本发明专利技术公开了环境有机污染物雌激素活性基于分子结构的快速筛选方法，属于环境内分泌干扰物的筛选方法领域。本发明专利技术首先是建立筛选环境雌激素活性的模型，将含有芳香环化合物按结构分成了具有代表性的８类化合物，利用Ｄｒａｇｏｎ软件分别计算结构信息参数，并将这些化合物进行活性分类，利用ＱＡＳＡＲ模型来建立判别函数及类别重心，对于含有芳香环的有机化合物，根据结构判断是属于８类结构中的哪一类，再使用ｄｒａｇｏｎ软件算出对应结构类中判别函数里所含的参数值，并将参数值带入判别函数进行计算，根据结果进行判定。可以快速、简便、价廉的利用本发明专利技术技术初步判定其是否属于环境雌激素，可以节约大量的实验，也可节约大量的人力和财力，准确率可达８３．３％以上。
【技术实现步骤摘要】
本专利技术属环境科学研究中环境内分泌干扰物的筛选方法领域，更具体的说是针对含有芳香环的有机化合物基于分子结构判定是否具有环境雌激素活性的一种快速筛选方法。
技术介绍
1998年，EPA提出了内分泌干扰物筛选计划EDSP(endocrine disruptorscreening program)。EDCs(Endocrine Disruptor Chemicals)种类繁多，伴随经济发展，每年都有大量新型化学物质产生，研究检测化学物的内分泌干扰作用，目前主要是通过实验的方法，分为体内实验和体外实验。体内试验主要分为动物喂养实验和整体动物试验两个实验。其中动物喂养实验主要是通过测定受试物对动物子代的影响来评价化学物雌激素效应的。具有经济、简便等特点。整体动物试验主要通过测定受试物对动物是否具有促进子官生长的作用来评价其雌激素活性的大小，是最早、最常用的评价化学物雌激素效应的方法。其优点是可以检测多种雌激素样物质；灵敏度高；某些需要在体内代谢活化才有雌激素活性的物质和中间代谢产物亦可用本法检测；较经济、方便、省时。但这种动物实验由于较动物世代喂养试验更繁琐，且受动物的年龄、性别、品系、营养状u况、个体差异及取样、称重误差等影响，对环境低浓度暴露时不易获得正确结果，不可能作为一种快速筛选方法应用。因此，随后发展出了结合一种或多种可靠的快速短期鉴定雌激素能力的体外筛检方法。体外实验主要有雌激素受体竞争性抑制法、酵母雌激素筛选法(yeastestrogen screen)、细胞增殖实验筛选法、卵黄蛋白原(VTG)作为生物标志物筛选法。雌激素受体竞争性抑制法利用3H标记的雌醇测定环境化学物与受体竞争结合的能力。其特点是灵敏，准确；不易受别的物质的干扰；但其操作步骤繁琐；测定结果只能代表配体与受体的亲和力，而不能准确表示配体的雌激素活性。酵母雌激素筛选法(yeast estrogen screen)采用含人类雌激素受体基因的质粒以及两个雌激素反应元件的质粒转化酵母细胞，建立了酵母雌激素甄别系统(YES)。其原理是当这种酵母被雌激素或具有的激素效应的化学物质作用时，能产生一种特殊的酶蛋白，使培养基变成蓝色，颜色越深，说明该物质的雌激素活性越强。这种方法适于快速检测、鉴别、特异性地描述环境内分泌干扰化学物。不足之处是该方法的阴性结果需用动物细胞实验证实。细胞增殖实验筛选法是利用检测靶细胞在指数增长期接触受试物后的细胞增殖数，一般是将受试物体外作用于对雌激素敏感的人或哺乳动物细胞，观察其细胞增殖的能力，并与天然雌激素(如雌二醇)比较，可以判断受试物的雌激素活性大小。常用的细胞有人乳腺癌细胞抹MCF-7、T47D细胞等。卵黄蛋白原(VTG)作为生物标志物筛选法是根据雌激素或外源性雌激素能刺激卵生动物肝细胞产生卵黄蛋白原(vitellogenin)，通过测定其合成的卵黄蛋白原可以评价环境化合物的雌激素活性。这一方法不仅反应配体受体的亲和力，而且由于使用的是脊椎动物肝细胞，因而还能更好地反应受试化合物在体内与受体相互作用并在细胞内调节基因转录的能力。现今，全球已合成的化学物质约1000万种，每年还有新合成化学物质约10万种，这些化学物质在生产、贮存、运输和使用的过程中不可避免的进入了环境，引起环境污染，如有机氯农药、多氯联苯、苯酚类等。但是，并非所有的化学物质都具有环境雌激素效应。若使用实验室的方法来测试这些化学品的环境雌激素效应，其费用、人力和物力的成本都很高，而且周期长，根本无法满足这样海量筛选的需要。因此，研究开发新的快速筛选方法已成为当前该领域的重点之一。定量结构-活性关系(Quantitative Structure-Activity Relationship，QSAR)是指化学品的分子结构与其生物活性之间的内在的定量关系。文献检索的结果表明在本专利技术完成之前，未发现采用QSAR模型基于分子结构来对环境有机污染物雌激素活性的快速筛选方法。
技术实现思路
