本发明专利技术公开了一种通过量子化学方法构建定量构效关系模型来预测有机磷农药对水生生物急性毒性的方法，是在得知化合物结构的基础上，运用Gaussian程序对其进行几何全优化，得出分子体积MV、相对分子质量MW、分子最高占有轨道能EHOMO、最低空轨道能ELUMO及其差值ΔE(hartree)、偶极矩DM等作为结构描述符，结合对其急性毒性数据，通过编写的偏最小二乘逐步线性回归的程序，得到各个参数的回归参数，复相关系数，F-检验值，建立各种结构描述符与毒性之间的定量关系。由此，可以快捷、有效的预测有机磷农药对水生生物的毒性，为有机磷农药的风险评价和监管提供必要的基础数据。
【技术实现步骤摘要】
【专利摘要】本专利技术公开了一种通过量子化学方法构建定量构效关系模型来预测有机磷农药对水生生物急性毒性的方法，是在得知化合物结构的基础上，运用Gaussian程序对其进行几何全优化，得出分子体积MV、相对分子质量MW、分子最高占有轨道能EHOMO、最低空轨道能ELUMO及其差值ΔE(hartree)、偶极矩DM等作为结构描述符，结合对其急性毒性数据，通过编写的偏最小二乘逐步线性回归的程序，得到各个参数的回归参数，复相关系数，F-检验值，建立各种结构描述符与毒性之间的定量关系。由此，可以快捷、有效的预测有机磷农药对水生生物的毒性，为有机磷农药的风险评价和监管提供必要的基础数据。【专利说明】
本专利技术涉及一种通过建立定量构效关系模型(QSAR)预测有机磷农药对水生生物急性毒性的方法，属于生态风险评价测试策略领域。
技术介绍
定量结构-活性相关(QSAR)，最初作为定量药物设计的一个研究分支，是为了适应合理设计生物活性分子的需要而发展起来的。所谓定量构效关系，就是定量的描述和研究有机物的结构和活性之间的相互关系。定量构效关系分析是指利用理论计算和各种统计分析工具来研究同系列化合物(包括二维分子结构、三维分子结构和电子结构)与其效应(如遗传毒性和生物活性等)之间的定量关系，即采用数字模型、借助理化参数或结构参数来描述有机小分子化合物(药物、底物、抑制剂等)与有机大分子化合物(酶、辅酶或有机分子)或组织(受体、细胞、动物)之间的相互作用关系。目前，许多环境科学研究者通过QSAR建立了很多具有预测能力的环境模型，如大连理工大学专利技术的专利“一种通过定量构效关系模型预测有机物液相蒸汽压的方法”(中国专利申请号201110410088.0)和“通过定量构效关系和溶剂化模型预测不同温度下的正辛醇空气分配系数Km的方法”(中国专利申请号201210505935.6)。这对已经进入环境的污染物及尚未投放市场的各种各样的新化合物的生物活性、毒性乃至环境行为进行了成功的预测、评价和筛选，显示出QSAR极其广阔的应用前景。农药是现在社会农作物发展过程中必不可少的物质。有机磷农药是人类最早合成而且仍在国内外农业生产中广泛使用的高效杀虫剂和植物生长调节剂。有机磷农药在中国广泛使用，大约占据农药总量的80%。在渔业的生产中，常常用有机磷农药来杀死体外的寄生虫等敌害生物。然而由于在生产和使用中的不合理等，大量含有复杂成分有毒废水进入水环境，对水生生物造成了危害，破坏水域的生态环境。近十年来近岸水域受有机磷农药的污染不断导致了大批的鱼虾贝死亡事故，而且有机磷农药随食物链进入人体后会对人体产生毒害，如抑制胆碱酯酶的释放等，因此，研究有机磷农药对水生生物的毒性具有重要意义。但经检索，利用建立定量构效关系模型(QSAR)预测有机磷农药对水生生物急性毒性的方法还未见报道。
技术实现思路
