醇和酚類污染物對(duì)歐洲林蛙蝌蚪及梨形四膜蟲毒性的定量結(jié)構(gòu)-活性模型

堵錫華，王超

徐州工程學(xué)院 化學(xué)化工學(xué)院，徐州 221018

隨著工業(yè)生產(chǎn)的快速發(fā)展，大量污染物被排放進(jìn)入環(huán)境，導(dǎo)致水體中含有大量揮發(fā)性鹵代烴、多環(huán)芳烴等有機(jī)污染物，這些污染物毒性大、累積性強(qiáng)、難以降解，有的在環(huán)境中能長期滯留，具有致癌、致畸、致突變性及對(duì)內(nèi)分泌有干擾作用等[1-2]，對(duì)生態(tài)系統(tǒng)產(chǎn)生嚴(yán)重影響，危害人體健康，故世界多國將相當(dāng)數(shù)量化合物列入優(yōu)先控制環(huán)境污染物黑名單[3-4]。酚類化合物作為重要的工業(yè)原料，廣泛應(yīng)用于石化、農(nóng)藥、醫(yī)藥和印染等行業(yè)，但它們具有“三致”作用[5]；醇類化合物則被廣泛用于食品工業(yè)、工業(yè)溶劑和燃料添加劑，但它們的排放也對(duì)人身健康造成嚴(yán)重威脅[6]，故針對(duì)這些污染物的生物毒性研究，越來越受到研究人員的關(guān)注，有眾多的研究成果見有報(bào)道[7-10]。為了能快速獲得這些污染化合物的生物毒性數(shù)據(jù)，近年來，利用定量結(jié)構(gòu)-活性相關(guān)性(QSAR)研究方法來預(yù)測(cè)化合物的急性毒性，受到科研工作者的高度重視[11-12]，為了能提高預(yù)測(cè)環(huán)境污染物對(duì)生物毒性的準(zhǔn)確度，本文利用在智能模式識(shí)別中廣泛應(yīng)用于化學(xué)[13]、材料科學(xué)[14]、藥學(xué)[15]、環(huán)境科學(xué)[16]等領(lǐng)域的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法，對(duì)文獻(xiàn)[17-19]所列的110種有機(jī)污染物對(duì)歐洲林蛙蝌蚪的急性毒性pIGC50、117種醇和酚類化合物對(duì)梨形四膜蟲的毒性pIGC50，建立了分子連接性指數(shù)和分子形狀指數(shù)與生物毒性之間的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)模型，所得毒性預(yù)測(cè)結(jié)果優(yōu)于文獻(xiàn)研究方法，本工作對(duì)研究有機(jī)污染物對(duì)生物的毒性效應(yīng)以及環(huán)境的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)具有重要的現(xiàn)實(shí)意義。

1 研究方法(Research technique)

1.1 有機(jī)污染物毒性數(shù)據(jù)來源

110種包含醛、酮、酯、胺、醇、酚、鹵代烴和芳香烴等有機(jī)污染物對(duì)歐洲林蛙蝌蚪的毒性數(shù)據(jù)pIGC50(pIGC50為對(duì)林蛙蝌蚪或梨形四膜蟲的50%生長抑制濃度的負(fù)對(duì)數(shù)，單位為mmol·L-1)來源于文獻(xiàn)[17-18]，50種酚類化合物對(duì)梨形四膜蟲的毒性數(shù)據(jù)(pIGC50)來源于文獻(xiàn)[17,19]，67種醇類化合物對(duì)梨形四膜蟲的毒性數(shù)據(jù)(pIGC50)來源于文獻(xiàn)[17,20]，化合物及毒性實(shí)驗(yàn)值(Exp.)具體數(shù)據(jù)見表1和表3。

1.2 分子連接性指數(shù)和形狀指數(shù)的計(jì)算

用Chemoffice Chem3D 9.0繪圖軟件繪制110個(gè)有機(jī)污染物、50個(gè)酚類化合物和67個(gè)醇類化合物的分子結(jié)構(gòu)圖，再在MATLAB軟件中，應(yīng)用文獻(xiàn)方法自編的程序[21]，計(jì)算所有227個(gè)化合物分子的連接性指數(shù)和形狀指數(shù)。首先對(duì)110個(gè)有機(jī)污染物的結(jié)構(gòu)指數(shù)與其對(duì)歐洲林蛙蝌蚪的毒性進(jìn)行最佳變量子集回歸分析，通過優(yōu)化篩選，發(fā)現(xiàn)選取分子連接性指數(shù)的0X、1X、2X、4X和5Xc(5種指數(shù)分別代表0階、1階、2階、4階路徑指數(shù)和簇項(xiàng)指數(shù))、分子形狀指數(shù)的K1和K2(分別代表1階、2階形狀特征參數(shù))共7種參數(shù)時(shí)，相關(guān)性最佳，相關(guān)數(shù)據(jù)列表1。