1.专利技术要解决的技术问题本专利技术提供了一种快速、简便、价廉的筛选芳香环有机化合物是否具有环境雌激素活性的方法。2.为解决以上的技术问题，本专利技术的技术方案如下 ，首先是建立筛选芳香环有机化合物是否具有环境雌激素活性的模型。(A)从文献(Hong Fang，Weida Tong，Leming M.Shi et al.Structure-Activity Relationships for a Large Diverse Set of Natural，Synthetic，and Environmental Estrogens.Chem.Res.Toxical.；2001；14(3)280-294)中查得223个有实验数据LogRBA值(这里的LogRBA值是指雌激素的相对亲和力的负对数，是判断化合物是否是环境雌激素的依据)及其结构的雌激素化合物；并利用ChemOffice软件(http://www.chemoffice.cn免费下载)画出所有化合物的二维和三维结构，按含有芳香环化合物的结构特征，根据结构相似性原理(即相似结构具有相似的性质)将化合物按结构进行分类，如共同含有苯酚环的一类，则以苯酚环作为母环，取代基或取代位置可以不同。将含有芳香环化合物按结构分成了具有代表性的8类化合物，其各类化合物的母环结构如下。 (B)利用Dragon软件(Milano Chemometrics and QSAR Research Group.2005.http://www.disat.unimib.it/chm/)分别计算这8类化合物的结构信息参数，包括拓扑特征、几何特征、电子特征，理化特性等共266个参数(这里的266个参数是利用Dragon软件计算时，选择1、constitutional descriptors，2、topological descriptors，7、charge descriptors，8、aromaticity indices，9、Randic molecular profiles，10、geometrical descriptors，15、functionalgroups，17、empirical descriptors，18、properties等所包含的结构信息参数。这几大类的参数和实际上不止266个，但计算完成后，软件会自动统计计算所得的有效参数个数。因此在以后的计算中，只需选择Dragon软件中上面所选的几大类参数即可，计算结果由软件统计)；并将这些化合物进行活性分类，即1、LogRBA≥0为强活性；2、0＜LogRBA＜-4为弱活性；3、LogRBA≤-4为无活性三种情况，这里的活性分类主要参照文献(Hong Fang，Weida Tong，Leming M.Shi et al.Structure-Activity Relationships for a Large Diverse Set ofNatural，Synthetic，and Environmental Estrogens.Chem.Res.Toxical.；2001；14(3)280-294)中的活性分类，若文献中的LogRBA值是NA，则在我们的模型中以-4.5来代替。(C)在分本文档来自技高网...
【技术保护点】
一种环境有机污染物雌激素活性基于分子结构的快速筛选方法，其主要包括以下步骤： （Ａ）筛选环境雌激素模型的建立，从文献中查得２２３个有实验数据ＬｏｇＲＢＡ值及其结构的化合物；并利用ＣｈｅｍＯｆｆｉｃｅ软件画出所有化合物的二维和三维结构，按含有芳香环化合物的结构特征，根据结构相似性原理，将含有芳香环化合物按结构分成了具有代表性的８类化合物，其各类化合物的母环结构如下： ＊＊＊； 利用Ｄｒａｇｏｎ软件分别计算这８类化合物的结构信息参数，并将这些化合物进行活性分类，即１、ＬｏｇＲＢＡ≥０为强活性；２、０＜ＬｏｇＲＢＡ＜－４为弱活性；３、ＬｏｇＲＢＡ≤－４为无活性三种情况； 在分好的每一类化合物中随机抽取训练组和检验组； 将各类化合物中计算所得的结构信息参数、对应的ＬｏｇＲＢＡ值和活性分类数据转导入ＳＰＳＳ软件，利用逐步判别分析方法对各类化合物中的训练组进行ＱＳＡＲ模型建立，并得到各类化合物的ＱＡＳＡＲ模型判别函数及类别重心，即： Ｙ１＝９７．７９４Ｘ↓［３］ａｖ＋４．５６４ＩＣ↓［１］－２２．２７０ 类别重心分别为：２－０．７４２；３－－１．２７２； Ｙ２↓［１］＝４８．９４３Ｈｏｍａ－１２９．１４１Ａｒｏｍ＋８４．４９７； 类别重心分别为：１－２．２７７，２－２．９３０，３－－９．３６０； Ｙ２↓［２］＝－２．６９１Ｈｏｍａ＋２３．８２３Ａｒｏｍ－２０．６２９；类别重心分别为：１－－２．５３９，２－０．２００，３－０．０３３７； Ｙ３＝３６８．７０３Ｘ↓［４］Ａ＋２．５４６Ｓ↓［３］Ｋ－９３．７６４ＰＷ↓［５］－４６．１１６；类别重心分别为：１－－１．４６３；２－２．１９５； Ｙ４＝１９．９４４Ｈｏｍａ－５９．５０９Ａｒｏｍ＋４４．９５８；类别重心分别为：２－１．５５７；３－－３．５８； Ｙ５↓［１］＝－１６１．４４９ＲＣＩ＋０．０００１１７２４ＷＷ－０．０３２ＰＳＡ＋２３８．７２２；类别重心分别为：１－１．７１８；２－－０．００７２８９；３－－４．５３６； Ｙ５↓［２］＝１１８．１９４ＲＣＩ＋０．０００１０７３１ＷＷ－０．０３２ＰＳＡ－１７６．３；类别重心分别为：１－１．６６１；２－－０．８２；３－２．００； Ｙ６＝０．４４７Ｈｏｍｔ－２．４０５ 类别重心分别为：２－１．５０６；３－－１８．０６８； Ｙ７↓［１］＝３．６８２Ｎ...
【技术特征摘要】
【专利技术属性】
技术研发人员：肖乾芬，王晓栋，刘树深，杨旭曙，季力，尹大强，王连生，
申请(专利权)人：南京大学，
类型：发明
国别省市：84[中国|南京]
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