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doc 【毕业设计】硝基苯的密度定量构效关系研究 ㊣ 精品文档 值得下载

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《【毕业设计】硝基苯的密度定量构效关系研究》修改意见稿

1、以下这些语句存在若干问题,包括语法错误、标点使用不当、语句不通畅及信息不完整——“.....其隐氢图为矩阵和指数本文所提出的拓扑指数之称为,它来源于矩阵,该矩阵的矩阵元定义为即,分子中原子之间的路径为时,矩阵元等于,其它则为零该矩阵实质上相当于邻接矩阵,如对于甲基丁烷,矩阵为矩阵仅考虑了分子中顶点的邻接关系和路径的长度,显然,只用此矩阵难以生成能用于表征具有杂原子及多重键的分子的拓扑指数,为此将如上矩阵增广,得矩阵其中矩阵的前两列分别对应各原子的度的开方度定义为原子所连的边的数目和各原子的范德华半径的开方。对作如下处理,为,实验值与估算值的关系见三维立体图。从表数据分析发现甲基,二硝基苯胺的实验值与计算值相差,通过与查阅不同的参考文献,文献具有相同数目的训练集,若将甲基,二硝基苯胺替换为氯硝基苯胺,通过更换该训练集我们重新用六个结构参数进行回归分析,相关结果为同方程相比较,回归系数和显著性检验值均有不同程度的提高,标准偏差减小......”

2、以下这些语句存在多处问题,具体涉及到语法误用、标点符号运用不当、句子表达不流畅以及信息表述不全面——“.....二硝基甲苯三硝基甲苯羟基硝基苯胺甲基,二硝基苯胺结论本文采用拓扑量子化学方法分别对个硝基苯的密度定量构效关系研究。研究结果表明,采用拓扑指数和量子化学参数建立了硝基苯的模型,具有良好的相关性,而且是影响硝基苯密度的主要因素。在硝基苯活性与硝基苯的分子结构参数的模型中,通过对硝基苯模型的检验和活性的预测,可知种硝基苯类化合物的生物活性值在之间,毒性最大的是三硝基甲苯,毒性最小的是硝基甲苯。此类化合物的毒性与取代基的种类数量和位置有关。将硝基苯类化合物对黑呆头鱼的活性值与值进行多元线性回归,得到了具有预测能力的模型。参考文献安丽英苯基烷胺类致幻剂及二芳基取代毗咯酮类抑制剂的定量构效关系研究首都师范大学研究生论文,郭宗儒,药物化学总论北京,中国医药科技出版社,年孙立力电性距离矢量用于药物定量构效关系研究重庆人学,梁桂兆,梅虎,李志良计算机辅助药物设计中的多维定量构效关系模型化方法化学进展唐有祺展望今后化学之发展化学通报王连生......”

3、以下这些语句在语言表达上出现了多方面的问题,包括语法错误、标点符号使用不规范、句子结构不够流畅,以及内容阐述不够详尽和全面——“.....并用线性回归方法得到应用方程,可以预测有机物的生物毒性,方程对大多数化合物拟合性很好。这模型的建立可监测研究成千上万种污染物对生物体的毒害,减少实验和野外实测的大量人力物力和经费。陈莉,陈艳在分子图的邻接矩阵基础上建立了种蕴含有机物生物活性因素的生物活性特征自相关拓扑指数,同个硝基苯类化合物对黑呆头鱼的急性毒性进行研究,并取得了准确度较高的估算结果。李宝宗采用半经验量子化学方法和分子图形学技术,获得种取代硝基芳烃的电子结构和立体结构参数对斜生栅列藻相关联,成功的建立了构效关系方程式,找出了影响取代硝基芳烃的斜生栅列藻生物毒性的主要结构因素。指数的构建拓扑指数简介分子拓扑指数是基于图论知识建立起来的种反映化合物分子结构的参数。分子拓扑参数可以由分子的二维结构计算获得,其计算过程般要经过分子结构的化学图表示化学图结构的矩阵化和数值化三个步骤......”

4、以下这些语句该文档存在较明显的语言表达瑕疵,包括语法错误、标点符号使用不规范,句子结构不够顺畅,以及信息传达不充分,需要综合性的修订与完善——“.....对内部样本估计能力以及对外部样本的预测能力这三个主要方面。其中模型对内部样本的估计能力主要由相关系数标准偏差检验值等参数进行评价。通常复相关系数越接近,标准偏差和均方根误差越小,而检验值越大则模型对内部样本具有越强的估计能力。模型的稳定性和对外部样本的预测能力是评价模型的重要性能指标,通常采用随机抽样检验和交互检验,简称等方法进行评价,而交互检验是评价和检验模型稳定性和预测能力最重要最有效的方法。交互检验是通过依次从训练集中抽出个样本后重新建立相关回归方程,用新建立的方程去预测抽出的样本,依次抽出不同的样本数,从而多次考察方程的预测能力,进而计算出交互检验系数,而交互检验系数是衡量方程预测能力的重要指标。本文通过留法进行交互检验,它是根据以上方法的思想,将个样本中的个用作为训练样本,剩下的个样本作为检验样本。第次先将第个样本留下作检验,用余下的个样本建模或确定参数模型,用检验样本代入模型,可得第个预测值......”

