乙酰苯胺类化合物的QSAR研究

利用量子化学程序计算了17个乙酰苯胺化合物的量子化学参数（如最高占据轨道能级、最低空轨道能级、极化率、杂原子静电荷、偶极矩等），并对化合物的最小阻滞浓度（MBC）进行了定量结构-活性相关（QSARs）分析，其中最高占据轨道能级、极化率、N（3）原子静电荷3个参数共同构建的模型准确性最高（R=0．907，F-20．064）．该模型说明化合物毒性与脂溶性关系不大，而是可能通过与受体间提供电子发挥效应，且N（3）原子为作用位点．同时利用该模型对MBC进行了理论预测，结果表明该模型能很好地预测化合物的MBC，预测值与实验值误差较小．     

氯代有机化合物的结构与发光菌毒性的定量构效关系

运用HypeChem7.0软件,采用从头算(ab initio)的3-21G基组对80个氯代有机物化合物的量子化学参数进行计算,将计算得到的量化参数作为描述符引入QSAR研究,用多元线性回归法建立了80个氯代有机化合物(包括脂肪族、苯、甲苯、酚和胺的氯代物)对发光菌毒性的预测模型,相关系数R=0.952,并根据模型对化合物的结构与急毒性的作用机理进行了分析.     

芳烃类化合物对呆鲦鱼急性毒性模拟研究

【目的】研究芳烃类化合物结构与毒性的关系，建立化合物毒性预测模型。【方法】将化合物中不同类型的非氢原子进行参数化表征，构建了非氢原子之间的关系，将非氢原子及非氢原子之间的关系作为结构描述符，对25个芳烃类化合物结构进行了参数化表征，运用多元线性回归和偏最小二乘回归建立了芳烃类化合物结构与对呆鲦鱼（Pimephales promelas）的急性毒性关系模型。【结果】两模型的相关系数分别达到0.947和0.950，标准偏差分别为0.253和0.210，模型预测能力强、稳定性高、质量良好。【结论】芳烃类化合物的结构与毒性之间存在着良好的相关性，对于环境中的有毒化合物结构与性质关系研究具有一定的参考价值。     

Hartree-Fock方法研究取代芳烃的结构与急性毒性的定量关系

在HF／6-311G^**水平上计算了26个取代芳烃化合物，用电荷密度为0．001e/bohr^3轮廓的分子体积代替vander呲体积，以线性溶解能理论为基础，将结构参数作为理论描述符，导出两个理论线性溶解能相关模型，得出取代芳烃化合物的分子结构与对发光茵和呆鲦鱼毒性(-IgEC50和-IgLC50)的定量关系方程(r^2分别为0．8719和0．9089)，两方程可以应用于同类化合物在相同条件下毒性的预测，得到的模型明显优于AMI的结果。     

芳烃衍生物的结构与黑呆头鱼毒性的密度泛函理论研究

运用密度泛函理论(density functional theory,DFT)方法,在B3LYP/6-311G**基组水平下,全优化计算了92个芳烃衍生物的分子几何和电性结构参数;将计算得到的12个量子化学参数和1个结构参数作为描述符引入QSAR研究,采用多元逐步回归方法筛选了4个量化参数,建立了取代芳烃类化合物(包括脂烷基苯、硝基苯、卤代物、酚和芳胺等)对黑呆头鱼毒性的预测模型,相关系数R=0.959,模型通过了相关性检验,具有良好的稳定性和预测能力。应用该模型对其中7个未知毒性的化合物进行了预测;对该系列化合物结构与毒性作用的内在机制进行分析认为,分子极化率的大小和取代基的电子效应是影响毒性的主要因素。     

18种硝基苯对大型蚤的毒性与结构相关性研究

目的：建立预测硝基芳烃化合物毒性数据的预测方程。方法：以大型蚤（Daphniamagna）为实验材料,求取18种硝基化合物的急性毒性数据48h－IC50,化观察了中毒症状。应用五种理化参数-EHOMO、ELUMO、ELUMO、logP、VX和QNO2对所得的毒性数据进行定量构效关系（QSAR）研究,得到预测方程。结果：得到硝基芳烃对大型蚤的QSAR表达式：－logIC50＝0．21＋0．664（-EHOMO）＋0．0302VXn＝18r＝0．8221,P＜0．001,应用上述方程对18种化合物进行了毒性预测,结果实测值和预测值拟合较好,残差较小。结论：可以利用上述得到的QSAR表达式对硝基芳烃毒性进行预测,推测化合物的环境行为。     

有机肟类化合物定量结构与毒性效应研究

以有机肟类化合物为研制对象，利用分子前沿轨道能和分子连接性指数等参数为分子表征因子，对肟类化合物的急性生物毒性进行定量结果－活性相关预测。实验结果表明，肟类化合物对哺乳动小鼠的生物毒性的测算值与实验值之间存在高度相关性。提出了一种用量子化学参数和分子连接性指数等化合物表征参数估算有机物毒性的新方法，建立了有效的定量分子结构－毒性相关多元估测方程。     

取代芳烃化合物电子结构与其对发光菌毒性关系的研究

应用量子化学半经验的MNDO方法计算了40个取代芳烃化合物的电子结构，探讨了化合物电子结构与其对发光菌毒性的关系．结果表明：(1)当化合物的分子极化度P、分子体积V、疏水参数logP较大时具有较大的水溶性和脂溶性，因而化合物的毒性较大；(2)当最高占据轨道(HOMO)能级和最低空轨道(LUMO)能级较低时，化合物容易接受电子具有较大的氧化性，取代芳烃的毒性也随之增大；(3)取代基的吸电子能力越强，吸电子基个数越多，苯环的正电性越大，化合物的毒性越大．得到的QSAR方程为：-logEC50=-2．230 O．202P-0．366EHOMO，据此可预测取代芳烃化合物对发光细菌的毒性．     

