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有机化学教学中有效教学模式和方法的运用被引量：1: 2013年; 有机化学作为众多化学相关学科的一门专业基础课,其重要地位是显而易见的,以往的很多文献中关于有机化学的教学研究和教学改革丰富多彩。本文根据教学过程中行之有效的教学方法的学习和教学经验的积累,以激发学生的学习兴趣和提高教学效果为目的,讨论有机化学教学中能很好提高教学效果的互动教学模式和多媒体教学的应用体会。; 石春玲李鸣建朱杨杨; 关键词：有机化学互动教学模式多媒体教学教学效果

基于神经网络的喹诺酮羧酸类衍生物活性研究: 2019年; 喹诺酮类衍生物具有较好的抗菌杀菌能力及抗肿瘤活性,已广泛应用于感染性疾病的治疗。为了研究喹诺酮羧酸类衍生物的活性与分子结构两者之间的定量结构及活性关系(QSAR),基于分子的空间邻接矩阵,使用程序计算了48个喹诺酮羧酸类衍生物的电性拓扑状态指数和电性距离矢量,优化筛选了电性拓扑状态指数的E 1,E 8和电性距离矢量的M 26,M 32,M 36,M 81共6种参数,建立了这些分子的活性与E 1,E 8,M 26,M 32,M 36和M 81共6种参数的多元回归定量构效关系模型。将筛选得到的6种结构参数作为神经网络法的输入层节点,采用6-4-1的网络结构,建立了相对预测精度较高、稳定性较好的神经网络QSAR模型,所得预测活性模型的总相关系数R为0.9925,利用所建模型计算得到的喹诺酮羧酸类衍生物活性预测值与相关实验值的相对平均误差仅为0.87%,两者非常吻合。结果表明,喹诺酮羧酸类衍生物的活性与6种结构参数之间具有良好的非线性关系,基团类型和连接方式是影响喹诺酮羧酸类衍生物活性的主要因素。该研究对高效低毒新型药物的分子设计具有重要的现实意义。; 堵锡华宋明李靖吴琼陈艳石春玲; 关键词：抑制活性神经网络法

2-芳基苯并二氢吡喃-4-酮类衍生物抗菌活性的定量构效关系研究及分子设计被引量：5: 2020年; 为了研究2-杂环芳基苯并二氢吡喃-4-酮类衍生物对水稻稻疫病杀菌活性,开发新型高活性杀菌剂.采用分子连接性指数和分子电性距离矢量表征2-杂环芳基苯并二氢吡喃-4-酮类衍生物的分子结构,通过最佳变量子集回归的方法建立34个化合物杀菌活性的四元线性回归方程,非交叉相关系数(R2)和交叉相关系数(R2CV)分别为0.854和0.788,该模型经统计方法验证具有良好的鲁棒性和预测能力.以模型中的4个变量X1、M36、M14、M32作为人工神经网络的输入层,设定4∶3∶1的神经网络结构构建BP神经网络算法模型,总相关系数达到0.983.结果表明:2-杂环芳基苯并二氢吡喃-4-酮类衍生物的杀菌活性与4种结构参数呈现良好的非线性关系.由结构修饰提出了4个具有较高杀菌活性的化合物,有待以后生物实验予以证实.; 陈艳堵锡华吴琼石春玲; 关键词：抗菌活性定量构效关系分子设计

化工安全检测技术的发展与现状被引量：2: 2017年; 近年来,随着我国社会经济和科技的不断发展,社会各行各业都出现巨大的变化,尤其是化工行业,从生产技术到生产设备都有明显的进步,不断提升化工产品的质量。但是作为化工企业,想要保证产品的质量,必须要不断发展安全检测技术,否则这样的产品就不能满足现代人的实际需求。本文对当前我国化工安全监测技术的现状,化工安全检测技术的发展趋势以及提高化工安全检测技术的方法做出仔细的分析,希望对大家有所帮助。; 吴健蓉石春玲吕杰杨朝兵; 关键词：化工安全检测技术

酚类化合物麻醉毒性的CoFMA研究: 2021年; 通过比较分子力场分析方法(CoMFA)建立酚类化合物对梨形四膜虫极性麻醉毒性(p T)的三维定量结构-活性相关(3D-QSAR)模型。基于训练集41个化合物建立了预测模型,10个化合物作为验证集(含模板分子)。训练集的CoMFA模型显示立体场、静电场对麻醉毒性贡献依次为53.9%和46.1%。其交叉验证相关系数(R_(cv)^(2))为0.735,非交叉验证相关系数(R^(2))为0.971。对训练集、测试集中的化合物麻醉毒性进行预测,显示出较强的稳定性和良好的预测能力。根据CoMFA模型的立体场和静电场三维等势线图可知,在羟基的间、对位上引入小体积基团,以及邻、对位有负电性基团,有利于提高酚类衍生物的麻醉毒性。基于此,设计了7种具有更高麻醉毒性的酚类化合物,有待生物医学实验验证。; 冯惠石春玲李靖周俊冯长君; 关键词：比较分子力场分析

咪唑类ALK5抑制剂活性的神经网络研究被引量：1: 2019年; 为建立咪唑类ALK5抑制剂活性的QSAR预测模型,分析了61个咪唑类ALK5抑制剂的分子结构与活性的关系;计算了这些抑制剂分子的分子形状指数、电性拓扑状态指数和电性距离矢量;优化筛选了分子形状指数的K_1和K_3,电性拓扑状态指数的E_(19)、E_(21)和E_(24),电性距离矢量的M_(26)、M_(30)和M_(56),共8个参数.将这8个参数作为人工神经网络的输入神经元变量,活性pIC50作为输出神经元变量,采用8∶4∶1的神经网络结构,获得了令人较为满意的神经网络预测模型,模型的总相关系数r为0.956.pIC_(50)的预测值与实验值较为吻合,平均相对误差仅为0.85%.结果表明,本法建构的神经网络模型具有较强的稳健性和良好的预测能力.研究结果可为合成高活性的抗癌新药提供理论指导.; 堵锡华李靖吴琼周俊陈艳石春玲冯惠; 关键词：分子结构参数神经网络法

蚌兰花挥发油化学成分色谱保留值的构效关系研究被引量：5: 2010年; 基于著名的Kier连接性指数(mXtV)及电性距离矢量(Md),使用最佳变量集回归(LBR)建立蚌兰花中20种有机成分的气相色谱保留时间(tR)的四元数学模型,其传统相关系数(R2)为0.963,逐一剔除法(LOO)交叉验证系数(Q)为0.832。该模型具有高度稳健性与良好的预测能力,影响有机物气相色谱保留时间的主要因素是分子大小与空间形状。结果表明,Kier逆指数对有机物气相色谱保留时间的表征是合理的、有效的,所建模型能较好解释其递变规律。; 冯长君石春玲李鸣建; 关键词：连接性指数

甲基橙制备方法的改进被引量：1: 2015年; 实验室中甲基橙的经典制备方法是低温三步法,这种方法特点是反应条件难以控制、需要很长时间、收率较低等。常温一步法制备甲基橙,通过实验,结果表明:室温下在烧杯中一次性加入无水对氨基苯磺酸、N,N-二甲基苯胺和水,搅拌溶解,在冷水中滴加亚硝酸钠,搅拌反应25 min。此方法收率可达到约87%,高于经典低温三步法。; 刘婷婷石春玲; 关键词：甲基橙

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石春玲