自然界中的致癌物质

据文献报导,自然环境中存在的化学物质有400多万种,日常使用的化学物质也有6300多种.本文只介绍一下除放射线,癌原性烃和荷尔蒙之外,存在于自然界中一些有代表性的致癌物质.     

酚类化合物臭氧氧化速率的神经网络研究

酚类化合物(BP)是重要的工业原料或中间体,但工业废水含有的酚类化合物会对环境造成污染。为建立酚类化合物臭氧氧化速率的QSPR(quantitative structure-property relationship)预测模型,分析了23种酚的分子结构与臭氧氧化速率之间的相关关系,计算了这些酚的分子连接性指数和分子形状指数,优化筛选了连接性指数的1χ和2χ、分子形状指数的K1和K2共4种参数,将其作为BP神经网络的输入层变量,臭氧氧化速率作为输出层变量,采用4:2:1的网络结构,获得了令人满意的QSPR神经网络预测模型,模型总相关系数r为0.976,计算得到的臭氧氧化速率的预测值与实验值较为吻合,平均残差仅为0.05;为检验结构参数建立模型的普适性,同样方法建立对酚类化合物的辛醇-水分配系数的预测模型,模型总相关系数r达到0.993,辛醇-水分配系数的预测值与实验值吻合度较为理想,结果表明,本法建构的神经网络模型具有良好的稳健性和预测能力。     

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.