JP5665873B2 - 予測相関によって選択的吸収剤分子を特定するための方法 - Google Patents

Description

本発明は、分子特性に関して興味深い分子を特定（又は決定）するための方法である。特に、本発明は、定量的構造特性相関（ＱＳＰＲ）によって開発された分子記述を使用して、実験から得られたＨ_２Ｓ対ＣＯ_２選択性の値を、予測される吸収剤と相関させる。

理論上は、化合物の化学的および物理的特性を特定するために必要な情報はすべて、その構造式に符号化されている。定量的構造特性相関（ＱＳＰＲ：Quantitative Structure-Property Relationships）は、化学構造を、化学反応性などうまく定義されたプロセスと定量的に相関させるプロセスである。ＱＳＰＲの目的は、考察対象の活性または特性と、化合物に関する分子の構造に関係付けられる１つまたは複数の記述パラメータ（記述子）との数学的関係を見出すことである。

ＱＳＰＲ研究の基本的な目的は、分子構造のみから計算される比較的単純な「記述子」から、化学物質の物理的、化学的、生物学的、および技術的特性を予測することである。この目的を達成するために、実験から得られた記述子および計算された記述子がＱＳＰＲ研究用に多数開発されている。記述子は、実数を化学物質に関連付け、次いで、化学物質の集合を特定の特性の数値に従って並べ替える。各記述子または特性が、特定の化学物質集合（又は群）のための尺度となる。

１９７０年以前のＱＳＰＲまたは物理化学的特性の定量的構造関連分析は、分析化学においてのみ主に適用されていた。しかし、ここ３０年の間に、ＱＳＰＲの理論的な基礎の発展が見られており、多くの貢献をもたらしている。ＱＳＰＲに関する参考文献は以下に示す。また、この方法の開発は、より正確に分子を記述できるようにする分子構造ベースの記述子を同時に開発することによってサポートされた。

現在、ＱＳＰＲは定着しており、１組の記述子によって、化合物の様々な複雑な物理化学的特性をその分子構造と相関させる。ＱＳＰＲの基本ストラテジは、記述子と構造の最適な定量的関係を見出し、特性の予測を可能にすることである。新規のソフトウェアツールにより、分子構造が特性にどのような影響を及ぼすかを発見して理解し、最適な構造を予測して調製することができるようになったことで、化学者にとってＱＳＰＲはより魅力的なものになった。現在、そのようなソフトウェアは、化学的および物理的解釈に適用できる。ＱＳＰＲを用いて予測される物理化学的特性の使用によって、純粋に構造ベースの分子記述子をＱＳＡＲモデルに適用できるさらに大きな機会がある。

ＱＳＰＲ手法は、以下のものを含めた多くの異なる分野で適用されている。（ｉ）単一分子の特性（例えば、沸点、臨界温度、蒸気圧、引火点および自然発火温度、密度、屈折率、融点）、（ｉｉ）様々な分子種同士の相互作用（例えば、オクタノール／水分配係数、液体および固体の水溶解度、気体および蒸気の水溶解度、溶媒極性スケール、ＧＣ保持時間、および応答係数）、（ｉｉｉ）界面活性剤特性（例えば、臨界ミセル濃度、曇り点）、ならびに（ｉｖ）ポリマーの複雑な特性（例えば、ポリマーガラス転移温度、ポリマー屈折率、ゴム加硫加速度）。

本発明は、ある分子特性に関して興味深い分子を生成および／または同定するための方法を含む。Ｈ_２Ｓ吸収剤を見つけ出すために、分子特性は、選択性であるか、または選択性、水溶解度、および蒸気圧を組み合わせた特性である。

Ｈ_２Ｓ除去に関して同定べき吸収剤化合物の有効性を決定する最も重要な３つの特性は、「選択性」、「装填率」、および「容量」である。本明細書全体を通して使用する用語「選択性（セレクティビティー：selectivity）」は、以下のモル比の分数と定義される。

この分数の値が高ければ高いほど、Ｈ_２Ｓガスに対する吸収剤溶液の選択性が高くなる。用語「装填率（充填又はローディング：loading）」は、吸収剤溶液中の［Ｈ_２Ｓ＋ＣＯ_２］ガス（物理的に溶解されたＨ_２ＳおよびＣＯ_２と、化学的に結合されたＨ_２ＳおよびＣＯ_２とをどちらも含む）の濃度と定義され、アミン１モル当たりの２つのガスの総モルで表される。「容量（キャパシティー：capacity）」は、吸収ステップ後に吸収剤溶液中に装填されているＨ_２Ｓのモルから、脱着ステップ後に吸収剤溶液中に装填されているＨ_２Ｓのモルを引いた値と定義される。

Ｐは、選択性のみを表すか、または選択性、水溶解度、および蒸気圧の別の関係を表すものとする。予測すべき分子の特性Ｐに関するこの別の関係は、以下のように定義される。

ここで、Ｓは選択性であり、Ｌｗは化合物の水溶解度であり、ＶＰは化合物の蒸気圧であり、ＸおよびＹは指数値であり、集合｛０．５、１、２｝からの値を取ることがある。そのような複合の特性の選択は、有望な吸収剤が優れた選択性の他に高い水溶解度と低い揮発性も有するべきであるという要件によって指示された。

本発明は、以下のステップを含む。
定量的構造特性相関（ＱＳＰＲ）で使用するために１組の記述パラメータ（記述子）を定義する。
既知の選択性（Ｐに関する別の関係を使用する場合には水溶解度および蒸気圧）を有する既知の分子の集合（又は群）を定義する。
手作業で、または計算ソフトウェアによって、既知の各分子に関して各記述子の値を計算する。
全分子手法または分子フラグメント手法を使用して、Ｈ_２Ｓ吸収剤として有用であるという見込みに強く相関した分子のリストを生成する。
全分子手法または分子フラグメント手法については、以下に詳細に説明する。

本発明によるステップの流れ図である。 全分子手法のステップの流れ図である。 分子フラグメント手法のステップの流れ図である。 Ｒ２（▲）およびＲ２ｃｖ（●）の値に対してプロットしたパラメータの数（ｎ）を示す図である。 観察された対数蒸気圧値と予測される対数蒸気圧値とのプロットを示す図である。 観察された複合特性と、モデル＃１を使用して予測される複合特性とのプロットを示す図である。 観察された複合特性と、モデル＃２を使用して予測される複合特性とのプロットを示す図である。 観察された複合特性と、モデル＃３を使用して予測される複合特性とのプロットを示す図である。 観察された複合特性と、モデル＃４を使用して予測される複合特性とのプロットを示す図である。 観察された複合特性と、モデル＃５を使用して予測される複合特性とのプロットを示す図である。 観察された複合特性と、モデル＃６を使用して予測される複合特性とのプロットを示す図である。 観察された複合特性と、モデル＃７を使用して予測される複合特性とのプロットを示す図である。 観察された複合特性と、モデル＃８を使用して予測される複合特性とのプロットを示す図である。

本発明は、予測相関により、ある分子特性に関して分子を生成および／または同定するための方法を含む。本発明では、Ｈ_２Ｓ吸収剤を見つけ出すために、分子特性は、選択性であるか、または選択性、水溶解度、および蒸気圧を組み合わせた新規に定義した特性である。予測相関は、定量的構造特性相関（QＳＰＲ）によって見出され、定量的構造特性相関は、化学構造を、測定可能であり再現性のあるパラメータを用いたよく定義されたプロセスと定量的に相関させるプロセスである。本発明の主な目的は、（ｉ）ＱＳＰＲモデルを開発する（又は発達させる）ことによって、一連の前提となる（又は仮定された）吸収剤に関して実験から得られたＨ_２Ｓ対ＣＯ_２選択性の値を理論的な分子記述子と相関させること、（ｉｉ）従来知られているものよりも優れた選択性を有する新規の活性化合物を予測すること、および（ｉｉｉ）選択性に対して重要な影響を有する構造的特性を識別することである。

これは、全分子手法または分子フラグメント手法によって実現される。

ＱＳＰＲで使用するために記述パラメータ（記述子）を選択しなければならない。記述子（ディスクリプター：descriptor）は、市販のソフトウェアパッケージを使用して選択することができる。あるいは、記述子は、ＱＳＰＲに関する多くの公開されている論文に基づいて選択することもできる。記述子のリストは付録８に示す。

ＱＳＰＲ／ＱＳＡＲ分析のための多様なプログラムが存在する。しかし、それらのほとんどは互換性がない／等価でない。すなわち、特にＱＳＡＲ分析を行うために開発されたプログラムは、主にリガンドと受容体の相互作用の記述に焦点を当てたものであり、一方、ＱＳＰＲ用のプログラムは、大きな記述子空間および高度な変数選択技法に依拠する。化学構造を最適化するためのすべてのプログラム（さらには、構造描画用にのみ使用されるプログラム）が、記述子計算のためのいくつかの基本的なツールとなる。

ＨｙｐｅｒＣｈｅｍおよびＣｈｅｍＤｒａｗが、化学構造を最適化するためのプログラムの良い例である。技術的特性に対するＱＳＰＲ分析を行うことができるプログラムを、それらのプログラムへのリンクと共に以下に列挙し、それらの利点および欠点を簡単に述べる。

ＤＲＡＧＯＮ
http://www.talete.mi.it/help/dragon_help/index.html?IntroducingDRAGON
ＤＲＡＧＯＮは、１６００個を超える記述子を計算するが、いかなる形式の統計的計算も含まず、したがってＳｔａｔｉｓｔｉｃａやＳｙｓｔａｔなどのプログラムが必要である。

ＭＯＬＧＥＮ−ＱＳＰＲ
http://www.molgen.de/?src=documents/molgenqspr.html
ＭＯＬＧＥＮは、約７００個の算術的、位相的、および幾何学的記述子（しかし量子力学的な記述子は含まない）を計算し、さらに、いくつかの基本的な統計的方法を含む。

ＰＲＥＣＬＡＶ（ＰＲｏｐｅｒｔｙ Ｅｖａｌｕａｔｉｏｎ ｂｙ ＣＬＡｓｓ Ｖａｒｉａｂｌｅｓ；クラス変数による特性評価）
http://www.softpedia.com/get/Science-CAD/PRECLAV.shtml
ＰＲＥＣＬＡＶは、約１１００個の大域的記述子、局所的記述子、およびグリッド／フィールド記述子を計算するが、訓練およびテスト部分集合に分けられた最大５００個の分子を分析する。Ｒ^２およびクラス関数のみを使用して記述子を選択し、これは、非常に限定された手法である。

ＴＯＰＩＸ
http://www.lohninger.com/topix.html
このプログラムは、約１３０個の位相的および構造的記述子の集合を計算する。

ＣＯＤＥＳＳＡアプリケーションのいくつかの一般的な考察としては以下のものが挙げられる。
（ｉ）A. R. Katritzky, M. Karelson, U. Maran, Y. Wang Collect. Czech. Chem. Commun., 1999, 64, 1551
（ｉｉ）A. R. Katritzky, U. Maran, V.S. Lobanov, M. Karelson J. Chem. Inf. Comput. Sci., 2000 40, 1
（ｉｉｉ）A. R. Katritzky, D. Fara, R. Petrukhin, D. Tatham, U. Maran, A. Lomaka, M. Karelson Curr. Top. Med. Chem., 2002, 2, 1333

