有机物对月牙藻的定量结构-毒性关系模型研究

有机物对月牙藻(Pseudokirchneriella subcapitata)的毒性在化学品风险评估中具有重要作用.基于本课题组前期提出的范数描述符,建立定量结构-毒性关系(QSTR)模型,预测298种有机化合物对月牙藻的毒性(pEC_(10)和pEC_(50)).研究结果表明,本工作模型对有机物毒性的预测精度较高,pEC_(10)模型统计学参数R^(2)=0.8092、 Q^(2)_(LOO)=0.7552,pEC_(50)模型统计学参数R^(2)=0.8048、 Q^(2)_(LOO)=0.7461.内部验证和外部验证表明,本工作模型的稳定性强且预测能力可靠,应用域分析推断了本模型具有较宽的应用范围.因此,基于分子结构的范数描述符可用于描述有机化学品的结构,能够实现有机物对水生生物毒性的准确预测.

水消毒副产物卤代苯醌的结构与毒性分析

目的:分析卤代苯醌(HBQs)对人肝癌HepG2细胞的半数抑制浓度(IC_(50))与结构参数间的定量构效关系,探讨可能影响HBQs细胞毒性的结构参数。方法:体外培养HepG2细胞,采用不同浓度HBQs溶液作用细胞,同时设空白对照组[10%胎牛血清(FBS)+DMEM培养基]和阴性对照组[10%FBS+DMEM培养基+1.33%甲醇(MeOH)]。MTS法和中性红摄取试验(NRU)法确定HBQs的作用浓度,采用MTS法和NRU法检测各组细胞存活率并计算HBQs对人肝癌HepG2细胞的IC_(50)。采用量子化学计算模块MOPAC计算每种HBQs的结构参数。采用单因素线性回归分析方法,根据HBQs的IC_(50)和HBQs结构参数构建定量结构-毒性关系(QSTR)模型。结果:MTS法检测2,6-二氯-1,4-苯醌(2,6-DCBQ)的作用浓度为75、100、125、150、175、200、225和250μmol·L^(-1),2,6-二氯-3-甲基-1,4-苯醌(DCMBQ)的作用浓度为175、200、225、250、275、300和325μmol·L^(-1),2,3,6-三氯-1,4-苯醌(TCBQ)的作用浓度为200、225、250、275、300和325μmol·L^(-1),2,5-二溴-1,4-苯醌(2,5-DBBQ)的作用浓度为75、100、125、150、175和200μmol·L^(-1),2,6-二溴-1,4-苯醌(2,6-DBBQ)的作用浓度为200、225、250、275、300和325μmol·L^(-1);NRU法检测,2,6-DCBQ的作用浓度为25、50、75、100和125μmol·L^(-1),DCMBQ的作用浓度为125、150、175、200、225和250μmol·L^(-1),TCBQ的作用浓度为175、200、225、250、275和300μmol·L^(-1),2,5-DBBQ的作用浓度为75、100、125、150和175μmol·L^(-1),2,6-DBBQ的作用浓度为125、150、175、200、225和250μmol·L^(-1)。各组HepG2细胞存活率随HBQs浓度的升高明显降低,呈现明显剂量-反应关系。MTS法检测HBQs对HepG2细胞毒性作用为2,6-DCBQ>2,5-DBBQ>DCMBQ>TCBQ>2,6-DBBQ;NRU法检测HBQs对HepG2细胞毒性作用为2,6-DCBQ>2,5-DBBQ>DCMBQ>2,6-DBBQ>TCBQ。单因素多元线性回归分析,MTS法和NRU法检测HBQs的IC_(50)与HBQs结构参数间相关性分析比较差异均无统计学意义(P>0.05)。结论:卤代原子的取代位置、种类和数量可影响HBQs的毒性作用,且呈现卤素取代个数越多其毒性越小的趋势。

定位键指数用于含氧多环芳烃对斑马鱼胚胎的急性毒性预测

含氧多环芳烃化合物是一种在多环芳烃苯环上,含有一个或数个羰基氧原子的持久性污染物,它具有比亲代多环芳烃更强的毒性、致癌、致畸和致突变性,因此探究高效的研究方法来建立毒性数据库非常重要.为研究含氧多环芳烃对斑马鱼胚胎的急性毒性与其分子结构之间的定量结构-毒性关系,根据含氧多环芳烃分子中原子空间拓扑结构,提出了一种新的结构指数–定位键指数L,并分别计算了32个含氧多环芳烃化合物分子的电性拓扑态指数Em、电性距离矢量M_(n),分析优化筛选了电性拓扑态指数其中的E16、电性距离矢量其中的M_(14)、M_(21)和M_(32)作为结构描述符,将它们与定位键指数L有机结合,与含氧多环芳烃化合物对斑马鱼胚胎的生物毒性进行回归分析,以5种结构参数为输入变量点价值,神经网络结构采用5-3-1,建构了一种预测含氧多环芳烃急性毒性lgEC_(50)的神经网络模型,该预测模型的总相关系数R_(T)值达到较高的0.9826,对毒性的预测值与实验值两者之间的平均误差仅为0.112;结果表明,含氧多环芳烃的急性毒性与定位键指数、电性拓扑态指数、电性距离矢量等结构参数有良好的非线性关系.研究可为含氧多环芳烃的环境污染及生态风险评估提供理论指导.

