可用于表征可电离化合物离子化影响的描述符研究进展

在人为有意生产的化学品或无意识产生的化学品中,可电离有机化合物(IOCs)均占有较大比重.在环境水体、生理或实验pH条件下,IOCs可解离为分子和离子形态.研究表明,IOCs的分子和离子形态均对其表观物理化学、环境归趋和行为、生态和健康毒性效应参数具有不可忽视的影响,因而在开展IOCs相关实验或理论研究时不应忽略离子化的影响.在构建IOCs相关预测模型时,核心是如何表征离子化的影响.本文从描述符入手,总结了可用于表征IOCs离子化影响的4类描述符,即酸碱解离常数(pKa)及其衍生参数(分子态和离子态的比例分数(δ分子和δ离子))、考虑离子化影响的分配系数包括正辛醇-水分布系数(logDow(pH))和进行形态修正的脂质体-水分配系数(logDlip/w(pH))、考虑离子参数的多参数线性自由能关系(离子描述符J+和J-)、基于形态修正的量化参数,并展望了表征IOCs离子化影响的未来研究重点.     

关于改进可电离有机化学品水生危害评估方法和模型的建议

有机酸、碱等可电离有机化学品（IOCs）是一类重要的物质，需要进行水生危害评估。尽管IOCs的水生毒性高度依赖于水的pH值，在文献中的许多毒性研究由于没有记录pH或在实验期间pH不恒定而无法进行解释，这说明需要对测试指南进行改进。pH对毒性的调节作用主要是由pH依赖性吸收和IOCs的生物积累引起的，这可以通过离子捕获和毒代动力学模型来描述。由于生物体和细胞具有维持稳定的内部pH环境的能力，IOCs的内部效应浓度与外部pH无关。如果外部pH接近于内部pH，可以使用离子化校正脂质体水分配比代替正辛醇-水分配系数作为疏水性描述符，即通过对靶脂质模型的修饰改写现有的适用于中性有机物的定量结构-活性关系（QSAR）。一种IOC的带电离子、两性离子和中性粒子可通过浓度加成混合物效应或通过不同类型粒子的相互作用（例如线粒体呼吸解偶联）帮助解释观察到的毒性。对于具体作用的IOCs，我们推荐两步筛选程序：首先用离子捕获/ QSAR模型来预测基线毒性，然后使用来自体外系统的毒性比率进行调整。受体或血浆结合模型也有助于阐明IOCs的毒性。本篇综述的目的是帮助阐释IOCs的生态毒性，并提供其危害和风险评估的建议。     

苯并噻唑类污染物对青海弧菌Q67毒性效应

以青海弧菌Q67为指示生物,结合96微孔板高通量检测技术,测定了10种环境中常见苯并噻唑类污染物对发光菌的毒性效应。结果表明,10种苯并噻唑化合物均对发光菌具有毒性效应,其EC50在1.17×10-6~5.43×10-3mol·L-1之间。对其进行毒性效应排序,发现巯基取代氨基2羟苯基羧酸乙酯溴氟甲基氯甲硫基苯并噻唑。利用结构化学描述符和偏最小二乘法,构建了苯并噻唑类化合物对Q67发光菌毒性的定量构效关系模型(QSAR),结果发现,氢键供体数量(ND)和极性溶剂可及分子表面积(PSASA)对其毒性具有重要意义。本研究为苯并噻唑类污染物毒性效应评价及其环境风险评价提供了参考。     

构建有机化合物斑马鱼雌激素干扰效应的二元分类模型

计算毒理学方法已成为辅助内分泌干扰物(EDCs)管理的决策支持工具。因此,发展内分泌干扰效应指标的(定量)结构活性关系((Q) SAR)等预测模型对于实现EDCs环境管理具有重要的意义。在雌激素受体(Q) SAR模型研究方面,目前主要针对人、牛、大鼠和小鼠等物种的雌激素受体干扰效应进行了研究,而对鱼等水生生物雌激素受体干扰效应等指标的(Q)SAR模型研究还较少。本研究采用基于欧几里德距离的K最近邻(k NN)分类算法,构建了斑马鱼雌激素受体干扰效应的二元分类模型。结果表明,2个最优模型训练集和验证集的预测准确度(Q)、敏感性(Sn)和特异性(Sp)参数均大于0.93,说明模型具有较好的预测能力。因此,能够用所建模型填补模型应用域内其他化合物缺失的斑马鱼雌激素受体干扰效应定性数据。     

