有機(jī)化學(xué)品不同溫度下(過冷)液體蒸氣壓預(yù)測(cè)模型的建立與評(píng)價(jià)

趙文星，李雪花，傅志強(qiáng)，陳景文

大連理工大學(xué)環(huán)境學(xué)院 工業(yè)生態(tài)與環(huán)境工程教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，大連 116024

有機(jī)化學(xué)品不同溫度下(過冷)液體蒸氣壓預(yù)測(cè)模型的建立與評(píng)價(jià)

趙文星，李雪花*，傅志強(qiáng)，陳景文

大連理工大學(xué)環(huán)境學(xué)院 工業(yè)生態(tài)與環(huán)境工程教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，大連 116024

有機(jī)化學(xué)品；(過冷)液體蒸氣壓(PL)；溫度依附性；偏最小二乘法(PLS)；支持向量機(jī)(SVM)

截至2014年10月，在美國(guó)化學(xué)文摘社(http://www.cas.org)登記的化學(xué)品已達(dá)9 019多萬(wàn)種。其中，人類日常使用的有機(jī)化學(xué)品已超過14萬(wàn)種[1]。這些化學(xué)品給人們生活帶來(lái)了極大便利，但是一些化學(xué)物質(zhì)在生產(chǎn)和使用過程中避不可免的進(jìn)入環(huán)境，對(duì)環(huán)境和人類健康造成了嚴(yán)重影響。因此，有必要對(duì)這些化學(xué)品進(jìn)行生態(tài)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)，預(yù)防和控制其對(duì)環(huán)境的污染。歐盟于2007年6月出臺(tái)了“化學(xué)品注冊(cè)、評(píng)估、授權(quán)和限制法規(guī)(簡(jiǎn)稱REACH法規(guī))”，提出了化學(xué)品監(jiān)管原則[2]。我國(guó)在2010年發(fā)布了《新化學(xué)物質(zhì)環(huán)境管理辦法》，這標(biāo)志著我國(guó)在新化學(xué)品物質(zhì)環(huán)境管理上邁上了一個(gè)新臺(tái)階。

(過冷)液體蒸氣壓(PL)是一種表征化學(xué)品揮發(fā)性的參數(shù)，可用來(lái)評(píng)價(jià)化學(xué)品的分配、遷移和歸趨行為。此外，PL還可用來(lái)預(yù)測(cè)有機(jī)化學(xué)品的其他理化性質(zhì)，例如汽化焓、空氣-水分配系數(shù)、亨利常數(shù)等[3]。PL有較強(qiáng)的溫度依附性，不同地區(qū)的環(huán)境溫度不同，同一化學(xué)品的PL也不同。PL數(shù)據(jù)可通過實(shí)驗(yàn)測(cè)定方法獲得[3]，其對(duì)標(biāo)準(zhǔn)品及實(shí)驗(yàn)儀器設(shè)備的要求較高，且耗時(shí)、費(fèi)力。為了彌補(bǔ)實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)的缺失，有必要發(fā)展可靠的預(yù)測(cè)模型來(lái)獲取不同溫度下的PL數(shù)據(jù)，從而滿足化學(xué)品生態(tài)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)的需求。

定量結(jié)構(gòu)-性質(zhì)關(guān)系(QSPR)模型是實(shí)驗(yàn)測(cè)試的有效替代方法，它是基于化合物的分子結(jié)構(gòu)信息估算其理化性質(zhì)。采用QSPR模型可高通量地預(yù)測(cè)不同溫度下的PL數(shù)據(jù)。然而，只有經(jīng)驗(yàn)證的QSPR模型才能用于化學(xué)品的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估以及優(yōu)先控制污染物的篩查。經(jīng)濟(jì)合作與發(fā)展組織(OECD)于2007年確定了QSPR模型建立與應(yīng)用導(dǎo)則：1) 具有明確的定義的環(huán)境指標(biāo)；2) 具有明確的算法；3) 定義了模型的應(yīng)用域；4) 具有適當(dāng)?shù)臄M合度、穩(wěn)健性和預(yù)測(cè)能力；5) 盡可能地進(jìn)行機(jī)理解釋。歐盟國(guó)家認(rèn)為只有符合這5大導(dǎo)則的QSPR模型，才能用于化學(xué)品監(jiān)管的目的。目前已發(fā)表的化學(xué)品PL的QSPR預(yù)測(cè)模型存在一些問題。例如，預(yù)測(cè)單一溫度下(298 K)的PL模型[4-13]算法透明，但是大部分模型應(yīng)用域表征信息欠缺[4-7, 9-13]，部分模型未進(jìn)行外部驗(yàn)證[10-12]。Yaffe和Cohen[14]和Gharagheizi等[15]的模型可預(yù)測(cè)不同溫度下的PL模型。前者預(yù)測(cè)化合物種類單一，僅為烴類；后者應(yīng)用域范圍較廣，但未表征外部預(yù)測(cè)能力。這2種模型均采用非線性算法建模，不利于機(jī)理解釋。