硝基苯类化合物对小鼠急性毒性LD_(50)的QSAR研究

本文选取45个典型硝基苯类化合物的小鼠半致死浓度毒性数据,利用遗传算法和多元线性回归分析,构建了硝基苯类化合物结构与急性毒性LD50的定量构效关系。模型的相关系数R2和内部交叉验证系数Q2分别为0.819和0.732,均方根误差为0.243。结果表明,该模型具有较好的预测能力和稳健性。通过模型中筛选出的描述符可知,硝基苯类化合物的急性毒性与氢键的数量以及结构拓扑学参数有较强的相关性。

VSMVI方法预测取代芳烃类化合物淡水发光菌的毒性

选取2组取代芳烃类共53个化合物为目标化合物,以Dragon描述符表征其分子结构信息,采用基于变量相互作用的变量筛选方法(VSMVI)对训练集化合物进行变量寻优。以Dragon描述符为自变量,以化合物的毒性值作为因变量,然后根据化合物样本数和奥卡姆剃刀原则,运用通用变量筛选与建模程序(GVSMP)中线性建模的最优建模法,建立了化合物分子结构与其毒性间的相互关系模型——定量结构-毒性关系(QSTR)模型。结果表明,模型的复相关系数R^2和交互验证相关系数Q2LOO均在0.90以上,所构建的模型均具有较高的拟合能力和预测能力。此外,通过模型校验方法对模型进行校验,也显示出模型具有较好的外部估计能力。

三嗪类化合物定量结构与毒性关系的研究

采用分子电性距离矢量(molecular electronegativity distance vector,MEDV)表征三嗪类化合物的分子结构和用多元线性回归(multiple linear regression,MLR)建立三嗪类化合物结构与大鼠口服半数致死量(-lgLD_(50))的定量结构-毒性关系(quantitative structure-toxicity relationship,QSTR)模型,同时采用内外双重验证法分析和验证所建模型,建模计算值和留一法交互检验预测值的相关系数R、R_(LOO)分别为0.909和0.813。并用该模型预测三聚氰胺和西玛津的毒性,预测值/实验值分别为-3.52/-3.51和-3.20/-3.70。表明用MEDV表征该类分子的结构信息较好,所建QSTR模型稳定性和预测能力良好。为该类化合物的分子结构设计、毒性研究、食品安全性预测等提供可靠的理论依据。

用QSTR模型预测苯酚类化合物大鼠经口的急性毒性△

对39种苯酚类化合物大鼠经口急性毒性(LD50)的定量结构-毒性效应关系(Quantitative Structure-Toxicity Relation-ships,QSTR)进行了研究。采用HyperChem7.5中MOPAC-AMI量子化学法计算了39种苯酚类化合物的13种量子化学结构参数。其中取22个化合物作为样本集对LD50进行多元逐步回归分析,得到最佳方程,该方程的相关系数R2=0.9749。应用所建立的QSTR模型验证了苯酚类化合物的LD50值。经过17个预测样本对该模型进行验证,结果表明该模型具有很好的预测能力。同时分析了苯酚类化合物的毒性机理。

环境化合物对鱼类毒性的定量构效关系研究

本研究基于定量构效关系方法预测环境化合物对鱼类的毒害（50％ Lethal Concentration，LC50），并确定影响毒性关键分子的结构特征及几种模拟方法的比较。构建114个化学分子的数据集，随机选取85个75％分子为训练集，剩下的29个分子作为检验集，每个化学分子计算194个分子参数，分别采用逐步多元线性回归分析法（Principal Component Regression, PCA）、主成分回归法（Principal Component Regression, PCA）和偏最小二乘法（Partial Least Square，PLS）构建定量结构一毒害关系（Quantitative structure-activity relationships，QSTR）模型。用逐步多元线性回归分析法得出的训练集和预测集的实验值-logLC50与预测值-logLC50的相关系数分别为Rtr^2=0．86，Rte^2=0．83，说明该模型可靠性和鲁棒性较高；主成分回归法用8个主成分，其训练集和预测集的实验-logLC50与预测-logLC50的Rtr^2=0．81，Rte^2=0．77；偏最小二乘法用了5个潜变量，其训练集和预测集的实验-logLC50与预测-logLC50的Rtr^2=0.88，Rte^2=0.85。MLR方法得出化合物对鱼类的毒害影响较大的分子参数，主要分属电拓扑状态参数（SssO，SsCl，SdCH2，SsNH2）、分子连接指数（Xv0）以及修正Kappa指数（Ka2）。以上研究对预测环境化合物的鱼类毒害（LC50），以及从机理上加深对有机物的毒性作用机理提供重要价值。