Разработка топологического QSPR моделирования для прогнозирования физических свойств полимеров на основе анализа информации об их структуре с использованием оптимальных дескрипторов. Применение методики расчетов для моделирования параметра Флори-Хаггинса.
Аннотация к работе
АКАДЕМИЯ НАУК РЕСПУБЛИКИ УЗБЕКИСТАН ИНСТИТУТ ХИМИИ И ФИЗИКИ ПОЛИМЕРОВРабота выполнена в Институте химии и физики полимеров Академии наук Республики Узбекистан Защита состоится "_18_"_июня___2010 года в _14 00__ часов на заседании специализированного совета ДК 015.24.01 при Институте химии и физики полимеров АН РУЗ по адресу: 100128, г. С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке Института химии и физики полимеров АН РУЗ Таянч сузлар: структура - хосса ми?дорий бо?ланиши (QSPR), дескриптор, полимер, эритувчи, молекуляр граф. Цель работы: разработка топологического QSPR моделирования для прогнозирования физических свойств полимеров на основе анализа информации об их структуре с использованием оптимальных дескрипторов, основанных на статистических закономерностях как теоретической основы для определения свойств и целенаправленного синтеза полимеров.Поэтому роль различных теоретических моделей и вычислительных методов в конструировании и оценке свойств полимеров должна заключаться, в частности, в поиске связи «структура-свойство», реализованной в соответствующих принципах, физико-математических и компьютерных моделях. Наиболее перспективным в этом отношении является подход, основанный на методологии QSPR (Quantitative Structure-Property Relationships - количественные соотношения «структура - свойство»). В настоящее время существует три основных теоретических метода количественной оценки свойств полимеров, которая осуществляется на основе их строения. Диссертация выполнена в соответствии с тематическими планами научно-исследовательских работ Института химии и физики полимеров 3Ф: «Научные основы формирования наночастиц и наноструктур в полимерных системах», ФПФИ 103-06 “QSPR моделирование параметра Флори-Хаггинса полимерных систем с использованием представления молекулярной структуры в виде "наносегментов"” и ФА-3-Ф-Т-100 “Наноструктуры в полимерах. Цель исследования - разработка топологического QSPR моделирования для прогнозирования физических свойств полимеров на основе анализа информации об их структуре с использованием оптимальных дескрипторов, основанных на статистических закономерностях как теоретической основы для определения свойств и целенаправленного синтеза полимеров.В первой главе (обзоре литературы) проанализированы основные концепции выявления связи между строением веществ и их физико-химическими свойствами, описано применение теории графов для кодирования молекулярных структур, основные понятия теории графов, подходы для установления теоретических зависимостей «структура-свойство/активность», особенности дескрипторного описания молекулярной структуры химических соединений; проанализированы известные зависимости, связывающие строение веществ и их свойств; обсуждены современные программные средства моделирования QSPR, QSAR и системы прогноза свойств соединений. Корреляционные веса - это альтернатива аддитивным вкладам молекулярных фрагментов, но под моделью подразумевается не сумма инкрементов различных молекулярных фрагментов и(или) функциональных групп (что характерно для аддитивных схем), а корреляционная связь величины представляющего интерес физико-химического параметра с дескриптором (что характерно для моделирования посредством регрессионного анализа). В таблице 1 представлено статистическое качество ОКВЛИ моделей, основанных на дескрипторах D(0EC), D(1EC), D(2EC) и D(3EC). Из таблицы 1 видно, что лучшая модель температур стеклования получена для дескриптора D(2EC), поскольку модели, основанные на D(0EC) и D(1EC), имеют статистические качество хуже, чем модель, основанная на D(2EC), а при использовании дескриптора D(3EC), происходит «переучивание», когда высокое качество модели для обучающей выборки, сопровождается ухудшением качества модели на контрольной выборке. Из расчетов видно, что наиболее применимым локальным инвариантом следует считать расширенную связность второго порядка, так как модель, полученная на ее основе имеет лучшие статистические характеристики относительно других моделей.Разработана новая методика для проведения исследований «структура-свойство» на основе оптимальных дескрипторов, рассчитываемых при помощи индексов связности и кодов ближайшего соседства для однокомпонентных систем. На основе статистических данных анализа результатов показано, что модель описывает температуру стеклования полиариленоксидов удовлетворительно с коэффициентом корреляции r=0,9288. Проведено компьютерное моделирование коэффициента распределения октанол-вода с помощью двух локальных инвариантов - расширенной связности и кодов ближайшего соседства, и на основе анализа результатов оптимизации показано, что модель с использованием кодов ближайшего соседства отлично описывает параметр гидрофобности органических соединений с наилучшими статистическими характеристиками (r=0,9966).