全分子手法
既知の分子の集合および考察対象の記述子の完全な集合を仮定すると、選択性（Ｐ）の予測において未知の分子を査定するために開発する相関に含めるために、記述子のより小さな部分集合が選択される。特定の相関式に含める記述子値の選択は、統計的基準に基づいていくつかの方法で行うことができる。既知の分子に関する選択性（Ｐデータ）を、提示された式に当て嵌めて、記述子値の選択された部分集合を選択性（Ｐ）に関係付ける。この当て嵌めは、線形回帰または他の計算法によって行うことができる。

選択性Ｐを記述子値に関係付ける１つまたは複数の相関式が生成された後、手順は以下のようなものである。
１．候補として考察するために、１つまたは複数の潜在的な未知の分子を提示する。
２．これらの分子を描画し、それらの記述子値を手作業でまたはコンピュータで予測する。
３．未知の分子に関する予測される記述子値を相関式に入力し、取り得る選択性Ｐを推定する。

分子フラグメント手法
既知の分子の集合を仮定して、吸収剤になり得る分子を生成するために組み合わせることができる分子フラグメントの２つ以上の集合を生成する。分子フラグメントは、既知の分子中に存在する分子フラグメントに基づくべきであり、それにより、これらの分子フラグメントと、フラグメントを組み合わせて分子にする方法に関して開発された任意の規則とを使用して、既知の分子を再構成することができる。

記述子の所与の完全な集合内のすべての記述子について、各分子フラグメントをプロトン化したものを描画し、それらの分子記述子に関する値を手作業でまたはコンピュータで計算する。

選択性、蒸気圧、および溶解度に関する既知のデータがあるすべての既知の分子に共通の記述子に関して、すべての分子記述子の集合をスクリーニングする。次いで、分子フラグメントを組み合わせて分子を形成する際の予測相関における記述子の処理の仕方を表すために、各記述子を何らかの方式で分類する。次いで、何らかの方法を使用して、予測相関に含める記述子の部分集合を決定すべきである。

それらの置換基分子フラグメントによって形成された既知の分子に関する選択性またはＰデータを、提示された式に当て嵌めて、記述子値の選択された部分集合を、分子フラグメントから構成される分子に関する選択性またはＰに関係付ける。この当て嵌めは、線形回帰または他の計算法によって行うことができる。

最後に、相関式から予測されるＰ（または選択性）の最高値を有する分子フラグメントから構成される分子を探索することによって、有望な分子が見つけ出される。この探索は、分子フラグメントの組合せの何らかの形の列挙、または探索アルゴリズムによって行うことができる。

全分子手法および分子フラグメント手法を実施するのに必要なアルゴリズムは付録７に示す。

本明細書に記載の主な態様を以下に示す。
１．供給流からの酸性ガス除去の特性に関して効果的な吸収剤分子を特定するための方法であって、
ａ）酸性ガス除去に関して効果的な既知の分子の集合を決定するステップ、
ｂ）既知の酸性ガス除去性を有する分子の構造に相関する記述パラメータ（記述子）を定義するステップ、
ｃ）既知の各々の分子に関して各記述子に値を割り当て、定量的構造特性相関（ＱＳＰＲ）を開発するステップ、
ｄ）前記構造特性関係から、酸性ガス除去に関して効果的な分子構造を生成するステップ
を含む方法。
２．前記酸性ガスがＨ _２ Ｓである上記１に記載の方法。
３．酸除去に関して効果的な分子の集合を決定するステップが、選択性によるものである上記２に記載の方法。
４．酸除去に関して効果的な分子の集合を決定するステップが、装填率によるものである上記２に記載の方法。
５．酸除去に関して効果的な分子の集合を決定するステップが、容量によるものである上記２に記載の方法。
６．酸除去に関して効果的な分子の集合を決定するステップが、

により、ここで、Ｓは選択性、Ｌｗは分子の水溶解度、ＶＰは分子の蒸気圧、ＸおよびＹは値０．５、１、２を取りえる指数値である、上記２に記載の方法。
７．前記分子構造を生成する前記ステップが、全分子手法によるものである上記１に記載の方法。
８．前記分子構造を生成する前記ステップが、分子フラグメント手法によるものである上記１に記載の方法。

ここに挙げる実施例は、何ら限定的なものを意味するものではない。

実施例１−全分子手法：モデル、予測
吸収剤になり得る分子のＨ_２Ｓ選択性に関する定量的構造特性相関（ＱＳＰＲ）分析を行うために、０．１、０．２、０．３、および０．４のＣＯ_２／Ｈ_２Ｓ装填率での３３種の吸収剤に関して実験から得られた選択性データ（付録Ａ１）を使用し、共通の記述子を用いた４つのモデルセット（表１．〜表４．）を開発した（すべての装填率に関しては表５．）。統計的パラメータは、すべてのモデルに関して許容できるものである。モデルセット＃１〜４（表１．〜表４．）からの理論的な分子記述子の物理化学的意義を使用して選択した総計６７個（異性体を含む）の新規の可能な吸収剤（付録２）に関するＨ_２Ｓ選択性の値も予測した。

予測の概要
モデルセット＃１および＃２（表１．〜表２．）を同様の方法によって導出した。これらのモデルセットでは１つの記述子のみが異なる。また、統計的パラメータは全く同じである。実験から得られた選択性の値は、装填率が増加するにつれて減少する。しかし、予測にモデルセット＃１を使用すると、２１例で、装填率０．２よりも装填率０．３で選択性の値が高く、これは現実的でない。セット＃１（表１．）でのモデルの比較から、装填率０．３および０．４に関するモデルにおいて、記述子Ｄ３７（結合Ｈ−Ｃに関する最小交換エネルギー）に関する正の記述子の係数が、それぞれ装填率０．１および０．２に関するモデルよりもかなり大きいことが分かる。

最も現実的な結果は、モデルセット＃２（表２．）で得られた。モデルセット＃２では、装填率０．２よりも装填率０．３で選択性の値が高い例は、９例のみであった（表６．）。

（表３．）選択性の予測に関して、装填率０．２よりも装填率０．３で選択性が高い構造が６個見つけ出され、また、装填率０．３よりも装填率０．４で選択性が高い構造が１１個見つけ出された。

予測にモデルセット＃４（表４．）を使用すると、５例で、装填率０．２よりも装填率０．３で選択性が高く、９例で、装填率０．３よりも装填率０．４で選択性が高い。

それらの数値は、多数の可能な幾何異性体の形態（Ｓ０００００３４〜Ｓ００００１００）を含めたすべての構造を考慮することによって導出した。

統計的な信頼性が低いため、さらなる考察からはモデルセット＃４を省いた。モデルセット＃１および＃２において、より高い装填率に関してより高い選択性を与えている構造を見れば、「問題のある」構造がどれもＯ−Ｈ基を含まないことが明らかになる。ただし、唯一の例外はＳ０００００７８であり、これは、モデルセット＃２の場合に装填率０．４でわずかな選択性の増加を与える。

実施例２−分子フラグメント手法：手法、フラグメント、含まれる新規の特性、モデル、予測
それぞれ４つの記述子を含む最も有望な１０個の集合を、性能モデルの開発に用いるために選択し、これらを構築して、前に構築した４つの集合（実施例１）に加えた。
２つのヒューリスティック方法が参考文献で提案されている。すなわち（ｉ）「マクロ構造およびフラグメント記述子ライブラリ」ベースの（“ｍａｃｒｏｓ ｓｔｒｕｃｔｕｒｅｓ ａｎｄ ｆｒａｇｍｅｎｔ ｄｅｓｃｒｉｐｔｏｒｓ ｌｉｂｒａｒｙ” ｂａｓｅｄ）ＢＥＳＴＲＥＧ法（Ｋａｒｅｌｓｏｎの手法）[Katritzky, A. R.; Lobanov, V. S.; Karelson, M.; Murugan, R.; Grenoze, M. P.; Toomey, J. E.; Rev. Roum. Chem. 1996, 41, 851-867.]
および（ｉｉ）「下部構造分子フラグメント」（“ｓｕｂｓｔｒｕｃｔｕｒａｌ ｍｏｌｅｃｕｌａｒ ｆｒａｇｍｅｎｔｓ”）法（Ｖａｒｎｅｋの手法）[Solove, A.; Varnek, G.; Wipff, G. J. Chem. Inf. Comp. Sci. 2001, 40, 847-858.]

簡潔には、Ｋａｒｅｌｓｏｎの手法によれば、モデルセット内の分子を、以下のように異なるフラグメントに分割することができる。

これは、包括的構造成分Ｇ_１と、２つの置換基成分Ｒ_１およびＲ_２とを有する。１つまたは２つの成分が欠けていることがある。

選択性の値ではなく、最良事前決定（最大）ｌｏｇＳを用いた新規の分子構造の開発のためのストラテジは、以下のステップを含んでいた。
１．対象の特性と理論的な分子記述子との間のＱＳＰＲの開発。これは３つの異なる手法からなる。すなわち、全分子記述子を用いる多重線形手法と、フラグメント記述子を用いる非線形（交差項）手法と、分子記述子とフラグメント記述子の両方を用いるニューラルネットワーク手法とである。すべての場合に、２つのパラメータ表示を使用することができた。すなわち、従来のＡｕｓｔｉｎ法１（ＡＭ１）と、その変形版の、凝縮相（液相）中での分子の電子構造を記述するＡＭ１−ＬＩＱ（ＣＯＤＥＳＳＡ ＰＲＯソフトウェアに新たに実装された、構造幾何形状および記述子計算を洗練するための新規の試験段階のルーチン）とである。以下のように、異なるモデルセットが得られた。
ｌｏｇＳ＝Ｆ（Ｄ_ｉ） （ａ）
ｌｏｇＳ＝ｆ（ｄ_ｉ） （ｂ）
ここで、Ｄ_ｉは全分子記述子であり、ｄ_ｉはフラグメント記述子を表す。事前の経験から、分子Ｒ_１Ｈ、Ｒ_２Ｈ、およびＨＧ_１Ｈに関する記述子も関係（ｂ）の開発に適していることが示されている。
２．可能な置換基／フラグメント（Ｒ_ｉ）および包括的架橋構造データベース（Ｇ_ｋ）の生成。
３．ＣＯＤＥＳＳＡ ＰＲＯを使用することによる、Ｒ_ｉＨおよびＨＧ_ｋＨに関する分子記述子としてのフラグメント記述子の計算。
４．Ｒ_ｉとＧ_ｋのすべての組合せに関するｌｏｇＳ値の予測、および最大１，３００，０００〜９，０００，０００個の可能な構造の高速スクリーニングによる最高特性値を有する最良候補の選択。
５．分子フラグメントから構築され、最高ターゲット特性値および化学的に可能な構造を有する選択された構造に関する全分子記述子計算。
６．全分子記述子を用いたモデルを使用して、それらの分子に関するターゲット特性（ｌｏｇＳ）値を予測し、新規の吸収剤化合物としての最も有望な候補として５０〜１００個の構造を提案した。
７．予測の検証を行った。このとき、モデル開発の最初のステップで、１つまたは複数の分子が抜けている。しかし、それぞれの必要な構造は、フラグメントデータベース、およびそれらに関して成されたｌｏｇＳの予測に含まれていた。また、これらの予測の質は、新規の化合物に関する予測の質を反映する。