5、以下这些语句存在多种问题,包括语法错误、不规范的标点符号使用、句子结构不够清晰流畅,以及信息传达不够完整详尽——“.....自从于年提出表征分子结构支链性的拓扑指数至今,己有多种不同类型的拓扑指数出现,在众多的拓扑指数中应用较多的有指数参数指数指数,电子拓扑状态数。其中最常用的是和提出的分子连接性指数。拓扑参数由于其计算简单,快速,有效,在中得到了广泛应用。国内些知名学者如王连生,许禄等对拓扑指数做了大量研究并有专著发表,。由于拓扑学参数直接产生于化合物的分子结构,通过采用图论的方法具体数值来表征分子的结构特征,能够有效反应分子中键的性质,原子间的结合顺序,分子的支化度情况以及分子的形状等结构信息,并且计算客观简便,而且指数丰富,因此拓扑指数法成为目前应用最广的种分子结构信息获取方法之,拓扑指数应用研究也成为当前信息化学的重要分支。硝基苯的分子结构信息拓扑指数的构建原理个原子可以表示为图,其中原子相对于图的顶点......”

6、以下这些语句存在多方面的问题亟需改进,具体而言:标点符号运用不当,句子结构条理性不足导致流畅度欠佳,存在语法误用情况,且在内容表述上缺乏完整性。——“.....其隐氢图为矩阵和指数本文所提出的拓扑指数之称为,它来源于矩阵,该矩阵的矩阵元定义为即,分子中原子之间的路径为时,矩阵元等于,其它则为零该矩阵实质上相当于邻接矩阵,如对于甲基丁烷,矩阵为矩阵仅考虑了分子中顶点的邻接关系和路径的长度,显然,只用此矩阵难以生成能用于表征具有杂原子及多重键的分子的拓扑指数,为此将如上矩阵增广,得矩阵其中矩阵的前两列分别对应各原子的度的开方度定义为原子所连的边的数目和各原子的范德华半径的开方。对作如下处理,为,实验值与估算值的关系见三维立体图。从表数据分析发现甲基,二硝基苯胺的实验值与计算值相差,通过与查阅不同的参考文献,文献具有相同数目的训练集,若将甲基,二硝基苯胺替换为氯硝基苯胺,通过更换该训练集我们重新用六个结构参数进行回归分析,相关结果为同方程相比较,回归系数和显著性检验值均有不同程度的提高,标准偏差减小......”

7、以下这些语句存在标点错误、句法不清、语法失误和内容缺失等问题,需改进——“.....聂长明,部分天然产物分子结构和原子结构参数表征及研究中南林业科技大学博士学位论文,李颖娇,叶非定量构效关系在农药设计合成中的应用进展农药科学与管理张子丰,董德建,刘兴泉拟除虫菊酯类农药结构急性毒性的三维定量构效关系研究吉林农业大学学报,陈海峰,董喜城,谷妍抗小麦赤霉病类含氟农药的化学学报刘斌,石炳兴,元英进,孙命,缪方明紫杉醇类似物结构与活性关系模型天津大学学报朱杰,张万年,季海涛,周有骏,朱驹,吕加国喜树碱及其衍生物的比较分子场分析研究中国药物化学杂志王晓栋,肖乾芬,崔世海,刘树深,尹大强,王连生等分子全息预测环境污染物的雌激素活性中国科学辑化学,许禄,吴亚平硝基苯类化合物结构毒性定量构效关系研究环境科学学报周文富,孙贺琦硝基苯类化合物的位电荷密度能与生物毒性的研究有机化学陈艳......”

8、以下文段存在较多缺陷,具体而言:语法误用情况较多,标点符号使用不规范,影响文本断句理解;句子结构与表达缺乏流畅性,阅读体验受影响——“.....在结果的辅助下,探讨污染物与环境间相互作用规律以及对生物体的毒性作用机理。通过定量构效关系预测化合物毒性并研究其作用机理具有重要意义,特别是在实验数据不全或不容易获得的情况下,被看作是毒理学的可靠预测工具。美国有毒物质及疾病管理局,美国环保局及美国食品与药品管理局等政府部门已经承认并接受了的活性预测数据和结果,并将其作为确定有机污染物优先等级进行有毒有机污染物的危险性评价和管理的决策依据。目前,国际国内有许多科研工作人员关注毒效关系研究,在环境毒物分析中,方法已经广泛用于卤代烃,多环芳烃,苯胺,苯酚,硝基苯等重要环境污染物对水生生物及些微生物的急性毒性研究。近年来,对内分泌干扰物以及其他些毒性如对眼睛以及皮肤等部位的刺激性等也广泛引起了研究人员的注意。目前对有机物毒性研究侧重对有机物毒性机理进行探讨,特别是随着量子化学参数的引入,大大推动了毒理研究的发展......”

9、以下这些语句存在多方面瑕疵,具体表现在:语法结构错误频现,标点符号运用失当,句子表达欠流畅,以及信息阐述不够周全,影响了整体的可读性和准确性——“.....最后可得个预测值。采用进行交互检验硝基苯的模型,其预测值见表,预测结果如下建模预测从结果可知复相关系数才与多元线性回归分析比较接近,而且根据留法交互检验过程中每次回归的复相关系数可知,个复相关系数与同方程相比较大体相近,而且最大为,最小仅为,通过分析大致服从正态分布,因此模型没有出现过拟合与拟合性能很差的现象,说明模型具有良好的稳健性能。硝基苯的活性实验值计算值预测值三维立体图如下所示预测值计算值实验值为了进步考察所述模型的稳健性和预测能力,采用随机抽样予以检验。所考察的模型样本数目属于大样本,采用随机抽样扣除个样本化合物为表中带的化合物,用余下的个样本进行建模,经多元线性回归得其中复相关系数与同方程相比较非常接近,说明模型具有总体稳健性。用式对未参与回归的个测试集进行计算,结果列于表,通过分析表明预测值与实验值比较吻合,因而模型具有较强的预测能力......”

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