化学品正辛醇空气分配系数定量预测模型研究

正辛醇-空气分配系数是描述化学品在空气和环境有机相之间分配的一个关键参数,对化学品分配、迁移、转化规律和生态效应评价具有重要意义。采用量子化学方法对309个化合物进行结构优化,采用遗传算法筛选最优结构描述符,运用多元线性回归和神经网络算法构建化学品正辛醇-空气分配系数预测模型。模型方程表明影响化学品正辛醇-空气分配系数的3个参数为分子中非氢原子个数(Nsk)、3D-MoRSE描述符(Mor12u)、氮原子和氧原子数目(n HDon)。拟合结果显示,多元线性回归模型决定系数R2和标准误差分别为0.911和0.880,神经网络模型决定系数R2和均方根误差分别为0.839和0.830。基于杠杆(leverage)法评价模型的应用域,结果表明模型具有较强的稳健性、预测性和拟合能力。通过定量结构-活性关系(QSAR)预测技术可弥补正辛醇-空气分配系数测试数据的缺失,减少测试费用和评估数据的不确定性。     

有机磷酸酯对青海弧菌Q67毒性的构效关系

以淡水发光菌Q67为受试生物,结合微孔板高通量检测技术,测定了15种常见有机磷酸酯的毒性,同时选用极化率(P)、分子表面积(TSA)、正辛醇/水分配系数(logD)和芳香环个数(N Ar)等有机磷酸酯的7种分子结构描述符,采用偏最小二乘回归分析方法建立了15种有机磷酸酯对Q67发光菌毒性的定量结构活性相关(quantitative structure-activity relationships,QSAR)模型。结果表明,15种有机磷酸酯的EC50在1.13×10-5~3.27×10-3mol·L-1之间。在7个结构变量中,4个变量发挥主要作用。其中分子极化率(P)在有机磷酸酯类污染物对发光菌的急性毒性中发挥重要作用,推断发光菌中的荧光素酶及其辅酶是其主要作用位点;脂溶性(logD)越大的化合物越较易穿过细胞膜,进而使Q67发光菌的毒性效应增大;芳香环数(N Ar)越多,有机磷酸酯对发光菌的急性毒性越大;对分子结构类似的有机磷酸酯,其Q67发光菌的毒性效应随TSA值的增大而增强。利用所构建的构效关系模型,其稳定性(Q2CUM=0.544)和预测能力(Q2EXT=0.808,RMSE=0.195)较好,可用来预测有机磷酸酯对Q67发光菌的急性效应。     

环境中可电离有机化合物生物有效性研究进展

随着人工合成化合物的增加,可电离有机化合物(ionizable organic compounds,IOCs)所占比例越来越大。由于IOCs在环境pH范围内可能以分子或离子形式存在,其在环境中的生物有效性具有特殊性。主要从物理化学吸附和生物对IOCs的吸收2个过程综述环境中IOCs生物有效性的影响因素,环境介质吸附IOCs主要受环境pH的影响,通常中性分子比离子态分子更易被环境吸附。IOCs对生物的有效性主要取决于IOCs在环境中的电离程度和生物对其富集因子。根据离子障理论,中性分子相比于离子态分子更容易穿透细胞膜,一旦化合物进入生物膜内,IOCs是否具有生物有效性取决于细胞质内pH,细胞内部影响浓度与外界环境pH无关。与生物监测和模型监测等方法相比,中空纤维液相微萃取技术更能有效地用于评估IOCs的生物有效性。在未来对IOCs的生物有效性研究中,应更加注意环境介质pH和生物体内pH的影响。     

双酚A类似物雌激素干扰效应的定量结构-活性关系模型

由于双酚A(BPA)具有内分泌干扰等毒性效应,有些国家已经开始限制其在部分工业品生产中使用。一些双酚A类似物因用于替代BPA而被大量使用。因其与双酚A具有相似的分子结构,双酚A类似物是否也具有内分泌干扰等毒性效应受到越来越多的关注。采用逐步多元线性回归(MLR)方法,构建了可预测双酚A类似物雌激素效应的定量结构-活性关系模型。模型的决定系数R~2=0.899,去一法交叉验证系数Q_(LOO)~2=0.868,Bootstrapping验证系数Q_(BOOT)~2=0.755,均方根误差RMSE=0.339,表明模型具有较好的拟合优度、稳健性;验证集决定系数Q_(EXT)~2=0.921,外部验证系数Q_(EXT)~2=0.810,均方根误差RMSE=0.638,表明模型具有较好的预测能力。采用欧几里德距离方法和Wil iams图表征了模型应用域,依据分子描述符对模型进行了机理解释,并用所建模型,填补了22种其他双酚A类似物缺失的雌激素干扰效应数据。     

