吲哚啉染料最大吸收波長的定量結構性質(zhì)關系研究

劉婉玲，焦 龍，梁超杰，李 雯，李 棟，薛 丹，熊迅宇

(西安石油大學化學化工學院，陜西 西安 710065)

染料敏化太陽能電池(dye-sensitized solar cells，DSSCs)因低成本和高光電轉(zhuǎn)化效率，一直備受關注[1-2]。吲哚啉的價格便宜，環(huán)境友好，結構修改靈活[3]，同時具備優(yōu)秀的電子提供能力和出色的光吸收性能[4]，可用作DSSCs 的染料敏化劑。在設計新型吲哚啉染料分子時，需要測定其最大吸收波長λmax，這是衡量吲哚啉染料吸光性質(zhì)的重要參數(shù)。實驗測定吲哚啉染料的λmax值是一項步驟繁瑣、耗時耗力的工作[5]。定量結構性質(zhì)關系(quantitative structure property relationship，QSPR)是一種將化合物結構與其物理化學性質(zhì)聯(lián)系起來的數(shù)學模型[6]，能夠根據(jù)化合物的結構直接預測其化學性質(zhì)。建立QSPR 模型是一種簡單、快速、低成本地預測吲哚啉染料λmax值的方法，已成功應用于預測有機分子的λmax值。Mai 等人[7]使用極限梯度提升算法，建立了預測偶氮染料λmax值的QSPR 模型。Xu 等人[8]使用多元線性回歸(multiple linear regression，MLR)建立了70 種染料的最大吸收波長的QSPR 模型。Liu等人[9]使用徑向基函數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡，建立了69 種黃酮λmax值QSPR 模型。Hernández 等人[10]提出了2 種QSPR 模型，用于預測染料敏化太陽能電池的光電轉(zhuǎn)換效率和有機染料的λmax值。MLR 是一種常用的統(tǒng)計分析方法，用于研究多個自變量與1 個因變量之間的關系，具有簡單快速的優(yōu)點，被廣泛應用于QSPR的研究中。

本文采用MLR 方法建立了1 個QSPR 模型，用于預測吲哚啉染料的λmax值，并采用留一交叉驗證(leave one out cross validation)和外部測試集驗證(external test set validation)這2 種方法[11-12]，對模型的有效性進行了驗證。

1 材料與方法

1.1 數(shù)據(jù)與分子描述符計算

用于建模的69 種吲哚啉染料的λmax以及SMILES 結構式均來源于文獻[13]，使用Python 中的RDKit 庫，對69 種吲哚啉染料的SMILES 結構式進行計算，產(chǎn)生了208個結構描述符。……