因此，本研究旨在選取合適的分子結(jié)構(gòu)描述符，將溫度作為預(yù)測(cè)變量引入模型，建立可預(yù)測(cè)不同溫度下化合物的PL的QSPR模型。模型的算法應(yīng)透明，應(yīng)用域廣泛，且要對(duì)所建立的模型進(jìn)行相應(yīng)的外部驗(yàn)證及應(yīng)用域的表征。

1 材料與方法(Materials and methods)

1.1 實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)的收集與整理

本硏究收集與整理了661種化學(xué)品在不同溫度下的10 478個(gè)logPL實(shí)驗(yàn)測(cè)定數(shù)據(jù)，溫度范圍為200～830 K，logPL的范圍為-1.40～6.80。數(shù)據(jù)的質(zhì)量影響著模型的結(jié)果，為了保證質(zhì)量，所有蒸氣壓數(shù)值均來(lái)自于已發(fā)表科技文獻(xiàn)中的實(shí)驗(yàn)測(cè)定數(shù)據(jù)。這些化學(xué)品的選取原則是其碳鏈長(zhǎng)度，取代基種類、位置和個(gè)數(shù)可以很好地代表不同的結(jié)構(gòu)種類，包括脂肪族和芳香族2大類。

為了達(dá)到OECD的建模要求，所有PL數(shù)據(jù)按照大小排序后，以3:1的比例分成訓(xùn)練集和驗(yàn)證集，其具體統(tǒng)計(jì)學(xué)信息見表1。訓(xùn)練集含有7 797個(gè)數(shù)據(jù)，用于模型的建立；驗(yàn)證集含有2 681個(gè)，用于模型的外部驗(yàn)證。

1.2 分子結(jié)構(gòu)描述符的計(jì)算

建模中共考慮2大類分子結(jié)構(gòu)描述符，分別是量子化學(xué)描述符和Dragon描述符。量子化學(xué)描述符是由MOPAC 2009中的PM6方法計(jì)算，優(yōu)化的關(guān)鍵詞是：EF，GNORM=0.100，MMOK，GEO-OK，PM6，MULLIK，GRAPH，ESR，HYPERFINE，POLAR。Dragon描述符是由Dragon軟件(Version 6)計(jì)算獲得。此外，考慮溫度對(duì)PL數(shù)據(jù)的影響，根據(jù)Clausius - Clapeyron方程，將1/T作為變量引入模型。

表1 訓(xùn)練集、驗(yàn)證集及總數(shù)據(jù)集的描述統(tǒng)計(jì)學(xué)信息Table 1 Descriptive statistics of training set, validation set and total dataset

注：m為化合物的個(gè)數(shù)，n為logPL值的個(gè)數(shù)，SD為logPL值的標(biāo)準(zhǔn)偏差。

Note: m, the number of compounds; n, the number of logPLvalues; SD, the standard deviation of logPLvalues.