含氯苯酚类化合物结构表征与毒性预测

将有机化合物中的不同非氢原子及非氢原子之间的关系参数化得到新的结构描述符,运用该描述符对部分含氯苯酚类化合物分子结构进行了参数化表征。采用偏最小二乘回归(PLS)方法构建了化合物结构与毒性(-lg IC50)之间的关系模型,模型的建模相关系数(R2)为0.948,"留一法"交互检验的相关系数(Q2)为0.922,标准偏差(SD)为0.184。结果表明结构描述符能较好地表征化合物分子结构特征,所建模型稳定性好、预测能力强,对于酚类化合物QSAR研究具有一定的参考价值。     

可离子化有机污染物对大型溞的毒性及QSAR研究

取代苯酚、苯胺和苯甲酸类化合物是在环境水体中具有较强生物毒性的芳香族可离子化有机化合物,它们在水体中对水生生物和水生生态系统都有较大危害。测定此类化合物在p H值为6、7.8和9的条件下对大型溞的24 h急性毒性,计算化合物在不同p H值条件下的中性态分子所占比例F0。研究毒性与F0的相关性,结果表明F0对取代苯酚和苯甲酸类化合物的毒性的影响较大而对取代苯胺毒性的影响很小。对于卤代苯甲酸类化合物,毒性与疏水性的相关性较好,但是羟基苯甲酸类化合物的毒性与疏水性参数的相关性很差,引入量子化学参数EHOMO和取代羟基个数NOH,可以改进苯甲酸类化合物的模型的质量。     

有机化学品生物富集因子定量结构-活性关系模型

依据经济合作与发展组织(OECD)关于定量结构-活性关系(QSAR)模型构建和使用导则,将780个有机化合物,以4:1的比例随机划分为训练集(624个化合物)和验证集(156个化合物),通过多元线性回归(MLR)方法构建了一个包含12个描述符的有机化合物鱼类生物富集因子(BCF)的QSAR模型。QSAR模型的调整决定系数R2ad j=0.809,去一法交叉验证系数Q2LOO=0.803,外部验证系数Q2EXT=0.732,表明模型具有较好的拟合优度、稳健性和预测能力。采用欧几里德距离方法表征模型应用域,通过威廉姆斯图分析模型离群点,并对模型进行机理解释。所构建的模型,可以用于预测应用域内有机化学品的生物富集因子。     

卤代有机化合物生物富集因子的定量结构-活性关系模型

依据经济合作与发展组织(OECD)关于定量结构-活性关系(QSAR)模型构建和使用导则,通过多元线性回归(MLR)方法建立了一个包含9个描述符的卤代有机化合物鱼类生物富集因子(BCF)的QSAR模型。QSAR模型的调整决定系数R²_adj = 0.877,去一法交叉验证系数Q²_LOO= 0.873,外部验证系数Q²_EXT= 0.757,表明模型具有较好的拟合优度、稳健性和预测能力。采用欧几里德距离方法表征了模型应用域,并对模型进行了机理解释。所构建的模型,可以用于预测应用域内卤代化合物的BCF。     

15种取代酚对淡水发光菌Q67的毒性及定量构效分析

为了更加准确和便捷地预测各种取代酚类化合物的急性毒性,以淡水发光菌Q67(Vibrio qinghaiensis sp.-Q67)为受试生物,测定了15种典型取代酚的急性毒性;采用logD(正辛醇/水分配系数),LUMO(分子最低空轨道能)和MW(分子量)等取代酚的7种主要结构参数,利用偏最小二乘回归法建立了定量结构-活性相关(quantitative structure-activity relationships,QSAR)模型。结果表明,15种取代酚的EC_(50)在5.76×10~(-6)～1.27×10~(-3)mol·L~(-1)之间,且有很好的剂量-效应关系;QSAR模型的主成分分析显示,-logEC_(50)与logD、LUMO和MW值正相关,且logD对模型的贡献最大,即越容易与Q67菌结合的酚类化合物对其的急性毒性越大;建立的QSAR模型具有较好的预测能力(Q~2_(EXT)=0.91,RMSE=0.49)和较高的稳定性(Q~2_(CUM)=0.58),能够用于预测其他酚类化合物对Q67菌的急性毒性。     

含氯苯酚类化合物结构表征与毒性预测

将有机化合物中的不同非氢原子及非氢原子之间的关系参数化得到新的结构描述符，运用该描述符对部分含氯苯酚类化合物分子结构进行了参数化表征。采用偏最小二乘回归(PLS)方法构建了化合物结构与毒性(-lgIC₅₀)之间的关系模型，模型的建模相关系数(R²)为0.948，“留一法”交互检验的相关系数(Q²)为0.922，标准偏差(SD)为0.184。结果表明结构描述符能较好地表征化合物分子结构特征，所建模型稳定性好、预测能力强，对于酚类化合物QSAR研究具有一定的参考价值。     

