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苯烷基胺类迷幻剂的定量结构—活性关系(QSAR)研究

中文摘要第1-10页
ABSTRACT第10-14页
第一章 综述第14-27页
   ·迷幻剂简介第14-16页
     ·精神药理学效应第14页
     ·毒性与成瘾第14-15页
     ·迷幻剂分类及活性第15-16页
   ·迷幻剂的作用机理第16-18页
   ·苯烷基胺类迷幻剂的QSAR研究现状第18-22页
   ·本文的工作第22-23页
 参考文献第23-27页
第二章 原理和方法第27-41页
   ·量子化学理论第27-31页
     ·密度泛函理论(DFT)第27-29页
     ·基组的选择第29页
     ·Gaussian 03程序包简介第29-31页
       ·结构优化和频率分析第30页
       ·分子轨道分析第30-31页
   ·定量结构-活性关系(QSAR)第31-39页
     ·参数的计算第31-34页
       ·拓扑学方法第32页
       ·量子化学方法第32-34页
     ·QSAR的分析方法第34-39页
       ·多元线性回归第34-35页
       ·人工神经网络第35-38页
       ·模型的质量评价第38-39页
 参考文献第39-41页
第三章 苯烷基胺类化合物的参数计算及量子化学研究第41-54页
   ·数据来源第41-44页
   ·参数计算第44-45页
   ·量子化学研究第45-52页
     ·前线轨道分析第45-46页
     ·电荷分布分析第46-52页
   ·结论第52页
 参考文献第52-54页
第四章 苯烷基胺类化合物多元线性回归模型的建立第54-63页
   ·参数筛选及模型的建立第54-59页
   ·模型的检验第59-60页
   ·结论第60页
 参考文献第60-63页
第五章 苯烷基胺类化合物人工神经网络模型的建立第63-72页
   ·33个苯烷基胺类化合物人工神经网络模型的建立第63-66页
     ·人工神经网络模型的建立第63-65页
     ·模型的检验及效果分析第65页
     ·小结第65-66页
   ·75个苯烷基胺类化合物人工神经网络模型的建立第66-71页
     ·变量筛选第66-68页
     ·模型的建立第68页
     ·模型的检验第68-70页
     ·结果及讨论第70-71页
 参考文献第71-72页
第六章 人工神经网络的应用研究第72-82页
   ·人工神经网络用于49个苯烷基胺类化合物的QSAR研究第72-76页
     ·数据来源第72-74页
     ·人工神经网络模型的建立第74-75页
     ·模型的检验第75-76页
     ·小结第76页
   ·人工神经网络用于2-苯基吲哚衍生物的QSAR研究第76-80页
     ·数据来源第77-78页
     ·人工神经网络模型的建立第78-80页
     ·ANN与MLR模型比较第80页
     ·ANN模型的检验第80页
     ·小结第80页
   ·结论第80页
 参考文献第80-82页
第七章 总结与展望第82-85页
   ·总结第82-84页
   ·展望第84-85页
发表文章目录第85-86页
致谢第86-87页

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