取代苯酚类化合物抑藻活性的CoMFA模型

基于比较分子力场分析(CoMFA)方法建立20种取代苯酚类化合物抑藻活性(pI)的三维定量构效关系(3D-QSAR)。训练集中16个化合物用于建立预测模型,测试集5个化合物(含模板分子)作为模型验证。已建立的Co MFA模型的交叉验证系数(Q2)、非交叉验证系数(R2)分别为0.915、0.963,说明所建模型具有较强的稳定性和良好的预测能力。该模型中立体场、静电场贡献率依次为48.4%、51.6%,表明影响抑藻活性(pI)的主要因素是取代基的电荷分布,其次是取代基的疏水性和空间位阻。     

酚类化合物麻醉毒性的CoFMA研究

通过比较分子力场分析方法(CoMFA)建立酚类化合物对梨形四膜虫极性麻醉毒性(pT)的三维定量结构-活性相关(3D-QSAR)模型.基于训练集41个化合物建立了预测模型,10个化合物作为验证集(含模板分子).训练集的CoMFA模型显示立体场、静电场对麻醉毒性贡献依次为53.9％和46.1％.其交叉验证相关系数(R2cv)为0.735,非交叉验证相关系数(R2)为0.971.对训练集、测试集中的化合物麻醉毒性进行预测,显示出较强的稳定性和良好的预测能力.根据CoMFA模型的立体场和静电场三维等势线图可知,在羟基的间、对位上引入小体积基团,以及邻、对位有负电性基团,有利于提高酚类衍生物的麻醉毒性.基于此,设计了7种具有更高麻醉毒性的酚类化合物,有待生物医学实验验证.     

苯砜基乙酸酯类化合物发光菌毒性效应的CoMFA研究

应用比较分子场分析方法(CoMFA)对56种苯砜基乙酸酯类化合物的发光菌急性毒性进行了研究,获得了6组分三维定量结构-活性相关模型(3D-QSAR)．模型的交叉验证相关系数(q^2)和常规相关系数(r^2)分别为0．823和0．958,说明该模型具有较高的稳定性和较好的预测能力．模型分析表明：该类化合物发光菌急性毒性效应与化合物分子的空间场和静电场具有显著相关关系．     

酚类化合物的三维-定量结构与生物降解性关系(3D-QSBR)

利用比较分子场分析法(CoMFA)研究了32种酚类化合物的生物降解性与其结构间的三维定量关系,并利用分子场聚焦(Region Focus)和调整网格大小对模型进行改善,得到具有较强预测能力的3D-QSBR 模型.结果表明:进行分子场聚焦和减小网格步长(Grid Spacing)均可改善模型质量,得到的最佳模型主成分数为4,交叉验证相关系数Q2为0.587,复相关系数R2为0.917,F值为57.654.     

基于对接的植物激素3D-QSAR和分子动力学模拟

采用分子对接和分子动力学(MD)模拟方法研究植物雌激素类化合物与雌激素受体的相互作用机制,对接结果表明,雌激素受体活性位点的疏水和氢键作用是影响植物雌激素化合物活性的主要原因,植物雌激素类化合物主要与氨基酸残基GLU353、ARG394、HIS524和LEU525之间形成氢键.然后以对接后的分子构象进行分子结构叠合,结合比较分子力场分析(CoMFA)和比较分子相似性指数分析(CoMSIA)方法建立了3D-QSAR模型.CoMFA模型的交叉验证相关系数(Q2)和非交叉验证相关系数(R2)值分别为0.676和0.994,标准估计误差SEE和F统计量分别为0.143和342.115;CoMSIA模型的Q2=0.565,R2=0.972,SEE=0.286和F=111.480.结果表明,CoMFA和CoMSIA模型具有良好的稳定性和预测能力,可为植物雌激素的雌激素效应研究提供有力的支持.采用MD模拟研究了小分子和受体蛋白的动力学情况,为对接结果的合理性提供了验证.     

基于形态修正的描述符构建可电离化合物对大型溞急性毒性的QSAR模型

在环境水体中,可电离有机化合物(IOCs)可解离为分子和离子形态。研究表明,IOCs离子形态的环境行为、毒性效应等都与其分子形态存在较大差异,因而在研究IOCs环境行为、毒性效应时不应忽略离子化的影响。在构建IOCs相关预测模型时如何表征离子化的影响是当前研究的重要内容之一。探讨了采用基于形态修正的描述符构建IOCs水生毒性预测模型的可行性。具体而言,采用逐步多元线性回归(MLR)方法,构建了可预测63种取代酚、取代苯甲酸和取代苯胺等IOCs对大型溞急性毒性的定量结构-活性关系(QSAR)模型。与仅采用分子形态描述符的模型相比,使用基于形态修正描述符的模型决定系数(R2)、去一法交叉验证系数(Q2LOO)、外部验证系数(Q2EXT)等参数从0.622～0.705提高到了0.840～0.875,表明基于形态修正描述符的模型具有更好的拟合优度、稳健性和预测能力。因此,在将来的研究中,可采用基于形态修正的描述符构建IOCs水生毒性效应预测模型。     

QSAR模型内部和外部验证方法综述

验证定量-结构活性相关(QSAR)模型,是保证模型对未知样本的生物活性具有可靠预测能力的重要前提.然而,目前部分QSAR论文没有对模型进行有效验证.因此,本文详细综述QSAR模型的内部验证方法和外部验证方法.内部验证方法包括留一法(leave-one-out,LOO)交叉验证,留多法(leave-many-out,LMO)或留N法(leave-N-out,LNO)交叉验证,y随机化验证和自举法.评价模型外部预测能力的统计量包括Q2F1、Q2F2、Q2F3、一致性相关系数(concordance correlation coefficient,CCC)、r珋2m和Golbraikh-Tropsha方法.此外,从文献中总结出可接受QSAR模型对应的统计量参考数值,从而为QSAR建模者提供指导与帮助.     

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。     

运用QSPR预测有机磷农药的色谱保留值

通过计算43种有机磷农药的各种结构参数,运用多元线性回归分析方法比较了适用于有机磷农药色谱保留值的定量关系表达式,建立了有机磷农药结构参数对色谱保留值的QSPR模型.模型分析表明:磷酸酯与硫逐磷酸酯两类有机磷农药的模型非交叉验证相关系数R2分别为0.991和0.998,标准误差SE分别为0.0539和0.2874,交叉验证相关系数Q2分别为0.976和0.990,标准偏差Scv分别为0.086和0.610.在已知磷酸酯与硫逐磷酸酯两类有机磷农药结构参数的情况下,此模型可有助于有机磷农药的色谱分析.     

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。     

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。     

卤代苯及其衍生物的比较分子场研究

用比较分子场（CoMFA）方法分析了一组卤代苯及其衍生物对发光菌的毒性数据，所建立的CoMFA模型有很好的自身一致性和较强的预测能力。对系列化合物的研究结果表明：该类化合物的立体效应是描述其毒性和进行构效关系研究的重要结构参数；毒性大小与取代基体积大小有关，取代基体积愈大则毒性愈大。     

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。