定量结构-活性关系(Quantitative structure-activity relationship，QSAR)和定量结构-性质关系(Quantitative structure-propertyrelationship，QSPR)作为化学信息学的一个分支，是目前国际上的研究热点之一，在化学、生命科学以及环境科学等方面都有着十分重要的理论水平和应用价值。本论文主要针对QSAR／QSPR研究中的热点——定量结构保留关系(Quantitative structure-retention relationship，QSRR)进行了相应研究，同时为了进一步改进模型预测结果，将量子化学中的一些有价值信息考虑进来，以增加描述子的信息量，更好地描述分子结构。具体可分为以下四个方面的内容：一、利用拓扑指数进行QSRR的研究。分别对同一结构特征的分子体系和不同结构特征的分子体系进行了程序升温保留指数与其结构之间的关系研究，并建立相应预测模型。其中，对多氯联苯系列(PCBs)，采用主成分回归方法，选择14个主成分，相关系数R＝0.9999，标准偏差S＝2.4636，交互检验的预测偏差Err＝3.0656；对液体燃油数据，对所选择的部分分子结构，利用主成分回归法的相关系数R＝0.9998，标准偏差S＝9.987，交互检验所得标准偏差Err＝11.17。此结果将预测误差控制在1％左右，满足保留指数定性的要求。二、继续围绕保留指数进行研究，对不同条件下所测得的保留指数之间的关系进行了详细的讨论。提出了保留指数转换的一种通用方法，可以实现任意升温速率、任意初温以及任意两种固定相之间的程序升温保留指数的转换，使程序升温保留指数数据为不同实验室、不同色谱工作者所共享成为可能。三、将量子化学应用于QSAR研究。通过计算拓扑指数与量子化学参数的广义相关系数，比较了两类参数之间的差异性，同时通过对多氯联苯系列(PCBs)的几类重要的物理化学性质的预测，比较了两类结构参数在QSAR研究中的不同作用。结果表明，两类参数具有各自的优势，它们提供的结构信息一定程度上能起到互补的作用，因此将两者有机结合是建模的首选。四、基于量子化学中的分子内的原子(atoms in molecules，AIM)理论的思想，提出了一种新的量子拓扑指数(quantum topologicaldescriptors，QTD)。通过计算分子中的临界点性质，可以很好地描述分子的原子、键等结构特征，还能有效地对分子之间的相似性进行比较。同时，在临界点性质基础上导出的这种新的量子拓扑指数QTD，能建立起较好地QSAR预测模型。