用拓扑指数和神经网络研究有机污染物的生物富集因子

在修正Randic的分子连接性指数和连接矩阵的基础上,定义新型分子连接性指数(mF),并计算了239种有机污染物的分子连接性指数(mF).用其1F构建了239种有机污染物生物富集因子(lgBCF)的QSAR模型,该模型判定系数(R2)及逐一剔除法(LOO)的交互验证系数(Q2)分别为0.747和0.742.而用1F和4个电性距离矢量(Mk)构建的五元QSAR模型的R2及Q2分别为0.829和0.819.结果表明,从统计学的角度,该模型具有高度的稳定性及良好预测能力.从此模型可知,有机污染物BCF的主要影响因素是—C—,>C—,—O—,—S—,—X等分子结构碎片以及分子的柔韧性、折叠程度等空间因素.将5个结构参数作为人工神经网络的输入层结点,采用5∶26∶1的网络结构,利用BP算法,获得了一个令人满意的QSAR模型,其R2和标准偏差s分别为0.987和0.157,表明lgBCF与这5个参数具有良好的非线性关系.从上可见,新建的连接性指数1F以及电性距离矢量与有机物的生物富集因子具有良好的相关性,可望在物质构效关系研究中获得广泛的应用.

手性有机酸薄层色谱保留指数的拓扑模型

基于Kier的分子连接性指数及邻接矩阵提出新型分子连接性指数(mGt v);引入手性指数(wj)并建立了手性连接性指数(mCt v):mCt v=mGt v×wj。mCt v适用于手性分子、非手性分子及内消旋异构体的结构差异表征。用多元统计回归研究18种手性羟酸和氨基酸的薄层色谱保留指数(RM)与mCt v的定量构效关系,经最佳变量子集回归建立其四元数学模型,传统的判定系数(R2)为0.973,逐一剔除法(leave-one-out,LOO)的交互验证系数(Q2)为0.950,结果证明具有良好的稳健性及预测能力。根据进入该模型的4个手性连接性指数(0Cp v、2 Cp v、Cch v、5 Cp v)可知,影响手性有机酸保留指数的主要因素是分子的二维结构特征和分子的手性特征以及柔韧性、折叠程度等三维结构因素。从上可见,新建手性连接性指数对手性有机酸的保留指数表征具有合理性与有效性,为预测手性有机酸的保留指数提供了一种有效方法。

取代芳烃生物降解性的新型连接性指数模型

为了研究60种取代芳烃生物降解最大去除率(QTOD)的定量构效关系,利用最佳变量子集回归建立50种有机污染物(训练集)QTOD与新型分子连接性指数(mGtv)的五元QSBR(定量结构-生物降解相关性)模型,其传统判定系数(R2)、逐一剔除法(LOO)的交互验证系数(Q2)分别为0.841和0.792.据此模型可知取代芳烃生物降解控制步骤为酶催化反应,其中包含"诱导契合机理".利用反向传播(BP)算法获得了一个QSBR模型,其R2和估计标准误差分别为0.993和2.151,表明QTOD与这5个结构参数具有良好的非线性关系.