1.3 線性PL-QSPR模型的建立

線性蒸氣壓預(yù)測(cè)模型建立的過程中，使用多元線性回歸方法(MLR)和偏最小二乘方法(PLS)分別來(lái)篩選描述符和建立模型。具體過程如下：

(1)

1.4 非線性PL-QSPR模型的建立

將PLS模型中的選出的描述符引入支持向量機(jī)(SVM)模型。非線性模型建立過程中，遺傳算法用于確定SVM模型的3個(gè)關(guān)鍵參數(shù)，即C、γ和ε。其中，C是容量參數(shù)，γ是可影響模型預(yù)測(cè)能力的參數(shù)，ε是不敏感損失參數(shù)。SVM算法[21]用于建立預(yù)測(cè)模型。SVM模型構(gòu)建中采用的核函數(shù)為徑向基函數(shù)RBF：K(u, v)=exp (-γ*|u-v|2)。

1.5 模型外部驗(yàn)證及應(yīng)用域表征

(2)

(3)

通過計(jì)算分子描述符的leverage值(hi)和標(biāo)準(zhǔn)化殘差(σ)作出Williamsplot表征模型的應(yīng)用域[23]。hi及hi的警戒值(h*)的計(jì)算公式，見(4)和(5)。

hi=xiT(XTX)-1xi

(4)

h*= 3(k+1)/n

(5)

式中，xi是第i個(gè)化合物的分子結(jié)構(gòu)描述符的變量，X是分子結(jié)構(gòu)描述符所構(gòu)成的矩陣，k為分子結(jié)構(gòu)描述符的個(gè)數(shù)。對(duì)訓(xùn)練集來(lái)說，如果hi>h*，說明化合物對(duì)模型是有影響的。對(duì)驗(yàn)證集來(lái)說，如果hi>h*，說明化合物的預(yù)測(cè)結(jié)果為模型的外推結(jié)果，可能不可靠。如果σ的絕對(duì)值大于3倍的標(biāo)準(zhǔn)殘差，則認(rèn)為該數(shù)據(jù)是離群點(diǎn)。

2 結(jié)果(Results)

2.1 線性PL-QSPR模型

采用主成分分析表征了數(shù)據(jù)集的結(jié)構(gòu)描述符空間，3個(gè)主成分共解釋了80%的方差。如圖1所示，訓(xùn)練集和驗(yàn)證集的數(shù)據(jù)點(diǎn)在主成分空間中分布均衡，表明訓(xùn)練集化合物具有較好的代表性。

基于5個(gè)分子結(jié)構(gòu)描述符和溫度變量，建立的最佳PLS模型為：

我國(guó)圖書館事業(yè)人才需求較為注重硬件條件，對(duì)硬件條件的規(guī)定主要涉及三大類。第一大類是工作年限及職稱，一般要求合同期限為3—5年，對(duì)非應(yīng)屆生要求有2年以上工作經(jīng)驗(yàn)。之所以提出此類要求，一是為了能直接投入圖書館日常業(yè)務(wù)工作，二是為了圖書館人才隊(duì)伍的穩(wěn)定。第二大類是證書，一般為大學(xué)英語(yǔ)四六級(jí)、計(jì)算機(jī)、會(huì)計(jì)等證書，對(duì)前兩者的需求集中于本科院校圖書館，而公共圖書館由于開展獨(dú)立審計(jì)的需要對(duì)會(huì)計(jì)證要求增加。第三大類為戶籍限制，即非本省戶口或非常住居民無(wú)法報(bào)考。這主要存在于沿海省份的公共圖書館。

logPL= 13.33-2571(1/T)-0.5061nHDon-0.6896X1sol+0.8014GATS1v-0.1363μ-0.6094nROH

(6)

PLS模型共提取了2個(gè)主成分，6個(gè)預(yù)測(cè)變量。表2列出了每個(gè)描述符的含義和統(tǒng)計(jì)學(xué)參數(shù)。變量的投影重要性指標(biāo)(VIP)值越大，說明該描述符在解釋因變量時(shí)是最相關(guān)的[18]。在篩選出的6個(gè)預(yù)測(cè)變量中，1/T具有最大的VIP，表明溫度是影響蒸氣壓的主要參數(shù)。溫度降低，logPL的值減小，這與Clausius-Clapeyron方程中溫度與蒸氣壓的關(guān)系是一

致的。本研究將1/T作為唯一的變量與logPL做回歸分析，統(tǒng)計(jì)結(jié)果顯示1/T與logPL間的線性相關(guān)系數(shù)R為0.630，具有較強(qiáng)的線性相關(guān)性。

