碳纳米材料是21世纪最有潜力的功能材料,由于其独特的电学、力学、光学和抗氧化抗菌等性质使得碳纳米材料在半导体、生物医学、新材料等领域有广阔的应用。定量结构-活性（性质）关系（Quantitative structure-activity/property relationship,QSAR/QSPR）是基于分子结构特征与化合物生物活性（理化性质）间相互数量关系,运用统计学方法构建这两者间数学模型一种研究方法。开展碳基纳米材料或碳簇衍生物的QSAR/QSPR研究,对于深入认识该类特殊材料并更好地利用其功能具有重要的意义。本论文共分为四部分。第一部分为QSAR/QSPR基本概念、基本原理、研究流程、发展历程等的介绍。重点对结构描述符和建模方法进行了展开,引出课题组发展的新的分子表面静电势参数并提出本文工作思路。第二部分对石墨烯和单层碳纳米管这两种碳纳米材料在不同溶剂中分散性进行QSPR研究。结果表明,表面静电势参数结合常规的量子化学描述符可以很好地描述溶剂分子结构与石墨烯在各种溶剂中分散度之间的定量关系。采用多元线性回归分析（MLR）得到的线性模型的相关系数和标准偏差分别为:R2=0.951,RMSEE=0.103;留一法交叉验证的相关系数和标准偏差为:Rcv2=0.899,RMSCV=0.148;针对测试集的相关系数和标准偏差为:RPred2=0.937,RMSEP=0.086。模型中共引入了 8个参数,这些参数具有明确的含义,可以较好地从溶剂-溶质分子间相互作用的角度对模型的合理性进行解释。利用这些参数和最新的机器学习方法,构建了多种非线性模型。其中偏最小二乘支持向量机（LSSVM）和高斯过程（GP）的结果较为理想,比线性模型有一定改善。蒙特卡洛交叉验证（MCCV）分析显示,线性模型和GP模型的峰值、中位qext2值分别是0.935、0.915,积分qe2xt值也都在0.850以上,表明模型具有很好的预测能力。这一结果全面优于已有文献报道（Yousefinejad S等人使用Dragon描述符所得最好的模型训练集相关系数和标准差分别是R2=0.850,RMSEE=0.380,预测集相关系数和标准差分别是RPred2=0.900,RMSEP=0.320）。针对单层碳纳米管在不同溶剂中分散度的建模结果则有些差强人意。线性模型的R2=0.654,RPred2=0.483,相比之下非线性的LSSVM和GP模型的拟合能力和预测能力均有较明显改善（R2分别为0.738和0.743,RPred2值得分别为0.662和0.728）。与文献结果对比,模型的拟合和预测能力还是稍有不如。碳纳米管可以看做石墨烯分子卷曲而成,表面静电势参数在反映由于卷曲（环扭曲）引起的电子结构性质的变化方面可能存在一定的局限性。第三部分研究C60在不同溶剂中溶解度的定量结构-性质关系。通过MLR方法建立的表面静电势描述符与溶解度的线性模型的R2=0.819。MCCV分析显示峰值、中位和积分的qext2均大于0.770,说明模型的稳定性和预测能力都是不错的。相对线性模型而言,LSSVM、GP和随机森林（RF）等非线性建模方法给出的结果,在稳定性和预测能力均有较大程度的提高,其中GP模型表现最佳,R2达到0.988。第四部分对C60衍生物作为HIV-1蛋白酶抑制剂进行了 QSAR研究。针对训练集的线性模型,R2=0.808,拟合能力可以接受,但是该模型对于预测集化合物的预测能力较差。HIV-1蛋白酶抑制活性反映的是HIV-1蛋白酶活性位点与C60衍生物之间的相互作用,这种作用比较复杂,而表面静电势参数描述符反映的结构信息大多与分子间静电作用相关,未能考虑立体因素的影响,因此在QSAR研究方面仍存在不足。