【摘 要】
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本项研究主要通过Chemoffice6.0软件中的AMI-MOPAC算法计算了36个苯酚、苯胺类化合物的量子化学结构参数，其中包括表征化合物分配能力的logKow脂溶性参数、表征化合物极性MR、
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本项研究主要通过Chemoffice6.0软件中的AMI-MOPAC算法计算了36个苯酚、苯胺类化合物的量子化学结构参数，其中包括表征化合物分配能力的logKow脂溶性参数、表征化合物极性MR、表征化合物结构性能的HOF、TE、Ele.E、Torsion E等电性参数以及反映化合物分子轨道能的ELUMO、EHOMO的轨道能参数，并对大型蚤的24hEC50与各参数之间的关系进行探讨，进一步了研究量子化学参数与其毒性的关系。 采用多元逐步回归法建立了揭示模型线性关系的QSAR模型，对模型进行稳定性检验，并采用样本集外的化合物对所建立的QSAR模型进行预测；选择合适的网络结构模型（8：8：1），运用人工神经网络的BP算法，建立揭示模型的非线性关系的QSAR模型。在此基础上对两种不同方法建立的QSAR模型进行比较，结果表明运用人工神经网络的BP算法建立的QSAR模型，其稳定性以及预测效果均优于多元逐步回归分析所得的QSAR模型。并根据所得的QSAR模型对苯酚、苯胺类化合物的毒性机理进行探讨。
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