PLS模型的應(yīng)用域采用Williams plot方法表征，見圖3。圖中上下2條藍(lán)色點(diǎn)劃線為±3倍標(biāo)準(zhǔn)殘差，警戒值h*為0.00269。hi>h*且∣σ∣< 3的化合物，共計(jì)60個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)(訓(xùn)練集50個(gè)、驗(yàn)證集10個(gè))，說明其與大部分化合物的結(jié)構(gòu)不一致。但因標(biāo)準(zhǔn)殘差未超過±3，這些化合物可使所建模型穩(wěn)定，使模型具有一定的外推能力。∣σ∣> 3的化合物，視為模型的離群點(diǎn)，共計(jì)92個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)(訓(xùn)練集67個(gè)、驗(yàn)證集25個(gè))，小于數(shù)據(jù)集總數(shù)的1%。其中，h5的數(shù)據(jù)點(diǎn)共有8個(gè)，包括219.2 K下的二甲醚和236.1～243.8K下的1,1,1 - 三氟乙烷的蒸氣壓數(shù)據(jù)。8個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)均處于模型應(yīng)用域溫度范圍的低溫邊界，這可能是導(dǎo)致預(yù)測(cè)誤差較大的原因。離群點(diǎn)化合物多數(shù)具有-CF3、CH3-O-、>(CH2)n(n>20)、-N<等結(jié)構(gòu)碎片。由于這些結(jié)構(gòu)碎片在訓(xùn)練集化合物中出現(xiàn)頻次較少，導(dǎo)致了這類化合物的預(yù)測(cè)誤差較大。

logPL= 13.39-2611(1/T)-0.5007nHDon-0.6744X1sol + 0.7652GATS1v-0.1277μ-0.5954nROH

(7)

表2 PLS模型中描述符的含義、VIP、系數(shù)和范圍Table 2 Meanings, VIP values, coefficients and ranges of the descriptors in the PLS model

圖1 數(shù)據(jù)集結(jié)構(gòu)描述符的主成分分析圖Fig. 1 Principal components analysis of the structural descriptors for the data sets

分析應(yīng)用域內(nèi)化合物的結(jié)構(gòu)特征發(fā)現(xiàn)，該P(yáng)LS模型可用來(lái)預(yù)測(cè)烷烴、烯烴、醇、酮、羧酸、苯、酚、聯(lián)苯、鹵代芳香烴、含N化合物及含S化合物等在不同溫度下的PL數(shù)據(jù)。

2.2 非線性PL-QSPR模型

圖2 PLS模型的logPL實(shí)驗(yàn)值和預(yù)測(cè)值的擬合圖Fig. 2 Plot of predicted versus experimental logPL values for the training and validation sets in the PLS model

圖3 PLS模型的標(biāo)準(zhǔn)殘差分布圖Fig. 3 Plot of standardized residuals versus leverages

圖4 SVM模型的logPL實(shí)驗(yàn)值和預(yù)測(cè)值的擬合圖Fig. 4 Plot of predicted versus experimental logPL values for the training and validation sets in the SVM model

3 討論(Discussion)

3.1 機(jī)理解釋

除溫度以外，PLS模型描述符中X1sol的VIP值(大于1)顯著高于其他描述符，說明X1sol對(duì)logPL的影響較大(r=0.441, P<0.001)。X1sol是指溶劑連接性指數(shù)，可用來(lái)描述化合物在溶劑中的色散作用[24]。變量X1sol與logPL呈負(fù)相關(guān)，分子的色散力越大，其相互作用就越強(qiáng)，蒸氣壓就越小。nHdon為氫鍵供體的數(shù)目，這一描述符可用來(lái)反映分子形成氫鍵的能力。nHdon的值越大，分子間形成氫鍵的能力越強(qiáng)，蒸氣壓越小，這與nHdon的系數(shù)為負(fù)是相符的。nROH表示分子中所含羥基的個(gè)數(shù)。分子中羥基的個(gè)數(shù)越多，越易形成氫鍵，分子間的作用力越強(qiáng)，蒸氣壓越小。μ為分子的偶極矩，表征分子極性。μ越大，分子的極性越大，分子間的相互作用越強(qiáng)，蒸氣壓越小。GATS1v是原子范德華體積加權(quán)的Geary自相關(guān)系數(shù)，描述分子的結(jié)構(gòu)特征。綜上，化合物的蒸氣壓主要與溫度、色散力、氫鍵個(gè)數(shù)、極性和分子構(gòu)型有關(guān)。

