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．     

N-取代氟乙酰胺结构与急性毒性的CoMFA和CoMSIA研究

采用比较分子场分析(Co MFA)法和比较分子相似性分析(Co MSIA)法,对19种N-取代氟乙酰胺的小鼠急性毒性进行三维定量结构活性关系(3D-QSAR)的研究,模拟计算不同基团在立体场和静电场中对化合物急性毒性的影响,采用交叉验证相关系数(Q2)、非交叉验证相关系数(R2)表征模型的优劣。结果表明,Co MFA模型的交叉验证系数Q2为0.563,非交叉验证系数R2为0.992,优于二维构效关系,且其急性毒性主要由其立体场决定;单独采用立体场的Co MSIA模型预测能力最强,交叉验证系数Q2为0.767。在不同场组合的Co MSIA模型中,立体场和疏水场的贡献最大,而静电场的贡献最小。     

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。     

二苯甲酮类紫外防晒剂发光菌急性毒性及QSAR研究

二苯甲酮类化合物广泛用于防晒剂、塑料添加剂、香味剂等。随着紫外防晒产品的大量使用,其环境及健康风险越来越受到人们的关注。为揭示二苯甲酮类污染物的毒性特征,选择了14种二苯甲酮类化合物作为目标化合物,测试了它们对发光细菌的急性毒性效应。分别运用二维、三维定量构效相关技术和分子对接技术探讨了目标化合物的分子结构特征对毒性效应的影响。结果表明14种二苯甲酮类化合物对发光菌急性毒性的EC50值在17.67到243.82 mg·L-1范围内,其中2-羟基-4-甲氧基-5-磺酸基二苯甲酮的急性毒性最低,2,2',4,4'-四羟基二苯甲酮的毒性最高。羟基取代的二苯甲酮化合物的急性毒性随着分子中羟基数量的增加而升高;具有相同羟基数量的二苯甲酮类化合物,羟基位于苯环4-位时毒性最高,3-位时次之,2-位时毒性最低。QSAR结果表明,运用静电场、氢键受体场和氢键供体场能很好解释这类化合物的毒性特征,若在苯环4-位引入带正电荷的官能团、在苯环2-,4-位引入氢键受体,都将导致毒性升高。上述研究结果将为科学评价该类化合物的潜在生态风险提供基础数据。     

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...     

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。     

三维原子场全息作用矢量用于芳香类化合物的三维QSAR研究

采用新型的的三维原子场全息作用矢量(3D-HoVAIF)研究了200种芳香化合物的化学结构与其生物毒性的定量构效关系(QSAR).首先对芳香化合物进行了结构参数化表达,然后采用逐步回归(SMR)对变量进行筛选,建立了三维定量构效关系模型.其87个无氢键分子的模型和113个有氢键分子的模型的复相关系数和标准偏差分别为R2=0.801,SD=0.473和R2=0.929,SD=0.318.模型具有良好的稳定性和预测能力,证明了该三维原子场全息作用矢量在分子结构表征和生物毒性预测上的适用性.     

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.     

QSAR法研究芳烃类化合物的生物毒性

基于表征生物活性的原子点价Bi并构建芳烃类化合物的拓扑指数Ln,并用L0,L1及指示参数N与芳烃类化合物对发光菌、大型蚤、呆鲦鱼的急性毒性关联,得到了良好的相关性,相关系数依次为0.9489、0.9787、0.9648,所建QSAR模型具有良好的稳定性和预测能力,估算结果均明显优于文献方法。     

有机污染物对发光菌和鱼的毒性相关性研究

研究有机污染物对不同水生生物毒性的种间关系有助于探讨有机污染物对水生生物的毒性作用模式。本文应用1 470种有机化合物对发光菌的毒性数据和949种有机化合物对鱼的毒性数据,研究有机化合物对发光菌和鱼的种间毒性作用模式。结果表明,有机化合物对发光菌和鱼的毒性呈正相关,但种间相关性较差。通过计算毒性比率TR值表明多数类别有机化合物具有相似的种间毒性作用模式。基线和弱惰性化合物对发光菌和鱼的毒性均与辛醇水分配系数log Kow具有良好的线性关系,这说明基线和弱惰性化合物在发光菌和鱼体内的残余量CBR值均为一个常数。这些化合物对发光菌和鱼具有相似的毒性作用模式和生物吸收过程。另外,一些亲水性化合物的log TR值具有较大的种间差异,即对发光菌和鱼的毒性效应具有较大的种间差异,表明亲水性化合物对发光菌为反应型化合物,而对鱼为麻醉型化合物。有机化合物对发光菌和鱼的毒性种间相关性通过引入疏水性参数得到了一定的改善,这表明这些亲水性化合物毒性效应的种间差异有一部分归因于有机化合物在发光菌和鱼体内的生物富集不同,而不是由于与生物分子的反应性不同。这些亲水性化合物相对于鱼的腮和皮肤更容易通过发光菌的细胞膜,与生物分子发生化学反应,从而具有较高的毒性效应。Log Kow大于7的化合物对发光菌和鱼均具有较低的毒性,说明有机化合物在生物体内的富集能力对有机化合物剩余毒性的判别起着重要作用。     

