取代芳烃的生物降解性与结构相关性研究

采用量子化学MOPAC－AM1法计算了42种取代芳烃的生成热Hf、分子最高占有轨道能EHOMO、分子量MW、分子总表面积TSA及偶极矩μ。分别采用线性回归分析法和人工神经网络法对所研究化合物的生物降解性参数BOD进行QSBR研究。对训练组而言，线性方法和神经网络法的平均预测误差分别为15．9％和11．4％；而测试组化合物的平均百分误差分别为14．5％和13．0％。无论对于测试组还是训练组，神经网络法的预测都更精确。     

拓扑指数在定量结构生物降解性关系中的应用

本文采用二氧化碳生成量实验，对训练组有机物，利用逐步回归分析程序，从计算和十四种分子连接性指数中筛选出与生物降解性最为相关的分子结构描述参数，建立定量结构－生物降解性关系模型，其相关系数为０．９３１，利用该模型对预测组质的预测结果表明，此模型对芳香化合物的好氧生物降解性具有良好的预测能力，其正确预测率达８３．３％。     

部分取代苯类在江水中的生物降解与结构相关性研究

测定了２７种取代苯类化合物在松花江江水中的生物降解性．采用量子化学ＭＯＰＡＣ６．０－ＡＭ１法计算了化合物的分子量(ＭＷ)、生成热(Ｈｆ)、分子总表面积(ＴＳＡ)及最高占有轨道能(ＥＨＯＭＯ),结合辛醇/水分配系数ｌｇｐ及酸解离常数ｐＫａ对其中２２种化合物的ＢＯＤ值进行多元线性回归分析,得到如下模型:ＢＯＤ＝１０５．７３－０．４３９ＭＷ－０．０７６Ｈｆ－６．６６０ｌｇＰｎ＝２２,Ｒ２＝０．８２１,ＳＥ＝８．２５０,Ｆ＝２７．５６,Ｐ＝０．０００应用所得模型对其余５个化合物的生物降解性进行了预测．只有一个化合物的相对预测误差大于２０%,为２０．８%．平均预测误差为１２．４%．     

松花江水中酚类化合物生物降解性的测定及QSBR研究^1）

以松花水中细菌为接种源,用碘量法分别测定了18种酚类化合物的BOD5值,采用QSAR程序软件计算得分子量MW,分子体积MV,疏水性参数IgP及电离常数pKa,用MMP软件计算了四种分子连接性指数（^2x,^4x,^2x^v及^4x^v),对18种及训练组中的14种酚类化合物BODT值分别与其结构参数进行了回归分析,得到如下最佳回归方程：BODT=89.725 8.92pKA-67.409^2X^V n=18,R^2=0.858,SE=8.41,F=45.385.P=0.000 (1) BODT=89.901 9.1122pKa-68.646^2x^v n=14,R^2=0.887,SE=8.2,F=43.035,P=0.000 (2) 应用所得QSBR模型,拟合了18种化合物的BOD5值,计算了残差,预测了实验组中4个化合的BODT值,并初步探讨了生物降解机理。     

有机污染物生物降解性预测模型

生物降解性是评估污染物环境持久性的重要依据,也是化学品是否获准生产及进入市场的评价指标。采用17位生物降解领域专家评估的生物降解等级数据,通过功能树(FT)算法建立了包含15个分子结构参数的初级生物降解和最终生物降解预测模型。外部验证结果表明,模型具有较好的预测准确性,初级生物降解性加权准确度(weighted accuracy,WA):训练集WA=84.1%,验证集WA=78.9%;最终生物降解性WA:训练集WA=91.0%;验证集WA=83.6%。预测正确性对化合物的杠杆值作图,表征了生物降解性模型的应用域。     

苯砜基乙酸酯类化合物对大型蚤的急性毒性效应以及定量结构活性相关分析

以大型蚤（Daphnia magna）为模型生物，测定了20种苯砜基乙酸酯类化合物在静态实验系统中的急性毒性效应，应用电荷模型方法对化合物的急性毒性进行定量结构-活性相关（QSAR）研究，结果表明，电荷方法建立的模型具有较高的预测能力（自由度校正的相关系数r^2adj=0.922），在所应用的诸多参数中，MW（分子量）、Qo(化合物中氧原子所带静电荷的平方值的和的平方根）、Q^2s（硫原子所带静电荷的平方值的和）三个参数的统计意义最为显著，对预测模型的分析可知，化合物中的基团-SO2-是活性中心，另外，两个含氧基团-NO2和-CO2-对化合物的活性也有较大的贡献。     