SVM模型的統(tǒng)計(jì)學(xué)結(jié)果表明，分子結(jié)構(gòu)描述符和logPL間存在一定的非線性關(guān)系。與PLS模型相比，SVM模型的擬合能力略好，但其模型形式為黑箱模式，即未給出具體的預(yù)測(cè)公式，所以在機(jī)理解釋上存在一定的困難。

3.2 模型比較

前人已發(fā)展了一些可預(yù)測(cè)蒸氣壓的QSPR模型，詳細(xì)信息見表3。預(yù)測(cè)單一溫度下(298 K)的PL模型，多數(shù)基于線性算法建模。Chen等[4]基于PLS建立了可預(yù)測(cè)多氯聯(lián)苯并二噁英/呋喃PL模型。Ying等[5-6]基于靜電描述符先后建立了22種多溴聯(lián)苯醚和107種多氯聯(lián)苯醚的PL模型。Goudarzi和Goodarzi[7]針對(duì)鹵代苯甲醚建立了MLR和最小二乘SVM模型。Gajewicz等[8]發(fā)展了可預(yù)測(cè)氯代和溴代化合物的蒸氣壓模型。上述這5個(gè)模型均為預(yù)測(cè)單一種類化合物的PL模型，且多數(shù)模型并未進(jìn)行應(yīng)用域表征[4-7]。

此外，此前的研究也發(fā)展了可預(yù)測(cè)單一溫度下多種類化合物的PL模型。Katritzky等[10]建立可預(yù)測(cè)烴類、鹵代烴和含O/N化合物的MLR模型。Liang和Gallagher[12]采用極化率和極性官能團(tuán)共7個(gè)分子結(jié)構(gòu)描述符，建立了可預(yù)測(cè)479種不同類型化合物的PL模型。Basak和Mills等[13]基于拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)、拓?fù)浠瘜W(xué)、3D幾何學(xué)和量子化學(xué)描述符，發(fā)展了可預(yù)測(cè)469種化合物的蒸氣壓模型。Staikova等[11]基于分子極化率建立了可預(yù)測(cè)氯代苯、氯代萘、PCBs、氯代丙烷蒸氣壓的線性回歸模型。Katritzky等[9]發(fā)展了可預(yù)測(cè)645種有機(jī)化合物蒸氣壓的MLR模型。

表3 PL預(yù)測(cè)模型的性能比較Table 3 Comparison of statistical performances for different PL prediction models

由于不同地區(qū)的經(jīng)緯度差異很大，環(huán)境溫度也不盡相同，蒸氣壓具有溫度依附性，建立可預(yù)測(cè)不同溫度下PL的QSPR模型具有重要意義。Yaffe和Cohen[14]基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法建立可預(yù)測(cè)274種烴類不同溫度下的蒸氣壓QSPR模型，模型未進(jìn)行應(yīng)用域表征。Gharagheizi等[15]建立了可預(yù)測(cè)多種類化合物在不同溫度下PL的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，并表征了模型的應(yīng)用域。但這2個(gè)模型算法不透明，不利于機(jī)理解釋。因此，本研究基于10 478個(gè)logPL值，引入絕對(duì)溫度的倒數(shù)為預(yù)測(cè)變量，篩選了5個(gè)分子結(jié)構(gòu)描述符，構(gòu)建了可預(yù)測(cè)不同溫度下化學(xué)品的PL模型。本研究所建立的模型，便于機(jī)理解釋，同時(shí)對(duì)所建立的模型進(jìn)行了外部驗(yàn)證及應(yīng)用域的表征，模型的應(yīng)用域范圍廣泛。