醇和酚类污染物对欧洲林蛙蝌蚪及梨形四膜虫毒性的定量结构-活性模型

醇和酚类等有机化合物作为重要的工业原料,广泛应用于医药卫生、有机合成、食品工业等领域,但生产中排放于环境的这些物质,会对生物造成一定的毒性作用。为建立包含醇和酚类有机污染物对欧洲林蛙蝌蚪及梨形四膜虫毒性的定量结构-活性相关性模型,计算了227种有机污染物的分子连接性指数和分子形状指数,优化筛选了分子连接性指数的0X、1X、2X、4X和5Xc、分子形状指数的K1和K2共7种参数,将这7种结构参数作为神经网络输入层变量,110种有机污染物对欧洲林蛙蝌蚪的毒性值作为输出层变量,采用7:8:1的网络结构方式,构建了令人满意的对欧洲林蛙蝌蚪毒性的神经网络预测模型,方程总相关系数r为0.988,毒性预测值与实验值之间的平均误差为0.14。为检验指数的普适性,同样用这7个结构参数与117种醇和酚类化合物对梨形四膜虫的毒性进行分析,所得神经网络模型的总相关系数达到0.997,对梨形四膜虫毒性的预测值与实验值之间的平均误差仅为0.065,结果表明,所建模型具有良好的预测有机污染物对林蛙蝌蚪及梨形四膜虫急性毒性的能力。     

硫代磷酸酯类化合物对斑马鱼的急性毒陛及QSAR分析

实验测定了9种硫代磷酸酯类化合物(倍硫磷、氨磺磷、氯硫磷、杀螟松、碘硫磷、皮蝇硫磷、异氯磷、甲基对硫磷、乙基溴硫磷)对斑马鱼(Brachydaniorerio)的急性毒性96h-LC50值,分别为0.95、4.52、1.95、3.03、0.85、0.56、3.44、3.44和0.82mg·L-1,其中倍硫磷、碘硫磷、皮蝇硫磷和乙基溴硫磷属于剧毒,其他5种(氨磺磷、氯硫磷、杀螟松、异氯磷和甲基对硫磷)属于高毒.以分子电性距离矢量(MEDV-13)有效表征硫代磷酸酯类化合物的分子结构,应用基于预测的变量选择与模型化(VSMP)方法建立急性毒性(-lgLC50)与分子结构(MEDV-13)的定量相关模型,模型的估计相关系数为0.9922,LOO检验相关系数为0.9796,表明模型具有良好的估计能力与稳健性.影响急性毒性的主要结构因素是由2个MEDV描述子表达的3个子结构碎片,即—CH3、—cCc和≥N=.其中子结构—CH3、—cCc与硫代磷酸酯类化合物母体骨架密切相关,而≥N=则反映取代基的变化.     

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。     

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。     

酚类化合物结构与醇/水分配系数(logK_(ow))关系研究

将不同非氢原子自身及非氢原子之间的关系参数化并构建出新的结构描述符,对部分酚类化合物分子结构进行了参数化表达。采用逐步回归(SMR)与多元线性回归(MLR)相结合的方法建立了化合物结构与醇/水分配系数(log Kow)之间的关系模型,模型的建模相关系数(r)为0.988,标准偏差(SD)为0.121;"留一法"交互检验的相关系数(Q2)为0.966,标准偏差(SDCV)为0.148。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QSPR研究具有一定的参考价值。     

