[发明专利]一种基于智能相关指数对常见环境毒物性质/活性预测方法

摘要

本发明涉及一种新型的基于智能相关指数的环境毒物分子性质/活性的预测方法，适用于根据环境毒物化合物分子结构信息预测其在环境中的性质/活性。该方法包括如下步骤：1)定义原子类型，将原子按照其支化度化分为4类；2)依据所研究环境毒物分子的结构特征由用户自己定义非氢原子的性质相关参数(PCP)、距离关系函数(DCF)；3)确定智能相关函数；4)智能相关指数(ICI)的计算；5)根据统计结果得到最佳预测模型。经验证本发明的环境毒物分子结构表征方法具有物化意义明确、可调节、结构表征能力强、拓展性能好的优点，在多类环境毒物分子的定量构效预测研究中取得了良好的效果。

主权项

一种基于智能相关指数对常见环境毒物性质/活性的预测方法，其特征在于，该方法包括下述步骤：1)根据环境毒物分子结构性质特征定义性质相关参数PCP、距离关系函数DCF；2)根据定义的性质相关参数PCP、距离关系函数DCF获得智能相关函数ICF；3)由智能相关函数ICF与原子支化度获得智能相关指数ICI进行环境毒物分子结构参数化计算；4)在环境毒物分子实测的实验活性值与环境毒物分子结构参数化计算值间运用多元线性回归、偏最小二乘方法进行数学建模；5)构建环境毒物分子结构与性质/活性间关系的数学模型；6)在构建环境毒物分子数学模型中获得留一法交互检验复相关系数Qcum’；7)调整智能相关指数ICI值，重复步骤2)‑5)，得到Qcum”，……8)在多个Qcum值中选取最大复相关系数Qcum；9)由对应最大复相关系数Qcum的数学模型，确定最佳对环境毒物性质/活性的预测模型，用于预测没有经过实验测定的同类型有机毒物的相关性质/活性。