綜上，本研究采用PLS和SVM方法，建立了PL的線性和非線性模型。這2個(gè)模型中均引入溫度作為預(yù)測(cè)變量，因此，所構(gòu)建的模型可用于預(yù)測(cè)不同溫度下(200～830 K)的PL。SVM模型預(yù)測(cè)性能略高于PLS模型，表明分子結(jié)構(gòu)描述符和logPL間存在一定的非線性關(guān)系。所建立的預(yù)測(cè)模型可用來(lái)快速獲取烷烴、烯烴、醇、酮、羧酸、苯、酚、聯(lián)苯、鹵代芳香烴、含氮化合物及含硫化合物在不同溫度下的PL數(shù)據(jù)。

致謝：感謝大連理工大學(xué)張翼飛對(duì)于支持向量機(jī)模型構(gòu)建給予的幫助和建議。

[1] Ruden C, Hansson S O. Registration, evaluation, and authorization of chemicals (REACH) is but the first step-How far will it take us? Six further steps to improve the European Chemicals Legislation [J]. Environmental Health Perspectives, 2010, 118(1): 6-10

[2] Enterprise & Industry Directorate General and Environment Directorate General, European Commission. REACH-registration, evaluation, authorisation and restriction of chemicals [OL]. [2014-10-01]. http://ec.europa.eu/enterprise/sectors/chemicals/reach/index_en.htm

[3] DelleSite A. The vapor pressure of environmentally significant organic chemicals: A review of methods and data atambient temperature [J]. Journal of Physical and Chemical Reference Data, 1997, 26(1): 157-193

[4] Chen J W, Quan X, Yan Y, et al. Quantitative structure-property relationships for vapor pressure of PCDD/Fs [J]. Bulletin of Environmental Contamination and Toxicology, 2001, 66(3): 277-282

[5] Xu H Y, Zou H W, Yu Q S, et al. QSPR/QSAR models for prediction of the physicochemical properties and biological activity of polybrominated diphenyl ethers [J]. Chemosphere, 2007, 66(10): 1998-2010

[6] XuH Y, Zou J W, Hu G X, et al. QSPR/QSAR models for prediction of the physico-chemical properties and biological activity of polychlorinated diphenyl ethers (PCDEs) [J]. Chemosphere, 2010, 80(6): 665-670

[7] Goudarzi N, Goodarzi M.Prediction of the vapor pressure of some halogenated methyl-phenyl ether (anisole) compounds using linear and nonlinear QSPR methods [J]. Molecular Physics, 2009, 107(15): 1615-1620

[8] Gajewicz A, Haranczyk M, Puzyn T. Predicting logarithmic values of the subcooled liquid vapor pressure of halogenated persistent organic pollutants with QSPR: How different are chlorinated and brominated congeners [J]. Atmospheric Environment, 2010, 44(11): 1428-1436

[9] Katritzky A R, Slavov S H, Dobchev D A, et al. Rapid QSPR model development technique for prediction of vapor pressure of organic compounds [J]. Computers & Chemical Engineering, 2007, 31(9): 1123-1130

[10] Katritzky A R, Wang Y L, Sild S, et al. QSPR studies on vapor pressure, aqueous solubility, and the prediction of water-air partition coefficients [J]. Journal of Chemical Information and Computer Sciences, 1998, 38(4): 720-725

[11] Staikova M, Wania F, Donaldson D J. Molecular polarizability as a single-parameter predictor of vapour pressures and octanol-air partitioning coefficients of non-polar compounds: A priority approach and results [J]. Atmospheric Environment, 2004, 38(2): 213-225

[12] Liang C K, Gallagher D A. QSPR prediction of vapor pressure from solely theoretically-derived descriptors [J]. Journal of Chemical Information and Computer Sciences, 1998, 38(2): 321-324

[13] Basak S C, Mills D. Quantitative structure-property relationships (QSPRs) for the estimation of vapor pressure: A hierarchical approach using mathematical structural descriptors [J]. Journal of Chemical Information and Computer Sciences, 2001, 41(3): 692-701

[14] Yaffe D, Cohen Y. Neural network based temperature-dependent quantitative structure property relations (QSPRs) for predicting vapor pressure of hydrocarbons [J]. Journal of Chemical Information and Computer Sciences, 2001, 41(2): 463-477