実験データセットが小さく（わずか３３種の吸収剤）、したがって、様々なフラグメントの影響に関する全般的な情報しか得られていないことに留意する必要がある。しかし、（上のステップ６で予測された）新規の分子エンティティの調製および試験から、モデルの洗練のためのフィードバックが得られた。

可能なフラグメントのライブラリ
可能な置換基Ｒ_ｉ（１２５個）および包括的架橋構造Ｇ_ｋ（９４個）のフラグメントデータベースを作製した。これらは付録３（置換基のリスト）および付録４（包括的構造のリスト）に示す。これら１２５個の可能な置換基および包括的構造に関して、（Ｒ_ｉＨおよびＨＧ_ｋＨに関する分子記述子として）ＣＯＤＥＳＳＡ ＰＲＯを使用してフラグメント記述子の計算を行った。次いで、さらなる計算のために、対応するＣｏｄｅｓｓａ Ｐｒｏストレージを準備した。

その後、分子幾何形状の再度の最適化、および以下の配列を含むフラグメントの削除により、置換基および包括的架橋のライブラリを洗練した。

この時点で、データベースは、１１６個の置換基成分および７３個の包括的架橋成分（付録３および付録４）からなっていた。すべてのフラグメント（Ｒ_ｉＨ、ＨＧＨ）および元の３３種の吸収剤に関して、理論的な分子記述子を再計算した。

溶解度および蒸気圧を含む新規の特性
有効になるように、吸収剤は、高い溶解度および低い揮発性を有するべきである。したがって、吸収剤の溶解度（水溶解度）および揮発性を考慮に入れた吸収剤に関する新規の特性を定義した。これらの特性は、式（１）で示されるように計算した。それぞれの値を表７．に列挙する。
Ｐ_ｎ＝ｌｏｇ（選択性^＊溶解度／蒸気圧）， ｎ＝０．１〜０．４ （１）

蒸気圧
蒸気圧値の事前収集は、ＳｃｉＦｉｎｄｅｒ Ｓｃｈｏｌａｒ ２００２ Ｓｏｆｔｗａｒｅ（http://www.cas.org/SCIFINDER）から市販されているＡｄｖａｎｃｅｄ Ｃｈｅｍｉｓｔｒｙ Ｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔ （ＡＣＤ） Ｓｏｆｔｗａｒｅ Ｓｏｌａｒｉｓ Ｖ４．６７（Ｏ １９９４−２００４ ＡＣＤ、http://www.acdlabs.com/）を使用して計算した３３種の初期吸収剤のうち２９種に関して集めた（表８．参照）。

実験から得られた蒸気圧値は、４つの化合物（８、１１、２０、および２６）に関して欠けていたので、それらの蒸気圧に関して、特性として２９個の実験値を使用することによってＱＳＰＲモデルを構築し、次いで欠けていた値を予測した。

最大７個の記述子を含む蒸気圧に関するマルチパラメータ相関を分析した。図４は、Ｒ^２およびＲ^２ _ｃｖと記述子の数との関係を示す。モデルの「パラメータ過多（ｏｖｅｒ−ｐａｒａｍｅｔｅｒｉｚａｔｉｏｎ）」を避けるために、０．０１未満のＲ^２値の増加を区切点基準として選択した。

４パラメータＱＳＰＲを開発するために蒸気圧の対数値を考察した。これを表９．に示す。観察されたｌｏｇＶＰ値と予測されるｌｏｇＶＰ値のそれぞれのプロットを図５に示す。

対数ＶＰ値の場合、すべてのデータ点が、スケールに対する良好な適合を示した（図５）。したがって、欠けていた構造に関するｌｏｇＶＰ値を予測し、次いで逆対数値を計算した。それぞれのＶＰ値は表８．に示す。

溶解度
これら３３種の吸収剤に関する利用可能な、実験から得られた溶解度値は、ＳｃｉＦｉｎｄｅｒ Ｓｃｈｏｌａｒ ２００２とＳｉｇｍａ−Ａｌｄｒｉｃｈの両方のデータベースを探索しても見つからなかった。代わりに、本発明者らは、Ｏｓｔｗａｌｄ溶解度係数を考察した。

フラグメント記述子ベースのＱＳＰＲ手法によって考察すべき特性（Ｐ_ｎ）は、以下のように定義される（式２）。

ここで、Ｓは、ガス混合物中のＣＯ_２とＨ_２Ｓを分離するための化合物の選択性を表し、Ｌ_Ｗは化合物の水溶解度であり、ＶＰは化合物の蒸気圧であり、Ｘ、Ｙは、それぞれ溶解度および蒸気圧の指数である。

注：水溶解度および蒸気圧はどちらも「飽和」特性であり、すなわちそれらは、溶液中に溶解された化合物に関して相が有する最大容量の測定値である。水／空気分配係数（Ｌｗ）は、水溶液中の全濃度範囲にわたって一定ではないが、ここでは、Ｌｗは、飽和溶液に関する水／空気分配係数を意味する。Ｏｓｔｗａｌｄ溶解度係数とも呼ばれるパラメータＬｗは、水溶液中の化合物の溶解度と、気相中でのその平衡濃度との比として定義される（次式）。
Ｌｗ＝水溶液中の溶質の溶解度／気相中の溶質の平衡濃度

実験から得られた水溶解度の値は、元の吸収剤に関して見つからなかった。したがって、考察する吸収剤に関するｌｏｇＬｗ値についての１７９個の実験値を使用することによって、本発明者らが開発したＯｓｗａｌｄ溶解度係数（Ｌｗ）に関する５パラメータＱＳＰＲモデルを使用した。これを表１０．に示す。

次いで、それら３つの特性（選択性、蒸気圧、および溶解度係数）を１つの関数（特性）に組み合わせ、次いでそれぞれのＱＳＰＲモデルを計算した。

新規の複合特性に関する２、３、および４パラメータＱＳＰＲモデル
相関係数の２乗は、すべての３パラメータモデルに関して、すべての装填率で０．９５よりも良かった。次に、すべての装填率に関して共通の記述子を用いたモデルを構築した。そのような制約は、特に３パラメータモデルに関してＲ^２を減少させると予想される。したがって、４パラメータモデルも作製する。対応するモデル（１〜８）およびプロット（図６〜図１３）を以下に示す。

モデル１〜８はすべて、ＨＤＣＡ−２（水素結合ドナー原子の面積重み付け表面電荷）関連の記述子を含む。すべてのモデルにおいて、この記述子は比較的高いｔ検定値を有し、これは、その記述子の有意性を示す。ＨＤＣＡ−２記述子は、式（３）によって定義される。

Ｓ_Ｄ−しきい値電荷によって選択される、Ｈ結合ドナーＨ原子の溶媒露出表面積
ｑ_Ｄ−しきい値電荷によって選択される、Ｈ結合ドナーＨ原子での部分電荷
Ｓ_ｔｏｔ−総計の溶媒露出分子表面積

表１１．に、モデル１〜８を使用して２５個の分子エンティティ（付録５）に関して予測した予備特性Ｐ値を列挙する。すべての予測された結果が妥当な範囲内にある。現実的でないほど高い予測値は存在しない。

示すように、溶解度と蒸気圧が含まれる「新規の特性Ｐ」に関する報告されているモデルは、非常に良い統計的特性を有する。

特性Ｐ _Ｎ の予測冪乗数
本発明者らは、他の異なる指数関数的な蒸気圧と溶解度の組合せにおいて予測冪乗数を研究することに価値があると判断した。したがって、式２に基づく一般式（４）を以下のように定義した。

ここで、Ｓ−選択性、Ｌ_Ｗ−溶解度、ＶＰ−化合物の蒸気圧、ＸおよびＹ−それぞれ溶解度および蒸気圧の指数。

元の３３種の吸収剤、および１５種の第二級アミン構造に関してＰ_ｎ値を予測するために、８つのＱＳＰＲモデルすべてを使用した（表１２．）。

これらの結果は、選択性、溶解度、および蒸気圧を組み合わせた新規の定義した特性が、吸収剤挙動の詳しい分析を提供することを示す。

様々な化学的クラス、すなわち電気的に中性の分子、塩、および双性イオンからの２２種の化合物からなる「新規のデータセット」をすべて使用して、２Ｄ−ＱＳＰＲモデルを構築した（付録６）。モデルは、独立変数として２、３、および４個の記述子を含んでいた。それらのモデルを表１３．に示す。記述子は表１４．に示す。異なる装填率でのＳ（選択性）に関する実験値と、表１３．に基づいて予測されるＬｏｇＳ値とを表１５．に示す。

付録１

元の３３種の構造に関する実験データを、以下のＥｘｘｏｎＭｏｂｉｌの特許から利用可能な「Ｈ_２Ｓに関するアミン溶液の選択性と、Ｈ_２ＳおよびＣＯ_２を含む溶液の装填率（アミン１モル当たりのモル）との関係」のプロットから収集した：4,405,580；4,405,585；4,405,581；4,762,934；4,417,075；4,405,583；4,405,582；4,405,811；4,483,833；4,892,674；4,895,670；4,618,481；4,471,138。

付録２
可能な吸収剤として提案される新規の構造のリスト

付録３
置換基フラグメント成分（Ｒ_１ＨおよびＲ_２）のリスト

付録４
包括的架橋フラグメント構造成分（ＨＧ_１Ｈ）のリスト

付録５
吸収剤２Ｄ構造

付録６
「新規のデ−タセット」における２２種の化合物の吸収剤２Ｄ構造

付録７
全分子手法−最良実施形態（ベストモード）
記述子とＰ（または選択性）の相関の特定の一般式は、以下のように記述することができる。集合Ｍが既知の分子の集合を表し、集合Ｊが記述子の完全な集合を表すものとする。ＱＳＰＲ全分子相関式に含める記述子のより小さな部分集合をＪ’と表し、これはＪの部分集合である。線形回帰技法を使用して、以下に表す全分子ＱＳＰＲ式において集合Ｊ’の記述子を使用して、集合Ｍ内の分子に関するＰデータを最良適合させる。Ｐ_ｍは、集合Ｍ内で符号ｍで表される既知の分子それぞれに関するＰの値を表す。Ｄ_ｊｍは、集合Ｍ内で符号ｍで表される既知の分子それぞれに関する、集合Ｊ内の記述子ｊの既知の値を表す。

線形回帰法を使用して、未知数ｌｏｇＰ_０と、考察する記述子それぞれに関する係数α_ｊとに関する最良適合値を計算する。次いで、これらの係数、および定義された未知の分子の集合に関する記述子値を使用して、Ｐに関する相関値を計算することができる。次いで、Ｐに関して魅力的な相関値を有する分子を実験的に試験して、予測を検証することができる。

広大な独立変数空間の中から最大予測冪乗数を有するマルチパラメータ回帰を探索するのは、容易な作業ではない。記述子のすべての可能な組合せの計算、およびそれらの統計的な特性の比較は、考察対象の記述子の数が増加するにつれてすぐに実用的でなくなる。以下のストラテジを使用して、集合Ｊ’での考察のための記述子を選択する。
１．記述子（ｉ，ｊ）の重畳または同様の相関特性を有するすべての直交対が完全な記述子集合内で見つけ出され、対の相関係数Ｒ_ｉｊ ^２＜０．５を有するものとして定義される。記述子のすべての直交対に関わる２パラメータ回帰式を計算する。最高の線形回帰係数を有するいくらかの事前定義された数の対が、考察対象の記述子部分集合として選択される。
２．前のステップで得た有意な記述子部分集合それぞれに関して、追加の非共線記述子をそれぞれに加え、対応する回帰処理を行う。新たな相関式が、Ｆｉｓｈｅｒ基準において、１つ少ない記述子での最良の相関の場合よりも小さい所与の確率レベルＦで見つかったとき、最良の式は、１つ少ない記述子を有する集合から選択する。そうでなければ、最高の回帰相関係数を有する新規の式をさらに考察する。
３．最後のステップを繰り返すことによって、さらに高次の多重線形相関式を得続けることができる。

