一种提高污染物QSAR模型预测毒性效应终点值准确度的方法技术

本发明专利技术属于化学品毒理学机制分析领域，公开了一种提高污染物QSAR模型预测毒性效应终点值准确度的方法。包括计算毒性级数、界定毒性级数、基于毒性级数的QSAR模型参数选择原则。建立作用机制导向下的QSAR模型，可提高QSAR模型预测的准确度和有效性。识别和减少风险评价和管理过程的不确定性，有助于深入研究有机污染物对生物的毒性作用机制，为有机污染物对生物毒性预测和安全评价提供科学、精准信息。息。

【技术实现步骤摘要】
一种提高污染物QSAR模型预测毒性效应终点值准确度的方法


[0001]本专利技术属于化学品毒理学机制分析领域，具体涉及一种提高污染物QSAR模型预测毒性效应终点值准确度的方法。

技术介绍

[0002]随着环境问题日益突出，污染问题给生物的生存与发展带来了挑战，污染物对于生物的毒害作用预测变得尤为重要。当前大多数研究学者选择采用动物实验来获取毒性数据以及评估污染物的环境风险，该方法对于毒性作用研究理论性较好，接近真实的污染物对生物的毒害作用方式，但对暴露生物需求量大。1959年罗素提出保护动物学伦理的3R原则，包括替代(replace)实验动物、减少(reduce)实验动物数量、以及优化(refine)实验程序以减少对动物的伤害。基于污染物定量结构和活性之间关系的模型来预测毒性作用，即定量结构
‑
活性相关关系(quantitative structure activity relationship，QSAR)模型，已广泛应用于预测医药品、个人护理品、工业等各个行业污染物的毒性作用。通过模型预测获得可靠的毒性数据，可最大限度地利用非实验方法，减少实验测试(尤其是动物实验)及降低昂贵的测试费用。
[0003]QSAR模型对不同作用模式类型的污染物毒性预测的实际应用，存在一些偏离值较大的污染物，这类偏离值较大的污染物对QSAR模型准确度具有较大影响。

