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有机物的水溶解性是其最重要的性质之一，绝大多数有机物所具有的物化性质和生物活性都与其水溶解性有关，掌握这一性质及其规律对于了解有机物的环境及生物效应具有极为重要的意义。应用定量结构—性质相关(QSPR)技术可以对难以获得的有机物水溶解性数据作出估计或预测。本文采用基于分子电性距离矢量的二维拓扑描述子，研究了若干有机化合物的结构与水溶性之间的定量关系，建立了一系列定量结构—水溶解性相关模型，获得满意结果。
主要研究内容及成果如下：
1.应用一种新的修正E-状态指数表征一系列单官能团有机物化合物的分子结构，并用其对含醇、酮、酯、醚、卤代烃、炔烃、烯烃、芳烃、烷烃等结构的156个化合物的水溶解性进行了QSPR研究。在分别对9类单官能团化合物建立QSPR模型的基础上，建立了修正E-状态指数与156个有机物水溶解性的定量模型，所得多元线性回归模型的相关系数r与模型均方根误差RMSEE分别为0.9527和0.402，LOO交互校验相关系数q与均方根误差RSMEP分别为0.9456和0.430。分子建模与预测结果表明，修正E-状态指数具有较高的结构选择性和良好的性质相关性，描述子变量具有明确的结构意义，所得模型稳定，能准确估计与预测该系列有机化合物的水溶解性。
2.应用MEDV-13描述子对1290个有机物的水溶解性数据进行了QSPR研究。以PLS、VSMP方法进行了变量优化，成功建立了有机物水溶解性与MEDV-13描述子之间的6变量线性模型，模型相关系数r和均方根误差RMSEE分别为0.8127和1.18，LOO交互检验的预测相关系数q和均方根误差RMSEP分别为0.8101和1.19，证明所得QSPR模型稳定，具有一定的预测能力。以21个典型有机化合物的外部样本检验模型，结果满意。
3.通过对有机物水溶解性的QSPR研究，为有机物水溶解性的评价与预测提供了有效方法。建立了一批有机物分子结构参数和性质数据库。