论文部分内容阅读
本文以计算所得的15对手性对映体分子结构描述符和毛细管电泳实验所得保留时间为依据，应用主成分分析(PCA)结合BP神经网络等化学计量学方法，研究了手性分子结构对毛细管电泳保留时间的影响，每个手性对映体分子计算的描述符有167种，经过筛选发现其中的13个参数对保留时间具有显著影响，依此建立了人工神经网络预测模型。对4种手性分子的保留时间进行预测，其相对误差均低于2％。研究结果为手性物质的毛细管电泳分离提供有价值的信息。