したがって、結果は、Ｆｉｓｈｅｒ基準の最大値と、高い決定係数値とを有する。

集合Ｍが既知の分子の集合を表し、集合Ｊが記述子の完全な集合を表すものとする。Ｐ_ｍは、集合Ｍ内で符号ｍで表される既知の分子それぞれに関するＰの値を表す。

ＱＳＰＲに関する分子フラグメント手法の手順は以下のようなものである。
１．吸収剤になり得る分子を形成するために組み合わせることができる分子フラグメントの２つの集合を作製する。集合Ｒは、置換基フラグメントを表し、集合Ｇは、包括的構造または架橋フラグメントを表し、これらをＲ_１−Ｇ−Ｒ_２の形態で組み合わせることができる。既知の分子の集合内の分子の構造的な類似性を考慮して、それらすべてを、以下の一般的な図に従って異なるフラグメントに分けた。

分子を形成するために組み合わせたときに１つまたは２つの成分が欠けることがある。このモデルを使用して生成し得る各分子に関して、全部で最大３個のフラグメントが適用可能である。考察対象のフラグメントは、既知の分子の集合をいくつかの部分に分けることによって決定される。

２．三重項（ｒ，ｇ，ｒ’）が、任意のフラグメントｒ，ｒ’∈Ｒとｇ∈Ｇを組み合わせることによって形成されるある分子を表すものとする。ｔ_ｍを、特定の既知の分子ｍ∈Ｍに関する三重項とする。（ｒ，ｇ，ｒ’）のすべての組合せから始めて、以下の任意の事項に該当する場合にその三重項をＴから除去する。
ａ）三重項によって定義される分子中に酸素原子が存在しない。
ｂ）三重項によって定義される分子中に窒素原子が存在しない。

３．既知の分子の集合Ｍ内の元の各分子、ならびに集合ＲおよびＧの各プロトン化されたフラグメント（すなわちＲ−ＨおよびＨ−Ｇ−Ｈ）を描画し、それらの分子記述子に関する値を計算する。これらの記述子値は、以下のように表される。
元の既知の分子の分子フラグメントに関して、

分子フラグメント値の一般集合に関して、
ｄ_ｊｋ ∀ｋ∈Ｒ∪Ｇ（ここで添え字ｊは記述子を表す）

４．選択性、蒸気圧、および溶解度に関する既知のデータがある集合Ｍのすべての分子に共通の記述子に関して、すべての分子記述子の集合をスクリーニングする。この集合をＪと表す。

５．集合Ｊ内の各記述子を、それがＱＳＰＲ式中でどのように処理されるかを表すために、加算、クロス積、最小、または最大として分類する。各記述子を、その適切な対応する部分集合Ｊ^ＡＤＤ、Ｊ^ＣＰ、Ｊ^ＭＩＮ、またはＪ^ＭＡＸに入れる。

６．なんらかの方法を使用して、ＱＳＰＲフラグメント相関式に含める記述子の小さな集合を決定する。記述子集合のこの部分集合を、Ｊ’⊂Ｊと表す。２つのヒューリスティック方法が参考文献で提案されており、本明細書では新規の最適化法を提案する。
ａ）「マクロ構造およびフラグメント記述子ライブラリ」ベースの（“ｍａｃｒｏｓ ｓｔｒｕｃｔｕｒｅｓ ａｎｄ ｆｒａｇｍｅｎｔ ｄｅｓｃｒｉｐｔｏｒｓ ｌｉｂｒａｒｙ” ｂａｓｅｄ）ＢＥＳＴＲＥＧ法（Ｋａｒｅｌｓｏｎの手法）：
A.R. Katritzky, V.S. Lobanov, M. Karelson, R. Murugan, M.P. Grendze, J.E. Toomey, “Comprehensive Descriptors for Structural and Statistical Analysis”, Revue Roumaine de Chimie, 1996, 41, 851-867
ｂ）「下部構造分子フラグメント」（“ｓｕｂｓｔｒｕｃｔｕｒａｌ ｍｏｌｅｃｕｌａｒ ｆｒａｇｍｅｎｔｓ”）法（Ｖａｒｎｅｋの手法）：
V. P. Solov'ev, A. Varnek, G. Wipff, “Modeling of Ion Complexation and Extraction Using Substructural Molecular Fragments”, Journal of Chemical Information and Computer Sciences,2000, 40(3), 847-858
ｃ）参考文献で以前に論じられていない大域的最適化法を、以下の節「記述子集合を選択するための最適化モデル」に示す。

７．線形回帰技法を使用して、以下に表すフラグメントＱＳＰＲ式において集合Ｊ’の記述子を使用して、集合Ｍ内の分子に関してＰデータを最良適合させる。

線形回帰に関して導出される記述子値は、以下の式から求められる。

これは、未知数ｌｏｇＰ_０、および考察対象として選択される各記述子ｊに関するα_ｊ、β_ｊ、γ_ｊ、またはλ_ｊについて、最良適合値を生み出す。したがって、任意の所与の三重項ｔ∈Ｔに関するＰの予測についての式は、以下のようになる。

８．最後に、明示的な列挙によって、上の式から予測されるＰの最高値を有する三重項を探索することによって、有望な分子が見つけ出される。

分子フラグメント手法−最良実施形態−記述子集合を選択するための最適化モデル
すべての可能な記述子組合せの完全な包括的な列挙はコンピュータで実現可能でないので、ＱＳＰＲで使用する記述子組合せを選択するための方法を提供するために、ＢＥＳＴＲＥＧおよび他のヒューリスティック法が参考文献で開発されている。しかし、高度な数学プログラミング技法の使用により、絶対最良相関を与える記述子の組合せは、コンピュータで扱いやすくなるはずである。前節において概説した詳細な手順のステップ（６）および（７）を、以下のプロセスで置き換える。

以下のものを仮定する。
・既知のＰの分子の集合Ｍ
・各分子ｍ∈Ｍに関する値Ｐ_ｍ
・すべての分子フラグメント基の集合ＲおよびＧ
・取り得る分子三重項の集合Ｔ
・各ｍ∈Ｍに関する三重項ｔ_ｍ
・すべての有用な分子記述子の集合Ｊ
・ＱＳＰＲでの処理に関する記述子の部分集合Ｊ^ＡＤＤ、Ｊ^ＣＰ、Ｊ^ＭＩＮ、およびＪ^ＭＡＸ
・記述子値
・元の分子に関して、

・分子フラグメントの完全な集合に関する記述子値ｄ_ｊｋ ∀ｊ∈Ｊ，ｋ∈Ｒ∪Ｇ
・仮説のＱＳＰＲ関数形式

仮説のＱＳＰＲ関数に関する最小二乗誤差を最小限にするような、サイズＮの最良記述子集合Ｊ’を見つけ出す。

前述したように、集合Ｍの元の分子に関して導出される記述子値は、以下の式によって求められる。

最も影響の強い記述子組合せの探索において、最小二乗誤差組合せ最適化手法の開発が提案される。Ｎ個の最良の記述子を有するＱＳＰＲの相関パラメータを決定するためのモデルは以下のようなものである。

このモデルは、凸型混合整数二次計画（ＭＩＱＰ）問題である。二値変数の数は利用される記述子の数に制限されるので、ＣＰＬＥＸやＸｐｒｅｓｓ^ＭＰなど市販の最適化アルゴリズムを使用して通常は妥当なランタイムでそのようなＭＩＱＰ問題を解くことができる。この手法は、ＱＳＰＲモデルに関する相関パラメータに関する最適値を決定するのみならず、実際のデータにモデルを当て嵌める際に誤差の減少に最も影響のあるＮ個の最良の記述子を決定する。ｚ_ｊ＝１である任意の記述子ｊが、ＱＳＰＲ記述子集合Ｊ’の要素となる。

次いで、大域的最小誤差とＮの関係のプロットを用いて選択性分析が可能であり、記述子の「最良の」集合を提供するだけでなく、モデルが過剰適合しているかどうか評価するためのベースも提供する。Ｎが変化するときに、集合Ｊ’内の記述子が１つの大域的最小解から別の解へ急激に変化する場合、これは、提案されているＱＳＰＲ式の形式が、選択性を予測するための良い尺度ではなく、再評価すべきであることを示すことがある。

モデルで使用するために選択される記述子の集合が、ＢＥＳＴＲＥＧなどのヒューリスティック法を使用して選択される記述子集合に対応する場合、これらの式は、それらの方法の妥当性の強固な数学的証拠となる。

最適な記述子集合Ｊ’、ならびに未知数ｌｏｇＰ_０、および各記述子ｊ∈Ｊに関するα_ｊ、β_ｊ、γ_ｊ、またはλ_ｊに関する値を用いると、任意の所与の三重項ｔ∈Ｔに関するＰの予測のための式は、前節におけるものと同じである。