[15] Gharagheizi F, Eslamimanesh A, Ilani-Kashkouli P, et al. Determination of vapor pressure of chemical compounds: A group contribution model for an extremely large database [J]. Industrial & Engineering Chemistry Research, 2012, 51(20): 7119-7125

[16] OECD. Guidance document on the validation of (Quantitative) Structure-Activity Relationships [(Q)SARs] models. (2007-03-30). [2014-10-01]. http://www.oecd.org/officialdocuments/publicdisplaydocumentpdf/?doclanguage=en&cote=env/jm/mono(2007)2

[17] Norusis M J. SPSS 7.5 Guide to Data Analysis [M]. New Jersey, Prentice Hall, Pap/Dsk, 1997: 458

[18] Wang Y N, Chen J W, Li X H, et al. Predicting rate constants of hydroxyl radical reactions with organic pollutants: Algorithm, validation, applicability domain, and mechanistic interpretation [J]. Atmospheric Environment, 2009, 43(5): 1131-1135

[19] Ding G H, Chen J W, Qiao X L, et al. Quantitative relationships between molecular structures, environmental temperatures and solid vapor pressures of PCDD/Fs [J]. Chemosphere, 2006, 62(7): 1057-1063

[20] Eriksson L, Jaworska J, Worth A P, et al. Methods for reliability and uncertainty assessment and for applicability evaluations of classification- and regression-based QSARs [J]. Environmental Health Perspectives, 2003, 111(10): 1361-1375

[21] Cortes C, Vapnik V. Support-Vector Networks [J]. Machine Learning, 1995, 20(3): 273-297

[22] Schuurmann G, Ebert R U, Chen J W, et al. External validation and prediction employing the predictive squared correlation coefficient - test set activity mean vs training set activity mean [J]. Journal of Chemical Information and Modeling, 2008, 48(11): 2140-2145

[23] Gramatica P. Principles of QSAR models validation:Internal and external [J]. QSAR & Combinatorial Science, 2007, 26(5): 694-701

[24] Zefirov N S, Palyulin V A. QSAR for boiling points of "small" sulfides. Are the "high-quality structure-property-activity regressions" the real high quality QSAR models [J]. Journal of Chemical Information and Computer Sciences, 2001, 41(4): 1022-1027

◆

Development and Evaluation for a Predictive Model of (Subcooled) Vapor Pressure of Organic Chemicals at Different Temperatures

Zhao Wenxing, Li Xuehua*, Fu Zhiqiang, Chen Jingwen

Key Laboratory of Industrial Ecology and Environmental Engineering of Ministry of Education, School of Environmental Science and Technology, Dalian University of Technology, Dalian 116024, China

24 November 2014 accepted 25 December 2014

organic chemicals; (subcooled) liquid vapor pressure (PL); temperature-dependence; partial least square (PLS) regression; support vector machine (SVM)

國(guó)家高技術(shù)研究發(fā)展計(jì)劃(2012AA06A301)；中央高校基本科研業(yè)務(wù)費(fèi)專項(xiàng)(DUT14ZD213)

趙文星(1990-)，女，碩士，研究方向?yàn)榄h(huán)境生態(tài)化學(xué)，E-mail: wxzhao@mail.dlut.edu.cn；

*通訊作者(Corresponding author)， E-mail: lixuehua@dlut.edu.cn

10.7524/AJE.1673-5897.20141124001

2014-11-24 錄用日期：2014-12-25

1673-5897(2015)2-159-08

X171.5

A

李雪花(1980-)，女，環(huán)境工程博士，副教授，主要研究方向?yàn)轭A(yù)測(cè)毒理學(xué)模型，發(fā)表學(xué)術(shù)論文30余篇。

趙文星, 李雪花, 傅志強(qiáng), 等. 有機(jī)化學(xué)品不同溫度下(過冷)液體蒸氣壓預(yù)測(cè)模型的建立與評(píng)價(jià)[J]. 生態(tài)毒理學(xué)報(bào), 2015, 10(2): 159-166

Zhao W X, Li X H, Fu Z Q, et al. Development and evaluation for a predictive model of (subcooled) vapor pressure of organic chemicals at different temperatures [J]. Asian Journal of Ecotoxicology, 2015, 10(2): 159-166 (in Chinese)