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。     

基于MODIS模拟的辽东湾叶绿素a的遥感反演模型

叶绿素a浓度对于水质和富营养化评价、赤潮探测及海洋生产力研究有重要意义.利用卫星遥感反演获取叶绿素a浓度弥补了传统采样方法的数据离散化、耗时长且费用高的缺陷,可以实时和全面地观测大尺度海洋叶绿索a分布.通过实测光谱模拟卫星波段,可以在一定程度上削除大气干扰,有助于准确地确定特征波段和建立遥感反演模型.本文以辽东湾为研究区,利用现场实测光谱模拟了MODIS波段,并在光谱特征分析基础上进行叶绿素a的特征波段选择,通过比较单波段和波段比值法等算法,建立了2个具有区域特色的叶绿素a遥感反演模型,并进行了模型验证.结果表明:在辽东湾海域,运用红光附近特征波段667和678 nm来反映叶绿素特征比传统蓝绿光波段(440和550nm)似乎更能削弱其它水体组分的干扰,突出辽东湾水体的特点.利用667、678和551nm的三波段模型要比单纯考虑667和678nm波段比值的模型要好一些,该模型r为0.856,标准差为0.190.模型验证预测值和实测值的相关系数为0.93(p<0.01),表明了模型良好的预测能力.模型具有明显的区域特色,结果是否具有普适性,还需进一步验证.     

龙凤山大气气溶胶散射特性观测分析

利用2018年龙凤山区域大气本底站(简称龙凤山站)气溶胶散射系数、PM₁₀质量浓度及常规气象观测资料,研究了东北本底地区气溶胶散射系数的变化特征.结果表明,2018年龙凤山站3个波长下气溶胶散射系数的均值为(194.1±202.4)Mm^-1(450 nm)、(133.4±139.2)Mm^-1(550 nm)、(81.8±85.3)Mm^-1(700 nm).龙凤山地区散射系数具有明显的日变化特征,且不同季节的日变化特征具有较大区别.龙凤山地区地处相对洁净的背景地区,气溶胶散射系数水平相对较低,春季受局地及长距离风沙的影响散射系数均值较高,冬季东北地区采暖燃烧排放量比较大,大气层相对稳定,不利于气溶胶污染物的扩散,冬季气溶胶散射系数最高.夏秋季受湿沉降与植被条件的影响气溶胶散射系数最低.散射系数与PM₁₀质量浓度相关性较好,相关系数r为0.82.龙凤山PM₁₀的质量散射效率为3.6 m²·g^-1(550 nm).2018年龙凤山PM₁₀气溶胶的散射Angstrom指数(SAE)平均值为1.96±0.25,表明在观测期间气溶胶主要是以较小的粒子主导,夏季的SAE最大,秋季的SAE最低,春季和冬季居中.     

Changes in blood lead and water lead in Edinburgh. An eight year follow-up to the Edinburgh lead study

This study aimed to measure changes in household water lead and blood lead in young people living in Edinburgh over a period of 8 years. Two hundred and twenty-three families were eligible and 207 (93%) agreed to participate. A half-hour stagnation sample of kitchen cold water was taken from each household, and 171 young people (aged 14–17 years) provided a blood sample for lead analysis. Information on plumbing changes, exposure to other sources of lead and factors which might influence blood lead was collected by questionnaire. Edinburgh is supplied with water treated in one of two treatment plants. There was a different programme of water treatment in each plant. In one (A) lime and orthophosphate was introduced in the interval between the original and follow-up studies. In the other (F) lime treatment began before the original study and orthophosphate was introduced subsequently. In water from treatment plant A, mean water lead levels fell from 34 to 4.3 gL-1 (87%). In water supplied from treatment plant F the corresponding values were 9.3 to 3.6 gL-1 (61%). These reductions were due to both water treatment and removal of lead plumbing. Houses with no lead plumbing have water lead levels 89% lower than houses with lead tanks, and 47% lower than houses with lead pipes. About one-third of households with lead tanks are predicted to have water lead levels above the current EC limit of 50 gL- 1, though only 3% or less of the remaining households would exceed this limit. If the proposed 10 gL-1 limit were introduced, 34% of households supplied from plant A and 25% from plant F would breach the limit. Blood lead levels fell from an average of 11.0 gdL-1 to 4.0 gdL-1. Males had higher values than females and the main factors influencing levels were water lead and age of house. Our results show substantial reductions in household water lead and blood lead in our sample over a period of 8 years and represent an important achievement in public health. However, more progress will be required if the proposed new limit of 10 gL-1 for water lead is to be met. There is a need for the continuing surveillance of household water lead and blood lead levels in representative samples of the population.