外源化合物在鱼体内生物半减期的QSAR模型

生物半减期(t1/2)是评价外源化合物在鱼体内蓄积效应的重要参数。实验测定t_(1/2)的速度慢、成本高,难以满足化学品生态风险评价的需求,需要发展替代实验的模型预测方法。本研究搜集了653种化合物t1/2实测值,采用多元线性回归(MLR)和支持向量机(SVM) 2种方法,建立了鱼体logt1/2的定量构效关系(QSAR)预测模型。MLR模型的校正决定系数(R(adj)~2)为0.751,均方根误差(RMSE_(train))为0.587,去一法交叉验证系数(Q_(LOO)~2)为0.735,外部验证系数(Q_(ext)~2)为0.682,这表明模型具有较好的拟合度、稳健性和预测能力。SVM模型具有更好的拟合和预测能力(R_(adj)~2=0.839,RMSE_(train)=0.457,Q_(ext)~2=0.708)。采用Williams法对模型的应用域进行表征。所建模型可用于预测多环芳烃、多氯联苯、多溴联苯醚、有机磷农药、药物等典型化合物,以及其他烷烃、环烷烃、烯烃、醇、醚、酸、酯、酮、含卤素化合物、芳香族化合物、含硫、氮、磷化合物的在鱼体内的logt1/2值。     

几类有机污染物的微塑料/水分配系数的线性溶解能关系模型

水体中的微塑料会吸附其中的有机污染物,影响有机污染物和微塑料的环境归趋和生态毒性。研究微塑料对有机污染物的吸附行为,对于评价有机污染物和微塑料的环境赋存、迁移及生物有效性有重要意义。污染物在微塑料与水之间的平衡分配系数(Kd),是表征微塑料对有机污染物吸附能力的重要参数。实验方法难以逐个测定众多有机污染物的Kd值,有必要发展其预测模型。本研究搜集了有机污染物的线性溶解能关系(LSER)参数及Kd值,构建了可预测有机污染物在聚丙烯微塑料与海水、聚乙烯微塑料与海水、聚乙烯微塑料与淡水之间Kd值的LSER模型。模型具有良好的拟合优度(R2adj介于0.794~0.903)、稳健性(Q2LOO和Q2BOOT分别介于0.763~0.863和0.720~0.804)和预测能力(R2ext和Q2ext分别介于0.886~0.971和0.825~0.954),能够用于预测多氯联苯、多环芳烃、六氯环已烷和氯苯类有机污染物的Kd值。     

基于TLSER和QSPR关系预测PAHs和PCBs的LDPE膜-空气分配系数

有机污染物在被动采样材料与环境介质之间的平衡分配系数(K_P),是测定环境中有机污染物浓度的重要参数,但K_P值大部分都需要经过繁琐的实验测定获取,无法逐个测定数量繁多的污染物,因此需开发一种预测K_P值的方法。为此,搜集整理了一些多环芳香烃(PAHs)和多氯联苯(PCBs)的低密度聚乙烯(LDPE)-空气分配系数(K_PA)的实测值,基于理论线性溶解能(TLSER)和定量结构性质关系(QSPR),利用逐步多元线性回归(MLR)分别构建了预测K_PA值的模型。模型的决定系数R2adj分别为0.927和0.956,交叉验证系数Q2LOO分别为0.915和0.946,外部系数Q2ext分别为0.913和0.960。结果表明,2种模型具有良好的拟合优度、稳健性和预测能力,并解释了模型的机理。所构建的2种模型均可用来预测应用域内有机污染物的LDPE膜-空气分配系数。     

有机污染物的被动采样材料-水分配系数的QSAR研究

污染物的被动采样材料-水分配系数(K_(PW))是衡量被动采样器性能和进行优化的一个重要指标,由于实验方法难以逐个测定众多污染物的K_(PW)值,有必要发展其KP W预测方法。本研究选取聚乙烯(PE)、聚丙烯酸酯(PA)和硅橡胶(SR)3类常用的被动采样材料共7种,采用多元线性回归分析方法构建可用于K_(PW)预测的定量构效关系(QSAR)模型。所构建的QSAR模型具有良好的拟合优度(R2a dj介于0.806~0.989)、稳健性(Q2L O O和Q2B O O T分别介于0.786~0.988和0.773~0.801)和预测能力(R_(ext)~2和Q_(ext)~2分别介于0.769~0.989和0.757~0.982),可以用于预测烷烃、烯烃、芳香类、醇类、酮类、酯类、醚类等多种有机污染物的log KP W值。有机污染物的log KP W与分子Mc Gowan体积(Vx)、氯原子个数(n Cl)、环周长(Rperim)、多重键个数(n BM)、N,O极性贡献的拓扑极性表面积(TPSA(NO))、[-N(=)=]结构个数(Ndds N)和羟基个数(nROH)等参数有关。