付録８
本発明で使用する代表的な記述子
* 0001000000 原子の総計
* 0002000000 C原子の数
* 0003000000 H原子の数
* 0004000000 O原子の数
* 0005000000 N原子の数
* 0006000000 S原子の数
* 0007000000 F原子の数
* 0008000000 Cl原子の数
* 0009000000 Br原子の数
* 0010000000 I原子の数
* 0011000000 P原子の数
* 0012000000 他の原子の数
* 0013000000 C原子の相対数
* 0014000000 H原子の相対数
* 0015000000 O原子の相対数
* 0016000000 N原子の相対数
* 0017000000 S原子の相対数
* 0018000000 F原子の相対数
* 0019000000 Cl原子の相対数
* 0020000000 Br原子の相対数
* 0021000000 I原子の相対数
* 0022000000 P原子の相対数
* 0023000000 他の原子の相対数
* 0024000000 結合の総数
* 0025000000 単結合の数
* 0026000000 二重結合の数
* 0027000000 三重結合の数
* 0028000000 芳香族結合の数
* 0029000000 単結合の相対数
* 0030000000 二重結合の相対数
* 0031000000 三重結合の相対数
* 0032000000 芳香族結合の相対数
* 0033000000 環の数
* 0034000000 ベンゼン環の数
* 0035000000 環の相対数
* 0036000000 ベンゼン環の相対数
* 0037000000 分子量
* 0038000000 平均原子量
* 0039000000 Wiener指数
* 0040000000 Randic指数 (次数0)
* 0041000000 Randic指数 (次数1)
* 0042000000 Randic指数 (次数2)
* 0043000000 Randic指数 (次数3)
* 0044000000 Kier&Hall指数 (次数0)
* 0045000000 Kier&Hall指数 (次数1)
* 0046000000 Kier&Hall指数 (次数2)
* 0047000000 Kier&Hall指数 (次数3)
* 0048000000 情報内容 (次数0)
* 0049000000 情報内容 (次数1)
* 0050000000 情報内容 (次数2)
* 0051000000 平均情報内容 (次数0)
* 0052000000 平均情報内容 (次数1)
* 0053000000 平均情報内容 (次数2)
* 0054000000 構造情報内容 (次数0)
* 0055000000 構造情報内容 (次数1)
* 0056000000 構造情報内容 (次数2)
* 0057000000 平均構造情報内容 (次数0)
* 0058000000 平均構造情報内容 (次数1)
* 0059000000 平均構造情報内容 (次数2)
* 0060000000 補完情報内容 (次数0)
* 0061000000 補完情報内容 (次数1)
* 0062000000 補完情報内容 (次数2)
* 0063000000 平均補完情報内容 (次数0)
* 0064000000 平均補完情報内容 (次数1)
* 0065000000 平均補完情報内容 (次数2)
* 0066000000 結合情報内容 (次数0)
* 0067000000 結合情報内容 (次数1)
* 0068000000 結合情報内容 (次数2)
* 0069000000 平均結合情報内容 (次数0)
* 0070000000 平均結合情報内容 (次数1)
* 0071000000 平均結合情報内容 (次数2)
* 0072000000 Kier形状指数 (次数1)
* 0073000000 Kier形状指数 (次数2)
* 0074000000 Kier形状指数 (次数3)
* 0075000000 Kier柔軟性指数
* 0076000000 Balaban指数
* 0077000000 重力指数 (全結合)
* 0078000000 重力指数 (全原子の対)
* 0079000000 慣性モーメントA
* 0080000000 慣性モーメントB
* 0081000000 慣性モーメントC
* 0082000000 射影面XY
* 0083000000 射影面YZ
* 0084000000 射影面ZX
* 0085000000 XY射影/ XY矩形
* 0086000000 YZ射影/ YZ矩形
* 0087000000 ZX射影/ ZX矩形
* 0088000000 分子体積
* 0089000000 分子体積 / XYZボックス
* 0090000000 分子表面積
* 0091001000 H原子に関する原子の最大部分電荷 (Zefirov)
* 0091006000 C原子に関する原子の最大部分電荷 (Zefirov)
* 0091007000 N原子に関する原子の最大部分電荷 (Zefirov)
* 0091008000 O原子に関する原子の最大部分電荷 (Zefirov)
* 0092001000 H原子に関する原子の最小部分電荷 (Zefirov)
* 0092006000 C原子に関する原子の最小部分電荷 (Zefirov)
* 0092007000 N原子に関する原子の最小部分電荷 (Zefirov)
* 0092008000 O原子に関する原子の最小部分電荷 (Zefirov)
* 0093000000 すべての原子タイプに関する最大部分電荷 (Zefirov)
* 0094000000 すべての原子タイプに関する最小部分電荷 (Zefirov)
* 0095000000 極性パラメータ(Zefirov)
* 0096000000 極性パラメータ/距離の２乗 (Zefirov)
* 0097000000 位相的電子指数 (すべての対)
* 0098000000 位相的電子指数 (全結合)
* 0099000000 TMSA総分子表面積 (Zefirov PC)
* 0100000000 PPSA1 部分正表面積(Zefirov PC)
* 0101000000 PPSA2 総電荷重み付けPPSA (Zefirov PC)
* 0102000000 PPSA3 原子電荷重み付けPPSA (Zefirov PC)
* 0103000000 PNSA1 部分負表面積(Zefirov PC)
* 0104000000 PNSA2 総電荷重み付けPNSA (Zefirov PC)
* 0105000000 PNSA3 原子電荷重み付けPNSA (Zefirov PC)
* 0106000000 DPSA1 CPSAの差 (PPSA1-PNSA1) (Zefirov PC)
* 0107000000 DPSA2 CPSAの差 (PPSA2-PNSA2) (Zefirov PC)
* 0108000000 DPSA3 CPSAの差 (PPSA3-PNSA3) (Zefirov PC)
* 0109000000 FPSA1 Fractional PPSA (PPSA-1/TMSA) (Zefirov PC)
* 0110000000 FPSA2 Fractional PPSA (PPSA-2/TMSA) (Zefirov PC)
* 0111000000 FPSA3 Fractional PPSA (PPSA-3/TMSA) (Zefirov PC)
* 0112000000 FNSA1 Fractional PNSA (PNSA-1/TMSA) (Zefirov PC)
* 0113000000 FNSA2 Fractional PNSA (PNSA-2/TMSA) (Zefirov PC)
* 0114000000 FNSA3 Fractional PNSA (PNSA-3/TMSA) (Zefirov PC)
* 0115000000 WPSA1 重み付けPPSA (PPSA1*TMSA/1000) (Zefirov PC)
* 0116000000 WPSA2 重み付けPPSA (PPSA2*TMSA/1000) (Zefirov PC)
* 0117000000 WPSA3 重み付けPPSA (PPSA3*TMSA/1000) (Zefirov PC)
* 0118000000 WNSA1 重み付けPNSA (PNSA1*TMSA/1000) (Zefirov PC)
* 0119000000 WNSA2 重み付けPNSA (PNSA2*TMSA/1000) (Zefirov PC)
* 0120000000 WNSA3 重み付けPNSA (PNSA3*TMSA/1000) (Zefirov PC)
* 0121000000 RPCG相対正電荷 (QMPOS/QTPLUS) (Zefirov PC)
* 0122000000 RNCG 相対負電荷 (QMNEG/QTMINUS) (Zefirov PC)
* 0123000000 RPCS 相対正帯電SA (SAMPOS*RPCG) (Zefirov PC)
* 0124000000 RNCS 相対負帯電SA (SAMNEG*RNCG) (Zefirov PC)
* 0125000000 HDSA H-ドナー表面積(Zefirov PC)
* 0126000000 HDCA H-ドナー帯電表面積(Zefirov PC)
* 0127000000 FHDSA Fractional HDSA (HDSA/TMSA) (Zefirov PC)
* 0128000000 FHDCA Fractional HDCA (HDCA/TMSA) (Zefirov PC)
* 0129000000 HASA H-アクセプタ表面積(Zefirov PC)
* 0130000000 HACA H-アクセプタ帯電表面積(Zefirov PC)
* 0131000000 FHASA Fractional HASA (HASA/TMSA) (Zefirov PC)
* 0132000000 FHACA Fractional HACA (HACA/TMSA) (Zefirov PC)
* 0133000000 HBSA H-結合表面積(Zefirov PC)
* 0134000000 HBCA H-結合帯電表面積(Zefirov PC)
* 0135000000 FHBSA Fractional HBSA (HBSA/TMSA) (Zefirov PC)
* 0136000000 FHBCA Fractional HBSA (HBSA/TMSA) (Zefirov PC)
* 0137000000 min(#HA, #HD) (Zefirov PC)
* 0138000000 count of H-アクセプタ部位 (Zefirov PC)
* 0139000000 count of H-ドナー部位 (Zefirov PC)
* 0140000000 HA依存HDSA-1 (Zefirov PC)
* 0141000000 HA依存HDSA-1/TMSA (Zefirov PC)
* 0142000000 HA依存HDSA-2 (Zefirov PC)
* 0143000000 HA依存HDSA-2/TMSA (Zefirov PC)
* 0144000000 HA依存HDSA-2/SQRT(TMSA) (Zefirov PC)
* 0145000000 HA依存HDCA-1 (Zefirov PC)
* 0146000000 HA依存HDCA-1/TMSA (Zefirov PC)
* 0147000000 HA依存HDCA-2 (Zefirov PC)
* 0148000000 HA依存HDCA-2/TMSA (Zefirov PC)
* 0149000000 HA依存HDCA-2/SQRT(TMSA) (Zefirov PC)
* 0150000000 HASA-1 (Zefirov PC)
* 0151000000 HASA-1/TMSA (Zefirov PC)
* 0152000000 HASA-2 (Zefirov PC)
* 0153000000 HASA-2/TMSA (Zefirov PC)
* 0154000000 HASA-2/SQRT(TMSA) (Zefirov PC)
* 0155000000 HACA-1 (Zefirov PC)
* 0156000000 HACA-1/TMSA (Zefirov PC)
* 0157000000 HACA-2 (Zefirov PC)
* 0158000000 HACA-2/TMSA (Zefirov PC)
* 0159000000 HACA-2/SQRT(TMSA) (Zefirov PC)
* 0161000000 PPSA-1 部分正表面積(MOPAC PC)
* 0162000000 PPSA-2 総電荷重み付けPPSA (MOPAC PC)
* 0163000000 PPSA-3 原子電荷重み付けPPSA (MOPAC PC)
* 0164000000 PNSA-1 部分負表面積(MOPAC PC)
* 0165000000 PNSA-2 総電荷重み付けPNSA (MOPAC PC)
* 0166000000 PNSA-3 原子電荷重み付けPNSA (MOPAC PC)
* 0167000000 DPSA-1 CPSAの差 (PPSA1-PNSA1) (MOPAC PC)
* 0168000000 DPSA-2 CPSAの差 (PPSA2-PNSA2) (MOPAC PC)
* 0169000000 DPSA-3 CPSAの差 (PPSA3-PNSA3) (MOPAC PC)
* 0170000000 FPSA-1 Fractional PPSA (PPSA-1/TMSA) (MOPAC PC)
* 0171000000 FPSA-2 Fractional PPSA (PPSA-2/TMSA) (MOPAC PC)
* 0172000000 FPSA-3 Fractional PPSA (PPSA-3/TMSA) (MOPAC PC)
* 0173000000 FNSA-1 Fractional PNSA (PNSA-1/TMSA) (MOPAC PC)
* 0174000000 FNSA-2 Fractional PNSA (PNSA-2/TMSA) (MOPAC PC)
* 0175000000 FNSA-3 Fractional PNSA (PNSA-3/TMSA) (MOPAC PC)
* 0176000000 WPSA-1 重み付けPPSA (PPSA1*TMSA/1000) (MOPAC PC)
* 0177000000 WPSA-2 重み付けPPSA (PPSA2*TMSA/1000) (MOPAC PC)
* 0178000000 WPSA-3 重み付けPPSA (PPSA3*TMSA/1000) (MOPAC PC)
* 0179000000 WNSA-1 重み付けPNSA (PNSA1*TMSA/1000) (MOPAC PC)
* 0180000000 WNSA-2 重み付けPNSA (PNSA2*TMSA/1000) (MOPAC PC)
* 0181000000 WNSA-3 重み付けPNSA (PNSA3*TMSA/1000) (MOPAC PC)
* 0182000000 RPCG相対正電荷 (QMPOS/QTPLUS) (MOPAC C)
* 0183000000 RNCG 相対負電荷 (QMNEG/QTMINUS) (MOPAC PC)
* 0184000000 RPCS 相対正帯電SA (SAMPOS*RPCG) (MOPAC PC)
* 0185000000 RNCS 相対負帯電SA (SAMNEG*RNCG) (MOPAC PC)
* 0186000000 HDSA H-ドナー表面積(MOPAC PC)
* 0187000000 HDCA H-ドナー帯電表面積(MOPAC PC)
* 0188000000 FHDSA Fractional HDSA (HDSA/TMSA) (MOPAC PC)
* 0189000000 FHDCA Fractional HDCA (HDCA/TMSA) (MOPAC PC)
* 0190000000 HASA H-アクセプタ表面積(MOPAC PC)
* 0191000000 HACA H-アクセプタ帯電表面積(MOPAC PC)
* 0192000000 FHASA Fractional HASA (HASA/TMSA) (MOPAC PC)
* 0193000000 FHACA Fractional HACA (HACA/TMSA) (MOPAC PC)
* 0194000000 HBSA H-結合表面積(MOPAC PC)
* 0195000000 HBCA H-結合帯電表面積(MOPAC PC)
* 0196000000 FHBSA Fractional HBSA (HBSA/TMSA) (MOPAC PC)
* 0197000000 FHBCA Fractional HBSA (HBSA/TMSA) (MOPAC PC)
* 0198000000 最小(#HA, #HD) (MOPAC PC)
* 0199000000 H-アクセプタ部位のカウント (MOPAC PC)
* 0200000000 H-ドナー部位のカウント (MOPAC PC)
* 0201000000 HA依存HDSA-1 (MOPAC PC)
* 0202000000 HA依存HDSA-1/TMSA (MOPAC PC)
* 0203000000 HA依存HDSA-2 (MOPAC PC)
* 0204000000 HA依存HDSA-2/TMSA (MOPAC PC)
* 0205000000 HA依存HDSA-2/SQRT(TMSA) (MOPAC PC)
* 0206000000 HA依存HDCA-1 (MOPAC PC)
* 0207000000 HA依存HDCA-1/TMSA (MOPAC PC)
* 0208000000 HA依存HDCA-2 (MOPAC PC)
* 0209000000 HA依存HDCA-2/TMSA (MOPAC PC)
* 0210000000 HA依存HDCA-2/SQRT(TMSA) (MOPAC PC)
* 0211000000 HASA-1 (MOPAC PC)
* 0212000000 HASA-1/TMSA (MOPAC PC)
* 0213000000 HASA-2 (MOPAC PC)
* 0214000000 HASA-2/TMSA (MOPAC PC)
* 0215000000 HASA-2/SQRT(TMSA) (MOPAC PC)
* 0216000000 HACA-1 (MOPAC PC)
* 0217000000 HACA-1/TMSA (MOPAC PC)
* 0218000000 HACA-2 (MOPAC PC)
* 0219000000 HACA-2/TMSA (MOPAC PC)
* 0220000000 HACA-2/SQRT(TMSA) (MOPAC PC)
* 0283000000 最終生成熱
* 0284000000 最終生成熱 / 原子の数
* 0285000000 占有された電子レベルの番号
* 0286000000 占有された電子レベルの番号 / 原子の数
* 0287000000 HOMO-1エネルギー
* 0288000000 HOMOエネルギー
* 0289000000 LUMOエネルギー
* 0290000000 LUMO+1エネルギー
* 0291000000 HOMO - LUMOエネルギーギャップ
* 0292006000 C原子に関する最小求核反応指数
* 0292007000 N原子に関する最小求核反応指数
* 0292008000 O原子に関する最小求核反応指数
* 0293006000 C原子に関する最大求核反応指数
* 0293007000 N原子に関する最大求核反応指数
* 0293008000 O原子に関する最大求核反応指数
* 0294006000 C原子に関する平均求核反応指数
* 0294007000 N原子に関する平均求核反応指数
* 0294008000 O原子に関する平均求核反応指数
* 0295006000 C原子に関する最小求電子反応指数
* 0295007000 N原子に関する最小求電子反応指数
* 0295008000 O原子に関する最小求電子反応指数
* 0296006000 C原子に関する最大求電子反応指数
* 0296007000 N原子に関する最大求電子反応指数
* 0296008000 O原子に関する最大求電子反応指数
* 0297006000 C原子に関する平均求電子反応指数
* 0297007000 N原子に関する平均求電子反応指数
* 0297008000 O原子に関する平均求電子反応指数
* 0298006000 C原子に関する最小1-電子反応指数
* 0298007000 N原子に関する最小1-電子反応指数
* 0298008000 O原子に関する最小1-電子反応指数
* 0299006000 C原子に関する最大1-電子反応指数
* 0299007000 N原子に関する最大1-電子反応指数
* 0299008000 O原子に関する最大1-電子反応指数
* 0300006000 C原子に関する平均1-電子反応指数
* 0300007000 N原子に関する平均1-電子反応指数
* 0300008000 O原子に関する平均1-電子反応指数
* 0301000000 分子双極子の総計の点電荷成分
* 0302000000 分子双極子の総計の混成成分
* 0303000000 総計の分子双極子
* 0305000000 Onsager-Kirkwood溶媒和エネルギーのイメージ
* 0306000000 最小原子軌道電子密度
* 0307000000 最大原子軌道電子密度
* 0308000000 最大Σ-Σ結合次数
* 0309000000 最大Σ-PI結合次数
* 0310000000 最大PI-PI結合次数
* 0311000000 1つのMOの最大結合寄与
* 0312000000 1つのMOの最大反結合寄与
* 0313001000 H原子に関する最小原子価
* 0313006000 C原子に関する最小原子価
* 0313007000 N原子に関する最小原子価
* 0313008000 O原子に関する最小原子価
* 0314001000 H原子に関する最大原子価
* 0314006000 C原子に関する最大原子価
* 0314007000 N原子に関する最大原子価
* 0314008000 O原子に関する最大原子価
* 0315001000 H原子に関する平均原子価
* 0315006000 C原子に関する平均原子価
* 0315007000 N原子に関する平均原子価
* 0315008000 O原子に関する平均原子価
* 0316001000 H原子に関する最小(>0.1)結合次数
* 0316006000 C原子に関する最小(>0.1)結合次数
* 0316007000 N原子に関する最小(>0.1)結合次数
* 0316008000 O原子に関する最小(>0.1)結合次数
* 0317001000 H原子に関する最大結合次数
* 0317006000 C原子に関する最大結合次数
* 0317007000 N原子に関する最大結合次数
* 0317008000 O原子に関する最大結合次数
* 0318001000 H原子に関する平均結合次数
* 0318006000 C原子に関する平均結合次数
* 0318007000 N原子に関する平均結合次数
* 0318008000 O原子に関する平均結合次数
* 0319001000 H原子に関する最小e-e斥力
* 0319006000 C原子に関する最小e-e斥力
* 0319007000 N原子に関する最小e-e斥力
* 0319008000 O原子に関する最小e-e斥力
* 0320001000 H原子に関する最大e-e斥力
* 0320006000 C原子に関する最大e-e斥力
* 0320007000 N原子に関する最大e-e斥力
* 0320008000 O原子に関する最大e-e斥力
* 0321001000 H原子に関する最小e-n引力
* 0321006000 C原子に関する最小e-n引力