2 模型的建構(gòu)(The construction of the model)

2.1 回歸分析

將110種有機(jī)污染物對(duì)歐洲林蛙蝌蚪毒性pIGC50，與優(yōu)化篩選的7種分子結(jié)構(gòu)參數(shù)，進(jìn)行回歸分析，得到方程：

pIGC50=-0.6580X+1.1811X+1.5882X-1.5374X-1.4185Xc-0.409K1+0.291K2+1.022

(1)

表1 化合物對(duì)歐洲林蛙蝌蚪毒性的預(yù)測(cè)Table 1 Prediction of the toxicity of compounds to tadpoles of Rana temporaria

注：pIGC50表示毒性值；Exp.表示實(shí)驗(yàn)值；Pre.表示預(yù)測(cè)值。

Note: pIGC50stands for toxicity value; Exp. stands for experiment value; Pre. stands for predicted value.

2.2 穩(wěn)健性與“離域值”檢驗(yàn)

2.3 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的建構(gòu)

為提高準(zhǔn)確預(yù)測(cè)有機(jī)污染物對(duì)歐洲林蛙蝌蚪的毒性，用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法進(jìn)一步研究，將篩選得到的7種結(jié)構(gòu)參數(shù)作BP法的輸入層變量，對(duì)歐洲林蛙蝌蚪毒性pIGC50作輸出層變量，綜合Andrea及許祿等[22]學(xué)者對(duì)隱含層變量選擇定義的規(guī)則，隱含層按照2.2>N/M≥1.4，其中M=(I+1)H+(H+1)Q，式中N為總樣本數(shù)，M為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)總權(quán)重，I、H、Q分別為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中輸入層、隱含層和輸出層的變量數(shù)。經(jīng)

過計(jì)算，隱含層變量H可取6、7或8，經(jīng)運(yùn)算比較，當(dāng)H取8時(shí)所得模型的相關(guān)性最佳，故網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)采用7∶8∶1方式。運(yùn)算時(shí)，將110個(gè)分子樣本分為訓(xùn)練集(每5個(gè)分子作為一組，取第1、3、4個(gè)分子，依次類推)、測(cè)試集(每5個(gè)分子的第2個(gè))和驗(yàn)證集(每5個(gè)分子中的第5個(gè))，所得模型的總相關(guān)系數(shù)r=0.988，訓(xùn)練集相關(guān)系數(shù)r1=0.988、測(cè)試集相關(guān)系數(shù)r2=0.989、驗(yàn)證集相關(guān)系數(shù)r3=0.986；利用該模型得到的有機(jī)污染物對(duì)歐洲林蛙蝌蚪毒性值pIGC50的預(yù)測(cè)值(Pre.)列于表1中(表1中序號(hào)有*號(hào)的分子為測(cè)試集分子)，該預(yù)測(cè)值(Pre.)與實(shí)驗(yàn)值(Exp.)吻合度較好，兩者的平均殘差為0.14，它們的關(guān)系見圖2。

圖1 Jackknifed相關(guān)系數(shù)r的雷達(dá)圖Fig. 1 Radar map of correlation coefficient r

表2 Jackknifed相關(guān)系數(shù)r的檢驗(yàn)Table 2 Inspection of Jackknifed correlation coefficient r

3 指數(shù)普適性檢驗(yàn)(Universal test)

為檢驗(yàn)篩選出的7個(gè)分子連接性指數(shù)與形狀指數(shù)的應(yīng)用普適性，將文獻(xiàn)所列的50個(gè)酚和67個(gè)醇共117個(gè)分子對(duì)梨形四膜蟲的毒性進(jìn)行分析，得到回歸方程為：

pIGC50=-0.4460X+1.0371X+1.3812X-3.6374X-0.2045Xc-0.218K1-0.090K2-1.792 (2)

集相關(guān)系數(shù)r3=0.997；這里3個(gè)集合的相關(guān)系數(shù)與總相關(guān)系數(shù)完全一致，而且均是超過0.99以上的高度相關(guān)性，利用該模型得到的醇酚類化合物對(duì)梨形四膜蟲毒性pIGC50的預(yù)測(cè)值(Pre.)列于表3中(表中序號(hào)有*號(hào)的分子為測(cè)試集分子)，該預(yù)測(cè)值(Pre.)與實(shí)驗(yàn)值(Exp.)吻合度也較為理想，兩者平均殘差為0.065，它們的關(guān)系見圖3。

