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脂肪胺类化合物的_13_C核磁共振波谱模拟

手性

分析化学(FENXIHUAXUE) 研究简报第8期

                        

2001年8月ChineseJournalofAnalyticalChemistry936~940第29卷

脂肪胺类化合物的C核磁共振波谱模拟

许 禄 胡建强

(中国科学院长春应用化学研究所,长春130022)

摘 要 对脂肪胺类化合物的13C核磁共振波谱进行了模拟,所用方法为数学模型法。为此,提取了共振碳原子所处化学环境的拓扑特征、几何特征及电子特征。运用变量最优子集回归法对变量进行了选择,用多元回归法构造了数学模型,得到了比较满意的预测结果。

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关键词 C核磁共振波谱模拟,脂肪胺类化合物,变量最优子集回归,多元回归

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3

1 引  言

在我们实验室中,CNMRCNMR

数据库检索。结构解析专家系统是在实验数据(如MS、IR及谱等),然后由整体结构对接程序(常称为结构产生器)()13

物通常不唯一,所以需有方法对之进行验证。C种方法。方法的原理是:的化合物。

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。该种方法是由共振碳所处化学环境建立起数学模型并。,由这种方法所建的数学模型和共振碳所处化学环境密切相关,即

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。本研究进行了脂肪胺类化合物的C化学位移的模拟,获得了比较满意的结果。

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2 实验部分

211 化合物选取

脂肪胺类化合物作为广泛使用的碱类物质,在化学领域具有重要的地位。为此,选取了15个脂肪

〔1〕

胺类化合物的43个化学位移(图1)以进行本文中谱的模拟。图1中,右边所列数字为结构图中相应于所标碳原子的化学位移。212 参数的计算

谱模拟方法的成败就在于是否能够准确地表征碳原子所处的化学环境,因为结构的变化(如碳原子的连接方式等)都会使化学位移发生相当大的改变。所以,利用计算机来获取详细的结构信息参数是至关重要的。本研究除了进行了分子拓扑指数的计算之外,还计算了分子的电子参数和几何参数,其结果示于表1。2.3 变量的选择

〔3〕

通过变量的零值测试和偏差测试后,应用变量最优子集算法(Leaps2and2Boundsregression法)对剩余的变量进行最优组合的选择。Leaps2and2Bounds回归法能够快速、有效地求得m个变量中分别含1,2,...,m个变量的最优子集回归方程。其主要思想为:(1)试图减少每一个子集的运算量,如改变矩阵运算的算法;(2)应用一种不需要计算所有组合的子集而寻找最优子集的方法。该算法采用剩余平方和(RSS)作为从相同数目的自变量组成的子集集合中,识别出最优子集的判据。即相同变量个数子集的RSS

脂肪胺类化合物的_13_C核磁共振波谱模拟

越小,则由这些变量回归所得到的数学模型越优。因此,此法将寻找(不同变量个数)最优数学模

 2000209204收稿;2001201220接受

本文系国家自然科学基金资助项目(No.29875029)

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