化合物保留时间预测 国内外研究现状

化合物保留时间是指在色谱分析中，化合物从进样口进入柱子后，到达检测器的时间。准确预测化合物的保留时间对于分析化学、制药、环境科学等领域至关重要。下面是国内外研究现状的概述。

国内方面，近年来，研究者们采用机器学习和深度学习等方法进行化合物保留时间预测。例如，使用基于贝叶斯优化的支持向量机模型，结合特征选择技术对保留时间进行预测。还有一些研究采用深度学习模型，如循环神经网络和卷积神经网络，并结合化学信息进行保留时间预测。此外，一些研究着重于构建化合物结构描述符，如分子拓扑图、物理化学性质和分子描述符，以帮助预测化合物的保留时间。

国外方面，同样也有许多研究采用机器学习和深度学习等方法进行化合物保留时间预测。例如，使用支持向量机和随机森林等机器学习模型进行保留时间预测。还有一些研究采用深度学习模型，如卷积神经网络和循环神经网络，并结合化学信息进行保留时间预测。此外，一些研究采用基于分子描述符的方法进行保留时间预测，如QSRR（定量构效关系）和QSPR（定量结构-性质关系）。

总的来说，化合物保留时间预测的研究在国内外都有较为广泛的应用和发展，并且不断出现新的方法和技术，例如基于深度学习的方法。