本发明专利技术涉及一种采用交叉参照法来预测苯酚类化合物对大型溞繁殖毒性的方法，属于风险评估预测技术。所述方法依据苯酚类化合物的共同功能基团、理化性质、终点数据和毒性作用机制，建立苯酚类化合物的数据信息集，根据化学物质相似度以及终点变化的规律，选择交叉参照方法对苯酚类化学品对大型溞繁殖毒性终点数据进行预测。
【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及一种预测方法，具体来说涉及一种采用交叉参照法来预测苯酚类化合物对大型溞繁殖毒性的方法，属于风险评估预测技术。 技术背景伴随工业的快速发展，生产、使用和排放到环境中的有毒化学品物质，数量和种类都在大幅度增加，对人体健康以及生态环境造成了越来越严重的威胁，常规的生物试验方法难以快速有效地确认化学物质在环境中的“安全”浓度，导致其致毒效应与暴露水平之间的关系往往难以确定。另一方面，我国的新化学物质生态影响评价主要通过实测数据、专家评审方法，但实测方法花费大、周期长，难以通过实测方法快速获得“数据”，采用交叉参照法用于苯酚类化合物大型溞繁殖毒性预测，对于实现科学、客观、快捷地评判新化学物质具有重要意义。 基于分子结构性质预测化合物的理化性质(LogKow)、环境行为(水解速率常数、生物富集系数)或毒理学参数(急性毒性、繁殖毒性、雌激素干扰效应)等终点数据是一种重要的预测环境迁移转化行为参数的技术。但是QSAR在环境机制解释方面不透彻，建模方法的不确定性以及预测方法的实用性也未得到解决，而交叉参照方法针对生物活性和生态影响预测评价中的瓶颈问题进行重点突破得到应用。 交叉参照方法在化学物质结构、终点数据、代谢途径和作用机理的基础上，采用定量构效关系模型、趋势分析方法，结合专家系统知识，存在数据集灵活和算法透明，应用域表征和机理解释具有较大的优越性的特点。 目前定量结构活性关系(QSAR)、交叉参照、专家声明等方法产生的数据在欧盟得到广泛应用，用于预测未知化合物的终点数据，降低了测试成本，填补了化学物质风险评估所需数据的空缺。 原子中心碎片法交叉参照法得到广泛关注并在REACH法规下该方法的预测得到应用。文献“Environmental Science&Technology”采用原子中心碎片法交叉参照法 评估化学物质结构相似性并且引入辛醇水分配系数参数建立了692个有机化合物黑头呆鱼的急性毒性(96h-LC50)定量预测模型，根据结构相似性三个阈值(最相似、中等相似、最小相似)，相关系数R2分别达到0.73、0.78、0.87，均方根误差RMSE达到0.73、0.60、0.39，得到可靠地鱼类急性毒性预测模型。文献“Molecular informatics.2013,32,108-120”，也采用原子中心碎片(ACFs)交叉参照法评估化学物质结构相似性分别建立了1365个化合物基于(辛醇/水分配系数、线性溶剂化能)的大型溞急性毒性预测模型，相似度56％的757个化合物预测模型相关系数R2达到0.85，RMSE达到0.66；相似度23％的318个化合物在模型应用域内，相似度21％的290个化合物在模型应用域之外。化学物质结构相似性增加，预测模型的稳定性增加，应用域减小。文献”Chem.Res.Toxicol.2008,21,513–520”，采用交叉参照方法，结合迈克尔加成作用机理预测皮肤敏感性，交叉参照预测方法为风险评估监管者提供了简单有效的皮肤致敏性预测方法。 近年来，国内外学者根据已有数据并且使用QSAR预测技术，以分子结构拓扑信息、量子化学描述符基础上，结合3D-QSAR技术，建立了大量的具有较好预测能力的多氯二苯并二恶英(PCDDs)、多氯二苯并呋喃(PCDFs)、多氯联苯(PCBs)物质的预测模型，但是，目前还没有一个系统的简单快速的苯酚类化合物预测方法，因此，需要加以深入研究。 本专利涉及交叉参照法来预测苯酚类化合物对大型溞繁殖毒性的方法属于风险评估预测技术，其在国内环境管理领域仍是空白。
技术实现思路
本专利技术的目的是针对上述不足之处，提供一种简单、快捷、有效的苯酚类化合物对大型溞繁殖毒性预测方法，依据苯酚类化合物的共同功能基团、理化性质、终点数据和毒性作用机制，建立苯酚类化合物的数据信息集，根据化学物质相似度以及终点变化的规律，选择交叉参照方法对苯酚类化学品对大型溞繁殖毒性终点数据进行预测。 