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有机物环境毒性与皮肤渗透性定量预测模型比较研究

摘要第1-3页
ABSTRACT第3-9页
前言第9-12页
第一章 文献综述第12-38页
   ·有机化合物的风险评价第12-16页
     ·化合物的环境风险评价第13-14页
     ·化学毒性数据极大欠缺第14-15页
     ·化学品毒性试验研究第15-16页
     ·国外相关工作第16页
   ·定量结构活性关系模型第16-23页
     ·构效关系模型构建原理/方法第16-18页
     ·QSAR关系研究方法第18-21页
     ·分子结构描述符第21-23页
   ·QSAR模型的数学算法及表征第23-28页
     ·QSAR模型的数学算法第23-26页
     ·QSAR模型的表征第26-28页
   ·定量结构活性关系模型的进展与应用第28-35页
     ·QSAR在化学品渗透性和水生毒性预测中的应用第28-33页
     ·QSAR在化学品管理中的应用第33-34页
     ·QSAR的发展趋势及特点第34-35页
   ·主要研究内容第35-38页
第二章 基团拆分与结构校正改进有机物水生毒性QSAR模型第38-52页
   ·前言第38-39页
   ·实验部分第39-43页
     ·实验数据第39页
     ·基团拆分第39-40页
     ·回归方法及误差分析第40-41页
     ·模型建立方法第41-43页
   ·结果与讨论第43-50页
     ·模型I第43页
     ·模型II第43-45页
     ·模型III第45-46页
     ·模型IV第46-47页
     ·模型V第47-50页
     ·模型比较第50页
   ·结论第50-52页
第三章 有机物水生抑制毒性QSAR模型比较研究第52-70页
   ·前言第52-53页
   ·实验部分第53-57页
     ·实验数据第53-54页
     ·分子描述符第54页
     ·描述符的含义第54页
     ·回归方法第54-57页
   ·结果与讨论第57-68页
     ·基团划分第57-59页
     ·多元线性回归模型第59-60页
     ·偏最小二乘法模型第60-62页
     ·人工神经网络模型第62-67页
     ·模型比较第67-68页
   ·结论第68-70页
第四章 N取代氟乙酰胺急性毒性的3D-QSAR模型研究第70-80页
   ·引言第70-71页
   ·数据与方法第71-73页
     ·N取代氟乙酰胺的分子结构与其急性毒性第71页
     ·构象优化第71页
     ·分子叠合第71-72页
     ·COMFA和COMSIA方法第72-73页
     ·3D-QSAR模型的测试和统计分析第73页
   ·结果与讨论第73-79页
     ·COMFA分析第73-76页
     ·COMSIA分析第76-79页
   ·小结第79-80页
第五章 苯胺类化合物联合急性毒性评价与预测第80-94页
   ·前言第80-81页
   ·实验部分第81-85页
     ·设备与材料第81-82页
     ·实验方法第82-83页
     ·联合毒性评价方法第83-85页
   ·结果与讨论第85-93页
     ·鱼体敏感度检测第85页
     ·化合物单一毒性的测定第85-86页
     ·苯胺类化合物的联合毒性及评价第86-91页
     ·苯胺类化合物的联合毒性预测第91-93页
   ·小结第93-94页
第六章 化合物皮肤渗透性2D-QSAR预测模型比较研究第94-104页
   ·前言第94-95页
   ·实验部分第95-98页
     ·实验数据第95页
     ·分子描述符第95-97页
     ·数据统计分析第97-98页
   ·QSPR模型建立第98-99页
     ·K-均值聚类第98页
     ·多元线性回归法第98页
     ·偏最小二乘回归法第98-99页
   ·结果与讨论第99-102页
     ·样本集划分第99页
     ·STEPWISE MLR预测模型第99-101页
     ·PLS预测模型第101-102页
     ·模型比较分析第102页
   ·结论第102-104页
第七章 化合物皮肤渗透性HQSAR模型研究第104-115页
   ·前言第104-105页
   ·实验部分第105-108页
     ·实验数据第105-106页
     ·QSPR模型建立第106-107页
     ·HQSAR模型建立第107-108页
   ·结果与讨论第108-113页
     ·样本集划分第108页
     ·QSAR预测模型第108-109页
     ·HQSAR预测模型第109-113页
   ·结论第113-115页
第八章 结论与展望第115-120页
   ·结论第115-116页
   ·主要创新点第116-117页
   ·展望第117-120页
参考文献第120-140页
攻博期间发表论文和参加科研情况说明第140-142页
附件I 824 种有机化合物水生毒性实验及模型预测值第142-161页
附件II 化合物训练集、验证集和预测集CAS号分配表第161-164页
附件III 84 种化合物皮肤渗透性预测模型16 种重要描述符的数值第164-169页
致谢第169页

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