* 0321007000 N原子に関する最小e-n引力
* 0321008000 O原子に関する最小e-n引力
* 0322001000 H原子に関する最大e-n引力
* 0322006000 C原子に関する最大e-n引力
* 0322007000 N原子に関する最大e-n引力
* 0322008000 O原子に関する最大e-n引力
* 0323001000 H原子に関する最小原子状態エネルギー
* 0323006000 C原子に関する最小原子状態エネルギー
* 0323007000 N原子に関する最小原子状態エネルギー
* 0323008000 O原子に関する最小原子状態エネルギー
* 0324001000 H原子に関する最大原子状態エネルギー
* 0324006000 C原子に関する最大原子状態エネルギー
* 0324007000 N原子に関する最大原子状態エネルギー
* 0324008000 O原子に関する最大原子状態エネルギー
* 0325001006 H - C結合に関する最小共鳴エネルギー
* 0325001007 H - N結合に関する最小共鳴エネルギー
* 0325001008 H - O結合に関する最小共鳴エネルギー
* 0325006006 C - C結合に関する最小共鳴エネルギー
* 0325006007 C - N結合に関する最小共鳴エネルギー
* 0325006008 C - O結合に関する最小共鳴エネルギー
* 0326001006 H - C結合に関する最大共鳴エネルギー
* 0326001007 H - N結合に関する最大共鳴エネルギー
* 0326001008 H - O結合に関する最大共鳴エネルギー
* 0326006006 C - C結合に関する最大共鳴エネルギー
* 0326006007 C - N結合に関する最大共鳴エネルギー
* 0326006008 C - O結合に関する最大共鳴エネルギー
* 0327001006 H - C結合に関する最小交換エネルギー
* 0327001007 H - N結合に関する最小交換エネルギー
* 0327001008 H - O結合に関する最小交換エネルギー
* 0327006006 C - C結合に関する最小交換エネルギー
* 0327006007 C - N結合に関する最小交換エネルギー
* 0327006008 C - O結合に関する最小交換エネルギー
* 0328001006 H - C結合に関する最大交換エネルギー
* 0328001007 H - N結合に関する最大交換エネルギー
* 0328001008 H - O結合に関する最大交換エネルギー
* 0328006006 C - C結合に関する最大交換エネルギー
* 0328006007 C - N結合に関する最大交換エネルギー
* 0328006008 C - O結合に関する最大交換エネルギー
* 0329001006 H - C結合に関する最小e-e斥力
* 0329001007 H - N結合に関する最小e-e斥力
* 0329001008 H - O結合に関する最小e-e斥力
* 0329006006 C - C結合に関する最小e-e斥力
* 0329006007 C - N結合に関する最小e-e斥力
* 0329006008 C - O結合に関する最小e-e斥力
* 0330001006 H - C結合に関する最大e-e斥力
* 0330001007 H - N結合に関する最大e-e斥力
* 0330001008 H - O結合に関する最大e-e斥力
* 0330006006 C - C結合に関する最大e-e斥力
* 0330006007 C - N結合に関する最大e-e斥力
* 0330006008 C - O結合に関する最大e-e斥力
* 0331001006 H - C結合に関する最小e-n引力
* 0331001007 H - N結合に関する最小e-n引力
* 0331001008 H - O結合に関する最小e-n引力
* 0331006006 C - C結合に関する最小e-n引力
* 0331006007 C - N結合に関する最小e-n引力
* 0331006008 C - O結合に関する最小e-n引力
* 0332001006 H - C結合に関する最大e-n引力
* 0332001007 H - N結合に関する最大e-n引力
* 0332001008 H - O結合に関する最大e-n引力
* 0332006006 C - C結合に関する最大e-n引力
* 0332006007 C - N結合に関する最大e-n引力
* 0332006008 C - O結合に関する最大e-n引力
* 0333001006 H - C結合に関する最小n-n斥力
* 0333001007 H - N結合に関する最小n-n斥力
* 0333001008 H - O結合に関する最小n-n斥力
* 0333006006 C - C結合に関する最小n-n斥力
* 0333006007 C - N結合に関する最小n-n斥力
* 0333006008 C - O結合に関する最小n-n斥力
* 0334001006 H - C結合に関する最大n-n斥力
* 0334001007 H - N結合に関する最大n-n斥力
* 0334001008 H - O結合に関する最大n-n斥力
* 0334006006 C - C結合に関する最大n-n斥力
* 0334006007 C - N結合に関する最大n-n斥力
* 0334006008 C - O結合に関する最大n-n斥力
* 0335001006 H - C結合に関する最小クーロン相互作用
* 0335001007 H - N結合に関する最小クーロン相互作用
* 0335001008 H - O結合に関する最小クーロン相互作用
* 0335006006 C - C結合に関する最小クーロン相互作用
* 0335006007 C - N結合に関する最小クーロン相互作用
* 0335006008 C - O結合に関する最小クーロン相互作用
* 0336001006 H - C結合に関する最大クーロン相互作用
* 0336001007 H - N結合に関する最大クーロン相互作用
* 0336001008 H - O結合に関する最大クーロン相互作用
* 0336006006 C - C結合に関する最大クーロン相互作用
* 0336006007 C - N結合に関する最大クーロン相互作用
* 0336006008 C - O結合に関する最大クーロン相互作用
* 0337001006 H - C結合に関する最小総相互作用
* 0337001007 H - N結合に関する最小総相互作用
* 0337001008 H - O結合に関する最小総相互作用
* 0337006006 C - C結合に関する最小総相互作用
* 0337006007 C - N結合に関する最小総相互作用
* 0337006008 C - O結合に関する最小総相互作用
* 0338001006 H - C結合に関する最大総相互作用
* 0338001007 H - N結合に関する最大総相互作用
* 0338001008 H - O結合に関する最大総相互作用
* 0338006006 C - C結合に関する最大総相互作用
* 0338006007 C - N結合に関する最大総相互作用
* 0338006008 C - O結合に関する最大総相互作用
* 0339000000 総分子1-中心E-N引力
* 0340000000 総分子1-中心E-n引力/ 原子の数
* 0341000000 総分子1-中心E-e斥力
* 0342000000 総分子1-中心E-e斥力 / 原子の数
* 0343000000 総分子2-中心共鳴エネルギー
* 0344000000 総分子2-中心共鳴エネルギー / 原子の数
* 0345000000 総分子2-中心交換エネルギー
* 0346000000 総分子2-中心交換エネルギー / 原子の数
* 0347000000 総分子静電相互作用
* 0348000000 総分子静電相互作用 / 原子の数
* 0349000000 主慣性モーメントA
* 0350000000 相対主慣性モーメントA
* 0351000000 主慣性モーメントB
* 0352000000 相対主慣性モーメントB
* 0353000000 主慣性モーメントC
* 0354000000 相対主慣性モーメントC
* 0355000000 最大原子力定数
* 0356000000 ゼロ点振動エネルギー
* 0357000000 ゼロ点振動エネルギー /原子数
* 0358000000 最低通常モード振動周波数
* 0359000000 最高通常モード振動周波数
* 0360000000 最高通常モード振動遷移双極子
* 0361000000 300Kでの分子の熱力学的な生成熱
* 0362000000 300Kでの分子の熱力学的な生成熱 /原子数
* 0363000000 振動エンタルピー (300K)
* 0364000000 振動エンタルピー (300K) /原子数
* 0365000000 振動熱容量 (300K)
* 0366000000 振動熱容量 (300K) /原子数
* 0367000000 振動エントロピー (300K)
* 0368000000 振動エントロピー (300K) /原子数
* 0369000000 回転エンタルピー (300K)
* 0370000000 回転エンタルピー (300K) /原子数
* 0371000000 回転熱容量 (300K)
* 0372000000 回転熱容量 (300K) /原子数
* 0373000000 回転エントロピー (300K)
* 0374000000 回転エントロピー (300K) /原子数
* 0375000000 内部エンタルピー (300K)
* 0376000000 内部エンタルピー (300K) /原子数
* 0377000000 内部熱容量 (300K)
* 0378000000 内部熱容量 (300K) /原子数
* 0379000000 内部エントロピー (300K)
* 0380000000 内部エントロピー (300K) /原子数
* 0381000000 移行エンタルピー (300K)
* 0382000000 移行エンタルピー (300K) /原子数
* 0383000000 移行熱容量 (300K)
* 0384000000 移行熱容量 (300K) /原子数
* 0385000000 移行エントロピー (300K)
* 0386000000 移行エントロピー (300K) /原子数
* 0387000000 総エンタルピー (300K)
* 0388000000 総エンタルピー (300K) /原子数
* 0389000000 総熱容量 (300K)
* 0390000000 総熱容量 (300K) /原子数
* 0391000000 総エントロピー (300K)
* 0392000000 総エントロピー (300K) /原子数
* 0393000000 ALFA分極率 (DIP)
* 0394000000 1X BETA分極率 (DIP)
* 0395000000 (1/2)X BETA分極率 (DIP)
* 0396000000 1X GAMMA分極率 (DIP)
* 0397000000 (1/6)X GAMMA分極率 (DIP)
* 0398001000 H原子に関する最小正味原子電荷 (typed)
* 0398006000 C原子に関する最小正味原子電荷 (typed)
* 0398007000 N原子に関する最小正味原子電荷 (typed)
* 0398008000 O原子に関する最小正味原子電荷 (typed)
* 0399001000 H原子に関する最大正味原子電荷 (typed)
* 0399006000 C原子に関する最大正味原子電荷 (typed)
* 0399007000 N原子に関する最大正味原子電荷 (typed)
* 0399008000 O原子に関する最大正味原子電荷 (typed)
* 0402000000 最小正味原子電荷
* 0403000000 最大正味原子電荷
* 0404000000 H-アクセプタPSA (version 2)
* 0405000000 H-アクセプタCPSA (version 2)
* 0406000000 H-アクセプタFPSA (version 2)
* 0407000000 H-アクセプタFCPSA (version 2)
* 0408000000 H-ドナーPSA (version 2)
* 0409000000 H-ドナーCPSA (version 2)
* 0410000000 H-ドナーFPSA (version 2)
* 0411000000 H-ドナーFCPSA (version 2)
* 0412000000 正帯電表面積 (Zefirov's PC)
* 0413000000 正帯電部分表面積 (Zefirov's PC)
* 0414000000 帯電表面積の正帯電部分 (Zefirov's PC)
* 0415000000 部分帯電表面積の正帯電部分 (Zefirov's PC)
* 0416000000 負帯電表面積 (Zefirov's PC)
* 0417000000 負帯電部分表面積 (Zefirov's PC)
* 0418000000 帯電表面積の負帯電部分 (Zefirov's PC)
* 0419000000 部分帯電表面積の負帯電部分 (Zefirov's PC)
* 0420000000 帯電表面積の差 (正 - 負) (Zefirov's PC)
* 0421000000 帯電部分表面積の差 (正 - 負) (Zefirov's PC)
* 0422000000 帯電表面積の帯電部分の差 (正 - 負) (Zefirov's PC)
* 0423000000 部分帯電表面積の帯電部分の差 (正 - 負) (Zefirov's PC)
* 0424001000 H原子に関する表面積
* 0424006000 C原子に関する表面積
* 0424007000 N原子に関する表面積
* 0424008000 O原子に関する表面積
* 0425001000 H原子に関する部分表面積
* 0425006000 C原子に関する部分表面積
* 0425007000 N原子に関する部分表面積
* 0425008000 O原子に関する部分表面積
* 0426001000 H原子に関する帯電表面積
* 0426006000 C原子に関する帯電表面積
* 0426007000 N原子に関する帯電表面積
* 0426008000 O原子に関する帯電表面積
* 0427001000 H原子に関する部分帯電表面積
* 0427006000 C原子に関する部分帯電表面積
* 0427007000 N原子に関する部分帯電表面積
* 0427008000 O原子に関する部分帯電表面積
* 0428001000 H原子に関する表面積の平方根
* 0428006000 C原子に関する表面積の平方根
* 0428007000 N原子に関する表面積の平方根
* 0428008000 O原子に関する表面積の平方根
* 0429001000 H原子に関する部分表面積の平方根
* 0429006000 C原子に関する部分表面積の平方根
* 0429007000 N原子に関する部分表面積の平方根
* 0429008000 O原子に関する部分表面積の平方根
* 0430001000 H原子に関する帯電表面積の平方根
* 0430006000 C原子に関する帯電表面積の平方根
* 0430007000 N原子に関する帯電表面積の平方根
* 0430008000 O原子に関する帯電表面積の平方根
* 0431001000 H原子に関する部分帯電表面積の平方根
* 0431006000 C原子に関する部分帯電表面積の平方根
* 0431007000 N原子に関する部分帯電表面積の平方根
* 0431008000 O原子に関する部分帯電表面積の平方根
* 0432000000 正帯電表面積 (MOPAC PC)
* 0433000000 正帯電部分表面積 (MOPAC PC)
* 0434000000 帯電表面積の正帯電部分 (MOPAC PC)
* 0435000000 部分帯電表面積の正帯電部分 (MOPAC PC)
* 0436000000 負帯電表面積 (MOPAC PC)
* 0437000000 負帯電部分表面積 (MOPAC PC)
* 0438000000 帯電表面積の負帯電部分 (MOPAC PC)
* 0439000000 部分帯電表面積の負帯電部分 (MOPAC PC)
* 0440000000 帯電表面積の差 (正 - 負) (MOPAC PC)
* 0441000000 帯電部分表面積の差 (正 - 負) (MOPAC PC)
* 0442000000 帯電表面積の帯電部分の差 (正 - 負) (MOPAC PC)
* 0443000000 部分帯電表面積の帯電部分の差 (正 - 負) (MOPAC PC)
* 0444001000 H原子に関する表面積 (MOPAC PC)
* 0444006000 C原子に関する表面積 (MOPAC PC)
* 0444007000 N原子に関する表面積 (MOPAC PC)
* 0444008000 O原子に関する表面積 (MOPAC PC)
* 0445001000 H原子に関する部分表面積 (MOPAC PC)
* 0445006000 C原子に関する部分表面積 (MOPAC PC)
* 0445007000 N原子に関する部分表面積 (MOPAC PC)
* 0445008000 O原子に関する部分表面積 (MOPAC PC)
* 0446001000 H原子に関する帯電表面積 (MOPAC PC)
* 0446006000 C原子に関する帯電表面積 (MOPAC PC)
* 0446007000 N原子に関する帯電表面積 (MOPAC PC)
* 0446008000 O原子に関する帯電表面積 (MOPAC PC)
* 0447001000 H原子に関する部分帯電表面積 (MOPAC PC)
* 0447006000 C原子に関する部分帯電表面積 (MOPAC PC)
* 0447007000 N原子に関する部分帯電表面積 (MOPAC PC)
* 0447008000 O原子に関する部分帯電表面積 (MOPAC PC)
* 0448001000 H原子に関する表面積の平方根 (MOPAC PC)
* 0448006000 C原子に関する表面積の平方根 (MOPAC PC)
* 0448007000 N原子に関する表面積の平方根 (MOPAC PC)
* 0448008000 O原子に関する表面積の平方根 (MOPAC PC)
* 0449001000 H原子に関する部分表面積の平方根 (MOPAC PC)
* 0449006000 C原子に関する部分表面積の平方根 (MOPAC PC)
* 0449007000 N原子に関する部分表面積の平方根 (MOPAC PC)
* 0449008000 O原子に関する部分表面積の平方根 (MOPAC PC)
* 0450001000 H原子に関する帯電表面積の平方根 (MOPAC PC)
* 0450006000 C原子に関する帯電表面積の平方根 (MOPAC PC)
* 0450007000 N原子に関する帯電表面積の平方根 (MOPAC PC)
* 0450008000 O原子に関する帯電表面積の平方根 (MOPAC PC)
* 0451001000 H原子に関する部分帯電表面積の平方根 (MOPAC PC)
* 0451006000 C原子に関する部分帯電表面積の平方根 (MOPAC PC)
* 0451007000 N原子に関する部分帯電表面積の平方根 (MOPAC PC)
* 0451008000 O原子に関する部分帯電表面積の平方根 (MOPAC PC)
* 0462000000 最小(#HA, #HD) (Zefirov PC) (全)
* 0463000000 H-アクセプタ部位のカウント (Zefirov PC) (全)
* 0464000000 H-ドナー部位のカウント (Zefirov PC) (全)
* 0465000000 HA依存HDSA-1 (Zefirov PC) (全)
* 0466000000 HA依存HDSA-1/TMSA (Zefirov PC) (全)
* 0467000000 HA依存HDSA-2 (Zefirov PC) (全)
* 0468000000 HA依存HDSA-2/TMSA (Zefirov PC) (全)
* 0469000000 HA依存HDSA-2/SQRT(TMSA) (Zefirov PC) (全)
* 0470000000 HA依存HDCA-1 (Zefirov PC) (全)
* 0471000000 HA依存HDCA-1/TMSA (Zefirov PC) (全)
* 0472000000 HA依存HDCA-2 (Zefirov PC) (全)
* 0473000000 HA依存HDCA-2/TMSA (Zefirov PC) (全)
* 0474000000 HA依存HDCA-2/SQRT(TMSA) (Zefirov PC) (全)
* 0475000000 HASA-1 (Zefirov PC) (全)
* 0476000000 HASA-1/TMSA (Zefirov PC) (全)
* 0477000000 HASA-2 (Zefirov PC) (全)
* 0478000000 HASA-2/TMSA (Zefirov PC) (全)
* 0479000000 HASA-2/SQRT(TMSA) (Zefirov PC) (全)
* 0480000000 HACA-1 (Zefirov PC) (全)
* 0481000000 HACA-1/TMSA (Zefirov PC) (全)
* 0482000000 HACA-2 (Zefirov PC) (全)
* 0483000000 HACA-2/TMSA (Zefirov PC) (全)
* 0484000000 HACA-2/SQRT(TMSA) (Zefirov PC) (全)
* 0485000000 最小(#HA, #HD) (MOPAC PC) (全)
* 0486000000 H-アクセプタ部位のカウント (MOPAC PC) (全)
* 0487000000 H-ドナー部位のカウント (MOPAC PC) (全)
* 0488000000 HA依存HDSA-1 (MOPAC PC) (全)
* 0489000000 HA依存HDSA-1/TMSA (MOPAC PC) (全)
* 0490000000 HA依存HDSA-2 (MOPAC PC) (全)
* 0491000000 HA依存HDSA-2/TMSA (MOPAC PC) (全)
* 0492000000 HA依存HDSA-2/SQRT(TMSA) (MOPAC PC) (全)
* 0493000000 HA依存HDCA-1 (MOPAC PC) (全)
* 0494000000 HA依存HDCA-1/TMSA (MOPAC PC) (全)
* 0495000000 HA依存HDCA-2 (MOPAC PC) (全)
* 0496000000 HA依存HDCA-2/TMSA (MOPAC PC) (全)
* 0497000000 HA依存HDCA-2/SQRT(TMSA) (MOPAC PC) (全)
* 0498000000 HASA-1 (MOPAC PC) (全)
* 0499000000 HASA-1/TMSA (MOPAC PC) (全)
* 0500000000 HASA-2 (MOPAC PC) (全)
* 0501000000 HASA-2/TMSA (MOPAC PC) (全)
* 0502000000 HASA-2/SQRT(TMSA) (MOPAC PC) (全)
* 0503000000 HACA-1 (MOPAC PC) (全)
* 0504000000 HACA-1/TMSA (MOPAC PC) (全)
* 0505000000 HACA-2 (MOPAC PC) (全)
* 0506000000 HACA-2/TMSA (MOPAC PC) (全)
* 0507000000 HACA-2/SQRT(TMSA) (MOPAC PC) (全)

