物,正确预测率为86.7%,与此前的研究相比,两个预测结果均有所提高.; 张庆友龙海林冯秀林索净洁张丹丹李静亚许力壮许禄; 关键词：诱变性

EAID指数改进及其区分能力评价被引量：1: 2015年; EAID指数是一个高选择性的拓扑指数,具有广泛的应用前景,例如数据库中的化合物结构检索,但是该指数不能区分某些含2个非氢原子的分子。为了克服此弱点,在本文中改进了EAID指数。经检验,改进的EAID指数成功地解决了前述问题。进一步采用了2个大数据集验证改进的EAID指数的区分能力:1)由1-22个碳原子组成的饱和非环烷烃的所有同分异构体,共3,807,434个分子;2)含8个非氢原子的化合物,包括C8,C7N,C7O和C6NO的所有同分异构体,共416,249个分子。原EAID指数和改进的EAID指数在这2个数据集中均未发生简并。这些结果说明改进的EAID指数与原EAID指数具备相似的区分能力。; 武诚诚郑方方赵谈封索静洁张庆友许禄

基于基团属性的手性Am指数及应用: 2011年; 代替原子序数,采用有意义的属性,例如基团尺寸,来比较手性中心键连4个基团的大小,并通过各基团属性的排序判断手性中心的构型为类R/S。以所得到的新构型为基础,扩展了基于分子结构和距离矩阵的Am指数,提出了新的手性Am指数,以其与物化手性描述符相结合来表征一个分子的手性,并应用于脂化酶作为催化剂条件下,手性伯醇产物的立体选择预测以手性指数和Random Forests建立模型,通过交叉验证,能正确预测整个数据集的90%的对映异构体。; 张庆友张丹丹周艳梅郝军峰许禄

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河南省国际科技合作计划项目(114300510009)