圖2 pIGC50的實(shí)驗(yàn)值與計(jì)算值關(guān)系圖Fig. 2 Relationship between experimental and calculated value of pIGC50

表3 醇酚類化合物對(duì)梨形四膜蟲毒性的預(yù)測(cè)Table 3 Prediction of the toxicity of alcohol and phenolic compounds to Tetrahymena pyriformis

圖3 pIGC50的實(shí)驗(yàn)值與計(jì)算值關(guān)系圖Fig. 3 Relationship between experimental and calculated value of pIGC50

圖4 殘差控制圖Fig. 4 Control chart of error

這里將預(yù)測(cè)殘差作控制圖(見圖4)，可以看出，所有數(shù)據(jù)均在可控范圍內(nèi)，沒有超出離域范圍，只有對(duì)第4個(gè)分子2,5-二甲基苯酚的預(yù)測(cè)殘差偏大，這可能與苯環(huán)上連接的羥基和2個(gè)甲基之間的相關(guān)作用導(dǎo)致毒性值異常有關(guān)。

4 結(jié)果與討論(Results and discussion)

通過計(jì)算227個(gè)有機(jī)污染物的分子連接性指數(shù)和形狀指數(shù)，篩選了其中的7種指數(shù)與110種有機(jī)物分子對(duì)歐洲林蛙蝌蚪、117種醇和酚類化合物對(duì)梨形四膜蟲毒性的相關(guān)性分析，建立了對(duì)林蛙蝌蚪毒性預(yù)測(cè)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，預(yù)測(cè)毒性值與實(shí)驗(yàn)值較為吻合，平均誤差為0.14，而且所選用的結(jié)構(gòu)參數(shù)的普適性較強(qiáng)，它們與117種醇酚類化合物對(duì)梨形四膜蟲的毒性之間，也能建立良好相關(guān)性的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，總相關(guān)系數(shù)能達(dá)到0.99以上的高度相關(guān)，預(yù)測(cè)毒性值與實(shí)驗(yàn)值的平均誤差僅為0.065，通過逐一剔除法檢驗(yàn)，可以看出，所建模型具有良好的穩(wěn)定性和預(yù)測(cè)能力，并且具有普適應(yīng)用性。從表1和表3化合物分子的結(jié)構(gòu)與毒性大小關(guān)系可以看出，分子的毒性大小與分子的大小、所連接的基團(tuán)性質(zhì)、所處的位置和數(shù)量多少有密切的關(guān)系，化合物的毒性隨著碳原子數(shù)的增加、支化度增大而增大，當(dāng)碳原子數(shù)相同時(shí)，含有不飽和鍵越多，毒性會(huì)增大；如化合物的氫原子被鹵原子取代，毒性也會(huì)增大，取代數(shù)量越多，毒性越強(qiáng)，毒性大小依次為：碘取代>溴取代>氯取代，這主要是鹵素原子具有強(qiáng)烈的吸電子效應(yīng)，使分子極性增加，易與酶系統(tǒng)結(jié)合，使毒性增大；芳烴的毒性效應(yīng)則與苯環(huán)上的吸電子基團(tuán)有關(guān)，如吸電子基團(tuán)越多，毒性越強(qiáng)。分子連接性指數(shù)和分子形狀指數(shù)正是蘊(yùn)含了豐富的分子空間結(jié)構(gòu)信息，能很好地反映毒性的變化規(guī)律。

綜上所述：(1)模型具有較好的預(yù)測(cè)能力。優(yōu)化篩選分子連接性指數(shù)的0X、1X、2X、4X和5Xc、分子形狀指數(shù)的K1和K2共7種分子結(jié)構(gòu)參數(shù)，能充分反映分子的空間結(jié)構(gòu)和電性結(jié)構(gòu)信息，與化合物對(duì)生物的毒性有良好的相關(guān)性，用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法建構(gòu)的模型預(yù)測(cè)的結(jié)果與毒性實(shí)驗(yàn)值吻合度較好。

(2)模型具有較強(qiáng)的普適應(yīng)用型。篩選的分子結(jié)構(gòu)參數(shù)不但與眾多種類的有機(jī)污染物對(duì)林蛙蝌蚪毒性能較好相關(guān)，而且與醇類、酚類化合物對(duì)梨形四膜蟲的毒性有良好的相關(guān)性，所建模型還具有良好的穩(wěn)健性。

(3)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的相關(guān)系數(shù)明顯優(yōu)于多元回歸法模型，而且預(yù)測(cè)誤差明顯降低，說明分子結(jié)構(gòu)參數(shù)與生物毒性之間具有良好的非線性關(guān)系。