针对现有技术上的不足，本专利技术要解决的问题是提供一种通过建立定量构效关系模型(QSAR)预测有机磷农药对水生生物急性毒性的方法。本专利技术技术方案的原理是对已知毒性的有机磷农药分子，运用量子化学软件Gaussian对其进行几何全优化，得出与急性毒性相关的一些分子结构参数，并查得其他无法直接计算的参数。然后结合毒性数据，通过编写的基于偏最小二乘逐步线性回归的程序，建立各种分子描述符与毒性之间的定量关系拟合方程，并对方程的拟合能力，预测能力进行验证。最后对模型的适合应用范围，也就是模型的应用域进行表征。由此，可以快捷、有效的预测有机磷农药的毒性。本专利技术所述通过量子化学方法构建定量构效关系模型来预测有机磷农药对水生生物急性毒性的方法,步骤如下:1)通过进行毒性试验或者通过查阅毒性数据库和相关文献，获得有机磷农药的水生急性毒性数据:半数致死剂量LD5tl,半数致死浓度LC5tl或半数最大效应浓度EC50 ；2)利用量子化学软件Gaussian对所要研究的有机磷农药进行几何结构优化，获得有机磷分子的分子体积(MV)、相对分子质量(MW)、最高占有轨道能(EH_)、最低空轨道能(E.)、前线轨道能极差(ΛΕ)、偶极矩(μ )、溶剂化能(ES()1)、分子的最正原子净电荷(Q+)、分子的最负原子净电荷(Q-)、分子的最正氢原子净电荷(Qh)等10个量子化学参数及从SciFinder数据库查得的疏水性参数1gP共11种参数作为分子描述符；3)将步骤(1)得到的毒性数据按其毒性大小抽取1/5作为验证集数据，其余为训练集数据，训练集用来构建预测模型，验证集用来验证模型的预测能力；4)以步骤(2)获得的分子描述符为自变量，有机磷农药对水生生物绿藻的48h急性毒性数据的自然对数值lnEC50为因变量，运用编写的偏最小二乘逐步线性回归的程序，建立QSAR模型，最后获得如下回归方程: lnEC50=-l.8861ogP+0.027MV+2.644拟合能力:R2=0.805，F=53.5375)将验证集数据带入获得的回归方程，得到其预测值，然后根据外部预测能力评价系数Q2rart的值判定外部预测能力的好坏；当Q2rait大于0.7时，预示建立的模型具有良好的外部预测能力，Q2rart越大，外部预测能力越好。综合实验测定，最终得其外部预测能力Q2ext=0.706，说明模型具有良好的外部预测能力。其中，上述外部预测能力评价系数Q2ext如公式(I)所示:【权利要求】1.一种通过量子化学方法构建定量构效关系模型来预测有机磷农药对水生生物急性毒性的方法，步骤如下: 1)通过进行毒性试验或者通过查阅毒性数据库和相关文献，获得有机磷农药急性毒性数据:半数致死剂量LD5tl、半数致死浓度LC5tl或半数最大效应浓度EC50 ； 2)利用量子化学软件Gaussian对所要研究的有机磷进行几何结构优化，获得有机磷分子的分子体积(MV)、相对分子质量(丽)、最高占有轨道能(EH_)、最低空轨道能(EuJ、前线轨道能极差(ΛΕ)、偶极矩(μ )、溶剂化能(ES()1)、分子的最正原子净电荷(Q+)、分子的最负原子净电荷(Q-)、分子的最正氢原子净电荷(Qh) 10个量子化学参数及从SciFinder数据库查得的疏水性参数1gP共11种参数作为分子描述符； 3)将步骤(1)得到的毒性数据按其毒性大小抽取1/5作为验证集数据，其余为训练集数据，训练集用来构建预测模型，验证集用来验证模型的预测能力； 4)以步骤(2)获得的分子描述符为自变量，有机磷农药对水生生物绿藻的48h急性毒性数据的自然对数值lnEC50为因变量，运用编写的标准的最小二乘线性回归程序，建立QSAR模型，最后获得如下回归方程:lnEC50=-l.8861ogP+0.027MV+2.644 拟合能力:R2=0.805，F=53.537 5)将验证集数 据带入获得的回归方程，得到其预测值，然后根据外部预测能力评价系数Q2rart的值判定外部预测能力的好坏；当Q2rait大于0.7时，预示建立的模型具有良好的外部预测能力，Q2ext越大，外部预测能力越好。2.如权利要求1所述通过量子化学方法构建定量构效关系模型来预测有机磷农药对水生生物急性毒性的方法，其特征在于:所述水生生物是绿藻类生物或水蚤。【文档编号】G06Q10/04GK103本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
【专利技术属性】
技术研发人员：张庆竹，吴秀超，孙孝敏，张晨曦，
申请(专利权)人：山东大学，
类型：发明
国别省市：
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