技术实现思路

[0004]为了甄别和剔除偏离值较大的污染物影响，提高QSAR模型的准确度，本专利技术提供一种提高污染物QSAR模型预测毒性效应终点值准确度的方法，筛选离群值较大污染物对其进行界定来提高污染物毒性作用预测的准确性以及扩大其应用范围。
[0005]本专利技术的上述目的是通过以下技术方案实现的：一种提高污染物QSAR模型预测毒性效应终点值准确度的方法，包括以下内容：
[0006]1.计算毒性级数
[0007]通过利用计算毒性级数来有效弥补QSAR模型预测离散值较大的污染物毒性作用。毒性级数运用急性毒性参数和无毒害效应浓度参数之间的相关性来表示毒性等级。毒性参数主要是根据污染物对于生物体的毒性数据进行计算，即
[0008][0009]其中，TO是毒性级数(toxicity order)值，该值无量纲；LC
50
(mg
·
L
‑1)浓度数据为急性毒性参数，具体为能够杀死50％生物的药剂浓度数据；NOEC(mg
·
L
‑1)浓度数据为无毒害效应浓度参数，具体为化合物对生物体的最大无毒作用剂量浓度数据。
[0010]2.毒性级数界定
[0011]由于不同污染物对于生物体的作用方式不同，所以基于QSAR模型作用模式的分类进行了一种涵盖了QSAR模型预测离散值较大的分类，从而实现对QSAR模型预测准确度的提
升。具体为提出取TO值以10为底的对数值lg TO，将lg TO代入评估范围。当lg TO≤1，污染物MOA为麻醉型化合物；当1﹤lg TO﹤3，污染物MOA为过渡型化合物；当lg TO≥3，污染物MOA为反应型化合物。
[0012]其中，界定值1根据QSAR模型对亚磷酸三苯酯预测，预测结果表明亚磷酸三苯酯属于反应型和麻醉型之间相对离散值较大的物质，QSAR模型并不能准确的对亚磷酸三苯酯进行预测。采用毒性数据LC
50
＝9.83
×
10
‑2mg/L，NOEC＝1
×
10
‑2mg/L，TO＝9.83，lg TO＝1，取1作为麻醉型和过渡型边界值，可以有效的对这类离散值进行界定和保护。
[0013]界定值3根据QSAR模型对硝基苯酚的毒性作用进行划分，研究表明对硝基苯酚的剩余毒性很高，确属于反应型化合物，考虑了对硝基苯酚电离毒性较高，很容易与生物大分子发生反应，这符合反应型作用机理，对硝基苯酚可以作为反应型和过渡型之间的界定值。采用毒性数据LC
50
＝10232.9mg/L，NOEC＝11.31mg/L，TO＝904.77，lg TO＝3，取3作为过渡型和反应型边界值，可以有效的对反应型和过渡型污染物之间进行区分。
[0014]3.基于毒性级数的QSAR模型参数选择原则
[0015]QSAR模型的建立与污染物的数据筛选和参数选择密不可分，因此采用毒性级数法进行毒性数据的筛选，提高QSAR模型准确性。当污染物的lg TO值小于1时采用二维QSAR模型，即Kow与活性参数进行线性回归，回归效果较好，与麻醉型毒性作用具有较好的一致性。当污染物的lg TO值大于3时采用三维QSAR模型，即Kow与分子轨道理论数据进行线性回归，回归效果较好，与反应型毒性作用具有较好的一致性。剔除兼具了两种作用模式之间的过渡型污染物，然后进行QSAR模型的拟合，从而达到较好的预测效果。
[0016]其中，Kow为正辛醇
‑
水分配系数(Octanol
‑
Water Partition Coefficient，Kow)，正辛醇
‑
水分配系数是指为某一有机物在某一个温度下，在正辛醇相和水相达到分配平衡之后，在两相的浓度的比值。生物活性与Kow相关性较好，反映了污染物的亲脂性。
[0017]计算公式(1)如下。
[0018][0019]其中，C1指在一定温度下达到平衡时有机物在正辛醇相中的浓度，单位：mg/L；C2指的是一定温度下达到平衡时有机物在水相中的浓度，单位：mg/L。
[0020]本专利技术与现有技术相比的有益效果是：有助于建立和完善QSAR模型，提高QSAR模型预测的准确度和有效性。识别和减少风险评价和管理过程的不确定性，有助于深入研究有机污染物对生物的毒性作用机制，为有机污染物对生物毒性预测和安全评价提供科学、精准信息。
附图说明
[0021]图1是实施例1中9种有机磷酸酯(OPEs)的lg Kow与lgLC
50
拟合曲线。
[0022]图2是实施例1中异常值剔除后OPEs的lg Kow与lgLC
50
拟合曲线。
[0023]图3是实施例2中苯类衍生物的
‑
lg EC
50
实验值与预测值拟合曲线。
[0024]图4是实施例2中异常值剔除后苯类衍生物的
‑
lg EC
50
实验值与预测值拟合曲线。
具体实施方式
[0025]下面通过具体实施例详述本专利技术，但不限制本专利技术的保护范围。如无特殊说明，本专利技术所采用的实验方法均为常规方法，所用实验器材、材料、试剂等均可从商业途径获得。
[0026]实施例1
[0027]以有机磷酸酯类为例，毒性较小时，即lg TO值小于1，污染物的lg Kow与其急性数据如LC
50
、EC
50
等方面具有很好的相关性。以lg Kow和lg LC...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种提高污染物QSAR模型预测毒性效应终点值准确度的方法，其特征在于，包括以下内容：(1)计算毒性级数；(2)毒性级数界定；(3)基于毒性级数的QSAR模型参数选择原则。2.根据权利要求1所述的一种提高污染物QSAR模型预测毒性效应终点值准确度的方法，其特征在于，所述步骤(1)计算毒性级数采用的计算公式为：其中，TO是毒性级数值，该值无量纲；LC
50
浓度数据为急性毒性参数，具体为能够杀死50％生物的药剂浓度数据，单位为mg
·
L
‑1；NOEC浓度数据为无毒害效应浓度参数，具体为化合物对生物体的最大无毒作用剂量浓度数据，单位为mg
·
L
‑1。3.根据权利要求1所述的一种提高污染物QSAR模型预测毒性效应终点值准确度的方法，其特征在于，所述步骤(2)中毒性级数界定方式为：取TO值以10为底的对数值...

【专利技术属性】
技术研发人员：董玉瑛，陈玉婷，焦健，邹学军，
申请(专利权)人：大连民族大学，
类型：发明
国别省市：