本专利技术交叉参照法用于苯酚类化合物对大型溞繁殖毒性预测及其预测方法是采取以下技术方案实现： 一种预测苯酚类化合物对大型溞繁殖毒性的方法，其特征在于，所述方法包括如 下步骤： 步骤一、建立苯酚化合物数据信息表：从收集现有苯酚类化合物数据信息，包括分子量、熔点、沸点、蒸汽压、水溶性、正辛醇/水分配系数、亨利常数，以及相应的对大型溞繁殖毒性参数； 步骤二、苯酚类化合物相似度获取：使用DRAGON软件计算步骤一的48个化学物质的原子中心碎片和功能团常数，计算化合物欧几里得距离，得到化合物结构相似性，将结构相似性>50％化合物用于建立模型；其中，欧几里德距离使用AMBIT Discovery v0.04软件计算；欧几里德距离(DE)和结构相似性(S)由下式计算得到： DE(x,μ)=(x-μ)T(x-μ)---(1)]]>S＝1/(1+DE(x,μ)) (2) 步骤三、建立趋势分析模型：筛选结构结构相似性>50％，分子量、熔点、沸点、蒸汽压、水溶性、正辛醇/水分配系数或亨利常数相近的化合物质用于建立模型，所述相近程度>50％，采用线性回归(MLR)方法建立线性模型； 模型如下： 趋势分析方程： LOG NOEC＝2.56+0.838*LOGKOWR2＝0.866；R2adj＝0.799；s＝0.264；95％残差≤0.220 其中，R2为相关系数，R2adj为校正决定系数，s为标准偏差。结果显示，模型具有较好的拟合能力。 步骤四：预测未知化合物：从用于建模的化学物质中，根据相似性指标选取未知化学物质临近奇数个化学物质的大型溞繁殖毒性进行交叉参照，所述奇数化学物质大于3个，获得大型溞繁殖毒性预测数据。 与现有文献和专利报道的预测方法相比，本专利技术所述的一种交叉参照方法用于苯酚类化合物大型溞繁殖毒性预测方法具有以下积极效果： (1)本专利技术采用原子中心碎片法(ACFs)评估化学物质结构相似度，设定相似度阈值(50％)、采用统计分析方法，建立终点数据的大型溞繁殖毒性预测模型，克服了现有预测模型泛化能力差的缺点，相似度增加，预测模型的稳定性增加，应用域减小，从而建立可靠地预测模型。 (2)本专利技术结合专家系统知识，由少量化学物质(大于等于3个)预测未知化学物质大型溞繁殖毒性，具有快速、有效的优点，克服典型化学品结构复杂，终点数据众多，很难建立广泛普遍准确的预测模型的缺点，填补了化学物质风险评估所需的数据的空缺。 (3)本专利技术采用交叉参照方法预测苯酚类化合物大型溞繁殖毒性，与传统QSAR模型相比，快捷有效，实验值和预测值相关性R2达到0.80以上，具有较好的预测能力，同时便于机理分析。 具体实施方式下面结合具体实施例对本专利技术进一步描述： 48个化学物质数据信息表 实施例1： 从Results of Eco-toxicity tests of chemicals conducted by Ministry of t本文档来自技高网...
【技术保护点】
一种预测苯酚类化合物对大型溞繁殖毒性的方法，其特征在于，所述方法包括如下步骤：步骤一、建立苯酚化合物数据信息表：从收集现有苯酚类化合物数据信息，包括分子量、熔点、沸点、蒸汽压、水溶性、正辛醇/水分配系数、亨利常数，以及相应的对大型溞繁殖毒性参数；步骤二、苯酚类化合物相似度获取：使用DRAGON软件计算步骤一的48个化学物质的原子中心碎片和功能团常数，计算化合物欧几里得距离，得到化合物结构相似性，将结构相似性>50％化合物用于建立模型；其中，欧几里德距离使用AMBIT Discovery v0.04软件计算；欧几里德距离(DE)和结构相似性(S)由下式计算得到：DE(x,μ)=(x-μ)T(x-μ)---(1)]]>S＝1/(1+DE(x,μ)) (2)步骤三、建立趋势分析模型：筛选结构结构相似性>50％，分子量、熔点、沸点、蒸汽压、水溶性、正辛醇/水分配系数或亨利常数相近的化合物质用于建立模型，所述相近程度>50％，采用线性回归(MLR)方法建立线性模型；模型如下：趋势分析方程：LOG NOEC＝2.56+0.838*LOGKOWR2＝0.866；R2adj＝0.799；s＝0.264；95％残差≤0.220其中，R2为相关系数，R2adj为校正决定系数，s为标准偏差。结果显示，模型具有较好的拟合能力。步骤四：预测未知化合物：从用于建模的化学物质中，根据相似性指标选取未知化学物质临近奇数个化学物质的大型溞繁殖毒性进行交叉参照，所述奇数化学物质大于3个，获得大型溞繁殖毒性预测数据。...
【技术特征摘要】
1.一种预测苯酚类化合物对大型溞繁殖毒性的方法，其特征在于，所述方法包
括如下步骤：
步骤一、建立苯酚化合物数据信息表：从收集现有苯酚类化合物数据信息，包括
分子量、熔点、沸点、蒸汽压、水溶性、正辛醇/水分配系数、亨利常数，以及相应
的对大型溞繁殖毒性参数；
步骤二、苯酚类化合物相似度获取：使用DRAGON软件计算步骤一的48个化
学物质的原子中心碎片和功能团常数，计算化合物欧几里得距离，得到化合物结构相
似性，将结构相似性>50％化合物用于建立模型；其中，欧几里德距离使用AMBIT
Discovery v0.04软件计算；欧几里德距离(DE)和结构相似性(S)由下式计算得到：
DE(x,μ)=(x-μ)T(x-μ)---(1)]]>S＝1/(1+DE(x,μ)) ...
【专利技术属性】
技术研发人员：范德玲，刘济宁，王蕾，石利利，
申请(专利权)人：环境保护部南京环境科学研究所，
类型：发明
国别省市：江苏;32
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