最小記述子
* 0092001000 H原子に関する原子の最小部分電荷 (Zefirov)
* 0092006000 C原子に関する原子の最小部分電荷 (Zefirov)
* 0092007000 N原子に関する原子の最小部分電荷 (Zefirov)
* 0092008000 O原子に関する原子の最小部分電荷 (Zefirov)
* 0094000000 すべての原子タイプに関する最小部分電荷 (Zefirov)
* 0137000000 最小(#HA, #HD) (Zefirov PC)
* 0198000000 最小(#HA, #HD) (MOPAC PC)
* 0292006000 C原子に関する最小求核反応指数
* 0292007000 N原子に関する最小求核反応指数
* 0292008000 O原子に関する最小求核反応指数
* 0295006000 C原子に関する最小求電子反応指数
* 0295007000 N原子に関する最小求電子反応指数
* 0295008000 O原子に関する最小求電子反応指数
* 0298006000 C原子に関する最小1-電子反応指数
* 0298007000 N原子に関する最小1-電子反応指数
* 0298008000 O原子に関する最小1-電子反応指数
* 0306000000 最小原子軌道電子密度
* 0313001000 H原子に関する最小原子価
* 0313006000 C原子に関する最小原子価
* 0313007000 N原子に関する最小原子価
* 0313008000 O原子に関する最小原子価
* 0316001000 H原子に関する最小(>0.1)結合次数
* 0316006000 C原子に関する最小(>0.1)結合次数
* 0316007000 N原子に関する最小(>0.1)結合次数
* 0316008000 O原子に関する最小(>0.1)結合次数
* 0319001000 H原子に関する最小e-e斥力
* 0319006000 C原子に関する最小e-e斥力
* 0319007000 N原子に関する最小e-e斥力
* 0319008000 O原子に関する最小e-e斥力
* 0321001000 H原子に関する最小e-n引力
* 0321006000 C原子に関する最小e-n引力
* 0321007000 N原子に関する最小e-n引力
* 0321008000 O原子に関する最小e-n引力
* 0323001000 H原子に関する最小原子状態エネルギー
* 0323006000 C原子に関する最小原子状態エネルギー
* 0323007000 N原子に関する最小原子状態エネルギー
* 0323008000 O原子に関する最小原子状態エネルギー
* 0325001006 H - C結合に関する最小共鳴エネルギー
* 0325001007 H - N結合に関する最小共鳴エネルギー
* 0325001008 H - O結合に関する最小共鳴エネルギー
* 0325006006 C - C結合に関する最小共鳴エネルギー
* 0325006007 C - N結合に関する最小共鳴エネルギー
* 0325006008 C - O結合に関する最小共鳴エネルギー
* 0327001006 H - C結合に関する最小交換エネルギー
* 0327001007 H - N結合に関する最小交換エネルギー
* 0327001008 H - O結合に関する最小交換エネルギー
* 0327006006 C - C結合に関する最小交換エネルギー
* 0327006007 C - N結合に関する最小交換エネルギー
* 0327006008 C - O結合に関する最小交換エネルギー
* 0329001006 H - C結合に関する最小e-e斥力
* 0329001007 H - N結合に関する最小e-e斥力
* 0329001008 H - O結合に関する最小e-e斥力
* 0329006006 C - C結合に関する最小e-e斥力
* 0329006007 C - N結合に関する最小e-e斥力
* 0329006008 C - O結合に関する最小e-e斥力
* 0331001006 H - C結合に関する最小e-n引力
* 0331001007 H - N結合に関する最小e-n引力
* 0331001008 H - O結合に関する最小e-n引力
* 0331006006 C - C結合に関する最小e-n引力
* 0331006007 C - N結合に関する最小e-n引力
* 0331006008 C - O結合に関する最小e-n引力
* 0333001006 H - C結合に関する最小n-n斥力
* 0333001007 H - N結合に関する最小n-n斥力
* 0333001008 H - O結合に関する最小n-n斥力
* 0333006006 C - C結合に関する最小n-n斥力
* 0333006007 C - N結合に関する最小n-n斥力
* 0333006008 C - O結合に関する最小n-n斥力
* 0335001006 H - C結合に関する最小クーロン相互作用
* 0335001007 H - N結合に関する最小クーロン相互作用
* 0335001008 H - O結合に関する最小クーロン相互作用
* 0335006006 C - C結合に関する最小クーロン相互作用
* 0335006007 C - N結合に関する最小クーロン相互作用
* 0335006008 C - O結合に関する最小クーロン相互作用
* 0337001006 H - C結合に関する最小総相互作用
* 0337001007 H - N結合に関する最小総相互作用
* 0337001008 H - O結合に関する最小総相互作用
* 0337006006 C - C結合に関する最小総相互作用
* 0337006007 C - N結合に関する最小総相互作用
* 0337006008 C - O結合に関する最小総相互作用
* 0398001000 H原子に関する最小正味原子電荷 (typed)
* 0398006000 C原子に関する最小正味原子電荷 (typed)
* 0398007000 N原子に関する最小正味原子電荷 (typed)
* 0398008000 O原子に関する最小正味原子電荷 (typed)
* 0402000000 最小正味原子電荷
* 0462000000 最小(#HA, #HD) (Zefirov PC) (全)
* 0485000000 最小(#HA, #HD) (MOPAC PC) (全)

