摘 要 通過對飽和酯類化合物分子結構特徵及其氣相色譜保留指數（RI）與分子結構間關係的研究，提出了修正的分子極化效應指數(MPEIm)，烷基的極化效應指數(PEI)，奇偶指數（OEI）， 均衡電負性（XP），立體效應指數SVij等拓撲-量子結構引數，運用多元線性迴歸（MLR）方法獲得了飽和酯類類化合物在不同極性色譜柱上的氣相色譜保留指數與這些拓撲-量子指數間良好的定量結構-性質相關（QSPR）模型，相關係數均大於0.99。分子結構引數具有明確的物理化學意義且易於計算和運用。與文獻研究的比較結果表明：由上述分子結構引數得出的模型方程適用於各類飽和酯類化合物的氣相色譜保留指數且具有較好的穩定性和準確性。
關鍵詞 飽和酯類化合物；氣相色譜保留指數；拓撲-量子指數；多元線性迴歸；定量結構-性質相關
1 引 言
QSAR/QSPR是指有Hansch等建立並開發的定量結構活性關係（Quantitative structure-activity relationship（QSAR））和定量結構性質關係(Quantitative structure-property relationship（QSPR）)，它假設化合物結構與其性質之間具有相關性，採用統計擬合建立分子結構描述引數與其性質之間的定量關係，從而研究化合物的性質。這兩種定量化合物結構-性質關係的研究已受到廣泛關注[1-3]。色譜保留指數（RI）是化合物的重要色譜性質引數，其研究目標是：（1）確定具有最豐富結構資訊的分子結構引數，（2）用選擇的分子結構引數建立準確的數學模型以預測化合物的性質，（3）深入瞭解化合物結構與性質間的關係，並運用數理統計學方法對建立的預測模型的穩定性和準確性進行評價。
1個較好的QSPR預測模型通常要求有大的相關係數，小的標準偏差及儘可能少的引數，但究竟多少引數較為合適呢？化學家們1直致力於解決這個問題卻很難給出令人滿意的答案，其中首要的任務是選擇恰當的分子結構引數去表徵化合物的結構。常用的兩種研究途徑是：（1）用計量學演算法從已有的大量的量子化學引數中去選擇1定的引數建立預測模型[4-5]。這些引數雖然可以獲得較好的預測結果且具有較明確的物理意義，但計算過程往往較複雜。（2）在分子圖論基礎上提出新的分子拓撲指數建立預測模型[6-8]，拓撲指數的最大優點在於其計算簡單，易於運用。因此，我們結合量子化學引數與拓撲指數的優點，依據化合物分子結構直接提取拓撲-量子引數建立了簡單、適應範圍廣泛的QSPR預測模型，這些指數能較好地反映出分子結構特徵且易於計算。
有關飽和酯類化合物在不同極性色譜柱上的氣相色譜保留指數預測的研究國內外的相關報道有： 用半經驗量子化學方法PM3計算得到的量子化學引數CHI-0A, CHI-2A, CHI-0AV, CHI-2AV, WA, QMAX, QTOT, LUMO, DIP建立了98個飽和酯類化合物氣相色譜保留值的MLR模型[9]，國內的相關報道還很少。
本文的主要研究目標是：（1）以分子圖論為基礎提取拓撲-量子指數，建立飽和酯類化合物在不同極性色譜柱上的氣相保留指數的預測模型；（2）對提出的的拓撲-量子指數及建立的預測模型作出評價；（3）探討飽和酯類化合物分子結構與其性質間的相關關係。
2 方 法
2.1 資料與軟體
資料：本文研究了98個飽和酯類化合物，其在不同極性色譜柱上的Kovats氣相色譜保留指數的實驗值來自於Ashes和Haken的工作[10]，列於表3中。
軟體：使用Origin and Bilin 程式包[11]進行資料的多元線性迴歸分析及預測模型的統計學分析，其餘的計算用Matlab 6.0 自程式設計序完成。
2.2 分子結構引數的定義及計算
在QSPR研究中，如何以化合物的分子結構為基礎選擇恰當的分子結構引數是影響預測模型準確性的`重要因素，常用的有結構引數，幾何引數，拓撲指數，電子引數，量子化學方法及熱動力學分子結構描述符。其中量子化學引數具有較明確的物理意義，拓撲指數是基於圖論的2維引數，能反映出分子大小，分支，柔韌性及分子整體形狀，可直接從化合物的分子結構計算得到且對結構各異的各類化合物都適應，這兩類引數廣泛應用於QSPR研究中。由於飽和酯類化合物可看作烷烴的氫原子被極性基團羰基或醛基取代而成，飽和酯類化合物具有明顯的極性，其氣相色譜保留值主要決定於烷基和極性取代基的性質，因此我們提出極化效應指數(PEI)，奇偶指數（OEI），立體效應指數（SVij）來表示烷基的性質，用均衡電負性(XP)，修正的分子極化效應指數（MPEIm）來表示極性取代基的作用。這幾個既有明確物理意義又易於計算的拓撲-量子指數能較準確地表徵飽和酯類化合物氣相色譜保留指數與其分子結構間的定量關係。化合物的拓撲-量子引數值列在表3中。
2.2.1 烷基的極化效應指數PEI
我們以前的研究工作中[12]提出，1個點電荷探測點可以