合成有机化合物的生物降解性研究

合成有机化合物的生物降解性研究,为预测各类化合物在环境中的滞留与影响,为某些化合物的生产、实用及向环境中排放提供立法的依据,以及对开发更有效的生物处理技术均有重要意义。本文从合成有机化合物生物降解性研究的意义、研究方法、化合物化学组成和结构与生物降解性的关系等方面,介绍了国内外研究工作的进展情况,并对苯及烷基苯类、芳香酸及其脂类、酚类、含氯有机物和含氮芳香化合物的生物降解规律和降解途径进行了综述。     

32种芳香化合物的好氧生物降解性表征

本文采用芳香化合物生物降解产生的二氧化碳量作为表征其生物降解性的指标，测定了３２囊芳香化合物好氧生物降解１２ｄ产生的二氧化碳量，在此基础上提出了定性划分有机物生物降解性的标准，按照此标准对３２种芳香化合物的生物降解性进行了划分；另外还探索了影响生物降解性的诸因素。     

基于基团贡献法的有机化合物好氧生物降解预测模型研究

从MITI-Ⅰ试验中筛选出587种不同类型有机化合物的可用数据,通过对这些物质的结构进行拆分,随机选择其中50种化合物作为验证集,另外537种作为训练集,利用多元线性回归(MLR)和支持向量机(SVM)2种计算方法分别建立模型。结果表明,芳香酸、醛、芳香碘和叔胺等功能基团对有机化合物的好氧生物降解性影响较大;MLR模型总体预测正确率为81.43%,验证集正确率为82%,SVM模型总体预测正确率为87.90%,验证集正确率为86%。所建立的2种定量结构与生物降解性关系(QSBR)模型有效,可用于化学品的好氧生物降解性评价。     

松花江水中酚类化合物生物降解性的测定及QSBR研究

以松花江水中细菌为接种源,用碘量法分别测定了１８种酚类化合物的ＢＯＤ５值采用ＱＳＡＲ程序软件计算得分子量ＭＷ、分子体积ＭＶ、疏水性参数ｌｇＰ及电离常数ｐＫａ．用ＭＭＰ软件计算了四种分子连接性指数(２ｘ,４Ｘ,２ｘＶ及４ｘＶ)．对１８种及训练组中的１４种酚类化合物ＢＯＤＴ值分别与其结构参数进行了回归分析,得到如下最佳回归方程:应用所得ＱＳＢＲ模型,拟合了１８种化合物的ＢＯＤ５值,计算了残差,预测了实验组中４个化合物的ＢＯＤＴ值,并初步探讨了生物降解机理．     

合成有机物结构—生物降解性关系的研究

本文综述了合成有机物生物降解性的研究方法，以及定性结构－生物降解性关系（ＳＢＲ），重点综述了芳香类化合物的结构与生物降解性的关系，研究这一关系有助于有毒化学品生物降解性的预测。     

生物降解途径的理论预测与QSBR研究

本文把有机污染生生物降解途径理论预测的结果与ＱＳＢＲ模型中化合物选择相结合，所遵循相同理论生物降解途径作为化合物分组的原则，以分子连接性接数和ＥＨＯＭＯ作为结构参数与电性参数，采用逐步回归的方法建立了新的ＱＳＢＲ模型，新模型的预测民实验结果能较好地吻合。     

有机化合物动态定量结构—生物降解关系（QSBR）模型研究

本文通过分析影响有机物生物降解的基本因素，指出ＱＳＢＲ模型应综合反映影响有机物生物降解的四个方面：取代化合物的摄入、取代化合物的诱导作用，毒性物质的形成和基础酶的缺乏，在此基础之上给出了动态ＱＳＢＲ的概念模型及方法学基础，并利用其研究了氯代芳香化合物的生物降解性。     

腈醛混合化合物对发光菌联合毒性的QSAR研究

测定了羟基乙腈与系列醛类化合物和对苯二甲醛与系列腈类化合物对发光菌(Photobacterium phosphoreum)的联合毒性，探讨了腈醛混合化合物对发光菌的联合毒性机制，并尝试提出了腈醛混合化合物对发光菌联合毒性的QSAR模型．结果表明，不同的腈醛混合化合物对发光菌的联合毒性不同，联合毒性的大小与腈类化合物和醛类化合物之间化学相互作用的程度紧密相关，采用QSAR模型TU=0．842—0．831σ。(n=8，r^2=0．803，SE=0．222，F=24．415，P=0．003)和TU=-0．348—8．450C^*(n=8，r^2=0．874，SE=0．219，F=41．730，P=0．001)分别定量描述羟基乙腈与系列醛类化合物和对苯二甲醛与系列腈类化合物对发光菌的联合毒性．模型具有较高的稳定性和预测能力．     

