有机污染物生物富集因子定量结构—活性关系的研究

论文摘要

生物富集因子（BCF）是评价有机污染物生物累积性的重要指标,无论是确定持久性有机污染物（POPs）的清单,还是确定持久生物累积性有毒（PBT）污染物的清单,BCF都是一个不可或缺的参数。前人通过建立定量结构—活性关系（QSAR）模型来预测BCF,进行了一些有益的探索。在环境科学技术中,QSAR指关联有机污染物的分子结构与其理化性质、环境行为和毒理学参数（统称为活性）的定量预测模型。QSAR可以弥补基础数据的缺失、降低昂贵的测试费用、减少动物实验。本研究依照经济合作与发展组织（OECD）关于QSAR模型构建和使用的导则,首先采用Abraham等人提出的线性溶解能关系（LSER）描述符采用逐步回归法建立QSAR模型,模型得到了较好的结果(经自由度校正的决定系数R2adj=0.818,标准误差SE=0.662,交叉验证Q2CV=0.797)。为了进一步提高模型的预测精度,根据LSER理论选择理论计算的分子结构描述符,采用偏最小二乘（PLS）方法建立了8类化合物对鱼类BCF的QSAR模型。模型具有良好的拟合能力（复相关系数平方R2Y=0.868,均方根误差RMSE=0.553）,模型有较好的稳健性(交叉验证Q2CUM=0.860)和预测能力(外部可解释方差Q2EXT=0.755,RMSE=0.647)。进一步分析机理,Connolly分子表面积（CMA）、平均分子极化率（a）和分子量（MW）对BCF影响最显著,因此,分子大小是影响化合物在鱼体内生物富集的主要因素。分子体积大的化合物,克服水分子间内聚作用而形成空穴所需要的能量也越大,倾向于进入到分子内聚力较小的脂肪相中。此外,具有较大静电碱性的化合物（容易接受质子的化合物）,容易存在于水相中,和水分子间形成电荷转移相互作用。最后,采用Williams图对模型应用域（AD）进行了表征。所建立的模型,可以应用于应用域内有机化合物的BCF的预测,具有潜在应用价值。

论文目录

• 摘要
• Abstract
• 引言
• 1 有机污染物生物富集因子与QSAR研究进展及本论文选题依据
• 1.1 有机污染物及其理化性质参数
• 1.2 有机污染物的生物富集因子
• 1.2.1 生物富集因子的定义及研究意义
• 1.2.2 生物富集因子的测定
• 1.2.3 生物富集因子的估算方法
• 1.3 有机化合物定量结构-活性关系简述
• 1.4 QSAR的发展简史与基本方法
• 1.4.1 QSAR的发展简史及应用情况
• 1.4.2 QSAR的基本原理与方法
• 1.4.3 QSAR模型的基本步骤
• 1.5 QSAR模型的新进展和前瞻
• 1.5.1 QSAR模型的环境指标
• 1.5.2 建立QSAR模型的相关算法
• 1.5.3 QSAR模型的机理解释
• 1.5.4 QSAR模型的应用域和离群值
• 1.5.5 QSAR模型的性能评价
• 1.6 本研究的目的与内容
• 2 LSER方法估算生物富集因子
• 2.1 材料和方法
• 2.1.1 数据集
• 2.1.2 分子结构描述符
• 2.1.3 模型建立
• 2.1.4 模型表征与评价
• 2.2 结果与讨论
• 2.2.1 拟合结果
• 2.2.2 模型的验证
• 2.3 小结
• 3 量子化学描述符估算生物富集因子
• 3.1 材料和方法
• 3.1.1 数据集
• 3.1.2 机理考虑及分子结构描述符的选择
• 3.1.3 模型建立
• 3.1.4 模型表征与评价
• 3.2 结果与讨论
• 3.2.1 拟合结果
• 3.2.2 机理解释
• 3.2.3 模型验证及应用域
• 3.2.4 模型比较
• 3.3 小结
• 4 结论
• 参考文献
• 附录
• 攻读硕士学位期间发表学术论文情况
• 致谢