脂肪醇化合物对梨形四膜虫急性毒性的QSAR研究-论文.pdf

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1、第31卷第6期计算机与应用化学Vo1．31，No．62014年6月28日ComputersandAppliedChemistryJune28，2014脂肪醇化合物对梨形四膜虫急性毒性的QSAR研究王新颖，张锦晖，王丹丹，陈海群，周永文(1．常州大学环境与安全工程学院，江苏，常州，213164；2．亚什兰(中国)投资有限公司，上海，201108)摘要：为提高脂肪醇化合物对梨形四膜虫急性毒性的预测精度，提出基于定量结构一活性关系(QSAR)原理的脂肪醇化合物对梨形四膜虫急性毒性预测方法。运用遗传算法筛选出5种

2、分子描述符作为变量，采用多元线性回归方法和最小二乘．支持向量机方法建立基于该5种分子描述符的脂肪醇化合物对梨形四膜虫急性毒性的预测模型。对所建立的模型进行内部验证和外部验证，两种模型的复相关系数、留一法交互验证系数分别为0．984、0．979和0．985、0．982，对外部预测样本的复相关系数和外部测试集交互验证系数分别为O．978、0．977和O．979、O．979。结果表明，所建QSAR模型均具有较好的稳健性、预测能力和泛化性能LS-SVM模型在精度上略优于MLR模型，而MLR模型更为简单和方便。关键

3、词：定量结构一活性相关；脂肪醇；遗传算法；多元线性回归：最小二乘一支持向量机中图分类号：TQ015．9；TP391．9；O6．39文献标识码：A文章编号：1001—4160(20106-732．736DoI：10．11719／com．app．chem201406201引言部验证，外部预测能力不得而知。目前，选择合适的分子描述符和高效的建模方法是随着合成工业的不断发展，脂肪醇被广泛地用作工QSAR研究中的两大关键问题。选取分子结构描述符的业溶剂和烃燃料添加剂【l】。因其较大的水溶性，排放到空方法主要有：辛醇

4、／水分配系数法、量子化学方法和遗传气和水中的脂肪醇会对人类的生命健康产生巨大的威算法等优化算法等【；用于QSAR建模的方法主要有：胁L2j。所以，对脂肪醇的毒性进行研究具有重要的理论和多元线性回归(MLR)、偏最小二乘法(PLS)、人工神经网现实意义。目前，人们主要通过实验及经验来获取脂肪络法(ANN)和支持向量机(SⅥ)等【】o。J。其中，遗传算法醇的毒性信息。但是，由于实验的工作量大，具有一定(GA)是一种简洁高效的全局优化算法，具有相当强的搜的危险性和时间滞后性【3】，会导致大量有毒有害化学品未索能

5、力，能够在有限的时间内搜索出与目标性质最为相经评价而进入环境中，造成环境的不可逆转的污染和破关的分子描述符集合，常用来进行描述符的筛选；而坏。因此，要了解所有脂肪醇的毒性仅仅依靠实验的手LS．SVM算法因其能解决小样本、非线性、高维数、局段是远远不够的，研究者们转而通过理论计算来对脂肪部极小值等实际问题，计算较SVM简单，在QSAR研醇的结构和毒性进行深入探索。随着计算机科学的发展，究中应用地越来越广泛【1。人们已经可以从微观本质或分子水平、电子微观层次上本文对67个脂肪族醇对梨形四膜虫急性毒性与其对物质

6、的结构加以研究。根据“物质的结构决定其性分子结构进行了QSAR研究，运用遗传算法筛选出5个质”这一原则，从结构的角度出发，根据某些化合物的与急性毒性最为相关的分子描述符。而后分别利用多元毒性和结构参数，利用适合的数学模型，对某些尚未合线性回归法和最小二乘．支持向量机法建立了脂肪族醇成的化合物毒性大小进行预测，以弥补实验研究的不足。对梨形四膜虫急性毒性的理论预测模型。其中，定量结构．活性相关(QSAR)方法为化学品的生物毒性评价提供了一种简便、经济且可信赖的重要方法[4]。2研究方法彭艳芬等人L5曾应用量子

7、化学HF／6．31G**从头算法2．1数据来源得l4种脂肪醇分子的优势构象，结合分子图形学技术，所研究的67种醇类化合物及其对梨形四膜虫的急获得相应优化构象的电子结构参数和几何结构参数，成性毒性实验值列于表l，这些数据均来源于文献【I。毒功建立脂肪醇对番茄和红蜘蛛毒性的构效关系式，找出性都用梨形四膜虫半数生长抑制浓度的负对数．1oglGC5。了影响生物毒性的主要结构因素。刘天宝等人【6】应用分子表示。其中，．1oglGC5。越大，化合物的毒性越大。按照力学方法MM+和半经验量子化学PM3法研究了l5种脂测

8、试集占总数据的20％的原则，随机将样本集划分为训肪醇对发光菌的毒性，发现其与氢原子最高正电荷及疏练集和测试集，训练集用于变量筛选及建立预测模型，水系数的相关性较好。上述研究所得模型的相关系数都测试集用于验证预测模型的外部预测能力。比较高，但它们样本数目较少、而且没有涉及模型的外收稿日期：2013—12．12；修回日期：2014．04—09基金项目：常州市国际科技合作计划项目(CZ20120015)产学研联合创新资金一前瞻性联合