气相色谱法估算多环芳烃的辛醇/水分配系数

通过对2－6环多环芳烃（PAHs)气相色谱保留时间（RGC）与HPLC保留值及与辛醇／水分配系数（KOW）对应关系的研究，发现RGC与HPLC保留值主KOW间存在明显的线性相关关系，建立了RGC与KOW间的一元回归方程，并对包括EPA16种优先控制的PAHs在内的33种多环芳烃化合物的KOW值进行估算，估算值的相对误差为0．10％－12．10％，平均值为4．51％。     

预测有机化合物对水蚤EC50值的片段常数法

根据217种化合物建立了估算有机化合物对水蚤EC50值（48h半数影响浓度）的片段常数模型,分析了模型的误差及稳健性。研究结果表明,有机化合物的片段常数和结构因子与水蚤的EC50值倒数的对数（lg1/EC50)显著相关,可以根据片段常数法估算有机化合物对水蚤的EC50。模型的可决系数为0.9687,平均绝对误差0.40个对数单位,其中68.7%化合物的误差小于0.5个对数单位。     

神经网络法预测分子总表面积的研究

本文用误差反向传播人工神经网络（ＡＮＮ）预测有机分子的总表面积，提出一组分子描述码（描述分子的分支性、不饱和性和成环性）作为输入的特征参数，预测结果：对于烷烃、烯烃、炔烃、脂环烃、芳烃、卤代烃、醇、醛、酮、酸、酯、胺、硫醇、杂环等１４类有机物平均误差为２．５８％，对于多环芬烃平均误差为２．８８％。根据ＡＮＮ法提供的信息，用统计分析的方法，得到分子总表面积与分子描述码之间的关联式，用它估算分子总表面     

环境和营养条件对煤油生物降解的影响

研究了南极假丝酵母（Candida antarctica)JWSH-112降解煤油烃的影响因素。利用正交试验方法，确证了最优条件为煤油14（ψ/%），NaNO32.0gL61,NaH2PO40.1gL^-1，蛋白胨2.0gL^-1，初始pH6.5，其中蛋白胨是影响JWSH－112降解煤油烃的重要因素。采用优化后的条件进行验证实验，煤油烃的生物降解率（49．2％）和细胞生长质量浓度（1.9gL^-1)均加高于正交试验中的最高生物降解率（47．9％）和细胞生长质量浓度（1.5gL^-1)。通过气相色谱定性分析发现，生物降解后煤油中的部分组份消失或含量明显降低。图6表5参13     

苔藓Lophozia ventricosa挥发油化学成分研究

采用水蒸气蒸馏法提取苔藓Lophozia ventricosa挥发油，用毛细管色谱法对挥发油进行了分析，采用归-化法确定各组分的相对含量，并用GC—MS联用技术对分离的化学成分进行鉴定．经计算机检索并结合文献调研，共鉴定出28个化合物，占挥发油总量的93．3％，其中含1个单萜、23个倍半萜（15个为含氧倍半萜）和1个二萜，主要成分为Maalioxide（45．6％）和Eudesma-4．（15），7（11）-dien-8-one（28．9％）．图2表1参12     

土壤温度和湿度对鲁东南杨树人工林土壤呼吸的协同影响

利用GXH．3051红外C02气体分析仪结合自制密闭箱对鲁东南中龄杨树人工林（MAP）和成熟杨树人工林（MP）土壤呼吸、自养呼吸和异氧呼吸进行了为期2a的定位研究,分析土壤温度和湿度与土壤呼吸的关系及动态变化,探讨土壤温度和湿度对土壤呼吸的协同影响。结果表明,（1）MAP和MP土壤呼吸具明显的季节特征,均呈单峰变化,7月达到高峰,分别为4．43和3．55μm01·m-2．s-1,1月处于低谷,分别为0．72和0．54tmaol·m-2．S-1。（2）土壤温度与土壤呼吸的关系可用指数模型R=ae加’进行拟合,土壤湿度与土壤呼吸的关系可用线性模型R=aW＋b进行拟合。（3）土壤温度和湿度与土壤呼吸的综合关系可用非线性模型R=aebrWc较好地拟合,共同解释了MAP和MP不同年份土壤呼吸、自养呼吸和异氧呼吸的83．3％－85．1％、71％－79．2％、58．6％－76．5％和82．4％－88．3％、68．9％－78．2％、50．2％－78．2％,双因素模型明显优于仅考虑土壤温度或土壤湿度的单因素模型,表明鲁东南杨树人工林土壤呼吸主要受土壤温度和土壤湿度的协同影响。