最小共通記述子
* 0092001000 H原子に関する原子の最小部分電荷 (Zefirov)
* 0094000000 すべての原子タイプに関する最小部分電荷 (Zefirov)
* 0137000000 最小(#HA, #HD) (Zefirov PC)
* 0198000000 最小(#HA, #HD) (MOPAC PC)
* 0306000000 最小原子軌道電子密度
* 0313001000 H原子に関する最小原子価
* 0316001000 H原子に関する最小(>0.1)結合次数
* 0319001000 H原子に関する最小e-e斥力
* 0321001000 H原子に関する最小e-n引力
* 0323001000 H原子に関する最小原子状態エネルギー
* 0398001000 H原子に関する最小原子電荷 (typed)
* 0402000000 最小正味原子電荷
* 0462000000 最小(#HA, #HD) (Zefirov PC) (全)
* 0485000000 最小(#HA, #HD) (MOPAC PC) (全)

Claims (4)

1. 供給流からの酸性ガス除去の特性に関して効果的な吸収剤分子を特定するための方法であって、
   ａ）コンピューターを用いて又は手作業で、酸性ガス除去に関して効果的な既知の分子の集合を決定するステップであって、
   酸除去に関して効果的な分子の集合を決定するステップは、
   

   

   による［ここで、Ｓは選択性、Ｌｗは分子の水溶解度、ＶＰは分子の蒸気圧、ＸおよびＹは値０．５、１、２を取りえる指数値である］ステップ、
   ｂ）コンピューターを用いて又は手作業で、既知の酸性ガス除去性を有する分子の構造に相関する記述パラメータ（記述子）を定義するステップ、
   ｃ）コンピューターを用いて既知の各々の分子に関して各記述子に値を割り当て、定量的構造特性相関（ＱＳＰＲ）を開発するステップであって、ＱＳＰＲを開発するステップは、コンピューターを用いることを含むステップ、
   ｄ）前記定量的構造特性相関ＱＳＰＲから、酸性ガス除去に関して効果的な分子構造を生成するステップであって、分子構造を生成するステップは、コンピューターを用いることを含むステップ
   を含む方法。
2. 前記酸性ガスがＨ_２Ｓである請求項１に記載の方法。
3. 前記分子構造を生成する前記ステップが、全分子手法によるものである請求項１に記載の方法。
4. 前記分子構造を生成する前記ステップが、分子フラグメント手法によるものである請求項１に記載の方法。

Images