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把Am拓扑指数与分子连接性指数用于有机化合物气相色谱分析的光离子化灵敏度的结构-性质相关性研究中，并将遗传算法（GA）引用于本研究中建模，与相应体系的光离子化灵敏度进行相关分析时发现，Am指数，分子连接性指数均能较好地反映化合物的结构特征，但各有特点，GA算法所得结果优于多元回归分析。
关键词 拓扑指数，定量结构与性质相关性，光离子化灵敏度，遗传算法
1 引 言
气相色谱中的光离子化检测器（简称PID）在环境检测、水质分析、毒物检测等领域有着广泛用途〔1～3〕。一般认为在检测有机物时光离子化检测器的灵敏度与有机物的结构有关〔4〕,但对于有机物的结构与光离子化检测器的灵敏度之间的定量构效关系研究迄今少有报道〔5〕。
拓扑指数在定量结构-活性/性质相关性研究（QSAR/QSPR）领域发挥了重要作用〔6，7〕，许多研究工作已经证明，它与物质的多种理化参数及生物活性之间有相关性〔8，9〕。遗传算法（GA）是较新的多元统计方法，与传统的统计方法相比，GA算法最大的优点之一是大大减少了陷入局部最优解的可能性〔10，11〕，将其用于QSAR/QSPR研究为GA算法应用的新领域〔12，13〕。
本工作主要将新近建议的Am〔14〕拓扑指数结合分子连接性指数〔15〕用于一些有机化合物的结构与气相色谱的光离子化检测灵敏度的相关性研究，并将GA算法用于建模，获得了满意的结果。
2 计算模型、方法及参数的计算和选择
2.1 拓扑指数
化合物的分子连接性指数计算公式见文献〔16〕，其中第i个非氢原子的点价值δi按该文献定义的方法计算。化合物的Am指数包括Am1，Am2，Am33个指数，它们的提出是建立在距离矩阵基础之上的，其值按文献〔17〕定义的方法计算。
2.2 遗传算法
GA是将问题的求解表示成一群初始“染色体串”，根据适者生存的原则进行复制，通过交叉、变异两种操作产生出新一代更适应环境的“染色体串”群，最后求得问题的最优解〔18〕。GA算法在本工作QSPR分析中，每个个体代表一个QSPR模型，然后通过随机选择、交叉、变异对群体进行操作，改变其中的变量个数和组合类型，使群体总体的适应值越来越高。选择过程使群体中适应值高的个体比适应值低的个体有更多的复制机会，交叉将父辈的信息结合在一起并将它们传到子代个体，变异则在群体中引入了新的变种保证了群体中个体的多样性，算法结束时将获得一系列变量的优化组合之后的各不相同的模型。
GA算法中，适应值的选取是关键问题之一，它决定个体的优劣，在本遗传算法中提供了两种适应值函数：（1）相关系数R；（2）Kubinyi提供的FIT函数〔19〕。
(1)
其中，r是模型的相关系数，n为化合物的数目，k为模型中的变量数目。
2.3 参数的计算及其选择
利用我们自已的多元统计软件包（GTJFX）计算了24个芳烃类和多环芳烃类化合物的18个分子连接性指数（0xp～6xp;3xc～6xc;3xch～6xch;4xpc～6xpc)和三个Am指数，计算机为LX PC/586，程序采用FORTRAN77、Borland C++ 5.0编制，化合物来源于文献〔3〕。21个拓扑指数部分出现同值现象，仅有13个可作为变量，参数计算值列于表1。化合物的光离子化灵敏度以相对摩尔响应SM表示(有机化合物苯的摩尔响应做为1.0)[3]
表1芳烃类、多环芳烃类化全物的分子连接性指数、Am指数值表
Table.1 The molecular connecivity index,
Am index of aromatic hydrocarbons and polycyc aromatic hydrocarbous
序号
No.0xp1xp2xp3xp4xp5xp6xp3xc4xc6xchAm1Am2Am3
14.38682.41071.65470.94050.53440.30360.11850.16670.40640.032118.375227.212326.9334
25.09392.97131.83921.25110.71370.40710.17820.11790.55960.032120.289329.481533.5657
35.08103.97132.23561.38150.93340.53390.25150.11790.49210.032122.164031.714535.7118
46.50183.97132.58921.66181.02560.68920.34110.11790.49210.032124.037533.467538.9616
57.92234.97133.29632.16181.40060.89460.49710.11790.49710.117927.794936.868243.9452
6*9.33655.97134.00342.66181.75411.14460.68460.11790.49210.032131.563440.262248.0601
710.75076.97134.71053.16182.10771.39460.86130.11790.49210.032135.339343.717851.7742
85.30942.82742.08431.42560.66270.37400.15910.28871.40240.027820.335731.019238.9801
9*5.30942.82142.15821.17360.80700.35910.20520.33330.83330.027820.316332.054834.0946
105.30942.82142.15471.21820.63690.52580.15710.33330.81290.027820.313730.937733.1724
115.96413.35412.56541.44620.83790.47880.21970.38491.28050.032122.222632.892041.5158
126.88683.76473.06541.74400.95140.60710.43720.55161.68690.027824.126536.462550.2247
136.23213.23212.66511.36601.20240.39430.30820.50001.11600.024122.233136.8030P41.0227
145.61883.40472.34721.65871.13290.75660.37730.16671.04060.055627.523842.002153.0140
157.77354.80943.54652.61401.88261.38820.82590.33331.97310.076438.325457.362081.4083
167.77354.84543.50782.65421.95481.40900.83360.31102.15460.076438.341557.965984.6805
17*9.92826.22014.70723.61132.69622.03711.30320.47773.17300.097249.039671.0585107.8501
18*10.00566.16214.76473.84452.90522.13881.32940.39432.79340.077649.501891.2365219.3108
198.77355.55944.28963.39272.66962.05091.33430.45833.2430.089844.361669.2301107.1122
2010.92826.23214.63683.65172.85852.17931.39120.43303.40270.099049.066372.8730116.4204
217.32594.61183.49112.70582.07961.51410.88340.34852.33960.055635.467956.6246105.9357
228.77355.56544.25483.41242.74272.07911.32270.43453.34060.075944.377070.6253139.1981
238.77354.07142.73211.88091.26120.82930.42940.16671.04060.064232.235245.470757.9801
2410.08296.14274.30943.09912.11631.43720.84930.33332.08120.091947.757763.407086.3321
*测试集(the number of test set)。1.甲基苯(toluene)；2.乙基苯(ethylbenzene)；3.n-丙基苯(n-propylbenzene)；4.n-丁基苯(n-butylbenzene)；5.n-己基苯(n-hexylbenzene)；6.n-辛基苯(n-octylbenzene)；7.n-癸基苯(n-decylbenzene)；8.邻二甲苯(o-xylene)；9.间二甲苯(m-xylene)；10.对二甲苯(p-xylene)；11.异丙基苯(cumene)；12.对异丙基甲苯(p-cymene)；13.1，3，5-三甲苯(mesitylene)；14.萘(naphthalene)；15.蒽(anthracene)；16.菲(phenanthrene)；17.苯并蒽(1,2-benzanthracene)；18.(chrysene)；19.芘(pyrene)；20.苯并［9,10］菲(triphenylene)；21.芴(fluorene)；22.荧蒽(fluoranthene)；23.联二苯(biphenyl)；24.三联苯(p-terphenyl)。
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