苯胺类化合物生物毒性的定量研究

通过对苯胺类化合物生物毒性的回归分析得出了如下的QSAR模型：R＝0．99354，F＝352，S＝0．10432，N＝29的较好的结果，研究表明，化合物的生物毒性在很大程度上是由分子的整体性质决定的，其中分子的能量参数对化合物的影响最大，结合自相关拓扑指数能较好的描述分子的理化性质。     

基于QSAR和PCA方法的硝基芳烃综合毒性评价

化学品的风险评价与管理应该关注基于多种生物体效应的综合毒性。为了评价毒性数据稀缺化合物的综合毒性,以50种硝基芳烃为研究对象,收集了它们的多种生物毒性数据,建立了稳健的定量结构活性相关(quantitative structure-activity relationship,QSAR)模型,预测缺失毒性数据,解释了硝基芳烃的致毒机理——硝基芳烃与生物受体分子的亲电反应活性是决定其毒性的主要因素。然后应用主成分分析(principle componentan alysis,PCA)方法对基于QSAR模型计算获得的50种硝基芳烃的各种生物毒性数据进行分析,计算综合毒性因子(integrated toxicity index,ITI),对综合毒性因子进行QSAR分析,得到可直接由硝基芳烃结构参数预测综合毒性因子的单参数QSAR模型。结果表明,QSAR与PCA方法的结合可以成功地评价和预测硝基芳烃的综合毒性。     

芳烃类化合物对发光菌急性毒性的QSAR研究

采用分子动力学MM+和半经验AM1算法优化并计算24种芳烃类化合物的16种量子化学参数,通过主成分分析法和回归分析法对化合物的量子化学参数进行筛选,所得最佳参数与芳烃类化合物对发光菌的急性毒性进行定量构效关系研究(QSAR)。所建多元线性回归方程的确定系数(R2)和留一法交叉检验系数q2分别为0.83和0.990。毒性实验值与预测值的相关性较好,模型具有良好的稳定性和预测能力。     

醚化合物结构生物毒性定量关系

采用DRAGON5.4软件和HyerChem7计算了25种醚化合物分子的531种结构类参数和12种量子化学参数.根据偏差权重法筛选出36种结构描述符.采用多元逐步回归分析建立了25种醚结构-毒性关系,得到最佳方程:pC=2.650+0.089Ss-0.970X3A+0.412X4A+0.945X2-0.026ENH,方程相关系数R为0.996,标准偏差S为0.040 21.且有F>Fα,表明方程回归效果显著;对回归系数的t检验结果均有Sig<0.05,表明此5个参数对pC影响显著.逐一剔除交叉验证的结果证明模型具有良好的稳定性和较强的预测能力.5个参数物理意义及对pC影响的深入分析表明,其中的X2和Ss参数是影响醚生物毒性的关键结构参数,而量化参数ENH也是影响醚生物毒性的一个不可忽视的因素.     

Quantitative structure-activity relationship and prediction of mixture toxicity of alkanols

Alkanols, which are narcotic compounds, were studied. The acute toxicities (15min-EC50) of 15 alkanols, which have a large span of hydrophobicity, to Photobacterium phosphoreum were measured. Quantitative structure-activity relationship (QSAR) analysis of single toxicity of alkanols was conducted by using octanol-water partition coefficient (logKow). The polynomial expression was used instead of linear equation to develop QSAR model, and a QSAR model with a good predictive potential was achieved. Furthermore, the mixture toxicity of alkanols was studied. In order to predict joint toxicity of mixtures that contain very hydrophobic alkanols, the adjustment of octanol-water partition coefficient was performed, considering the influence of volume effect. And equivalent octanol-water partition coefficient was introduced. The QSAR model of mixture toxicity was developed by using equivalent mixture octanol-water partition coefficient. The result showed that even a linear model could predict mixture toxicity well by using equivalent mixture octanol-water partition coefficient.     

含硫芳香族化合物发光菌毒性的3D—QSAR研究

利用比较分子力场分析法（CoMFA)与比较分子相似指数分析法（COMSIA）研究了29种含硫芳香族化合物对发光菌的急性毒性与其结构间的三维构效关系（3D－QSAR）,得到了具有较强预测能力的3D－QSAR模型,并在此基础上剖析了这批含硫芳香族化合物结构与活性之间的内在关系,深入探讨化合物的毒性作用机理。     

用回归分析建立有机化学品对水生生物毒性的数学模型

采用回归分析法,根据发光细菌半致死量EC50、有机化合物的折光率nD^20和辛醇-水分配系数Kow数据,建立了有机化学器对呆鲦鱼（Fathead minnow）半致死量LC50的数字模型,并对模型进行了假设检验,利用该模型对19种化学器的毒性LC50进行了估算。     

含硫苯衍生物对发光细菌生物毒性的QSAR研究

应用分子力学,半经验量子化学RM1方法,对29个含硫苯衍生物的几何构型进行全优化,将一系列的量子化学参数用于其结构和对发光细菌生物毒性的QSAR研究中.利用SPSS13.0软件,用多元逐步回归法建立了含硫苯衍生物对发光细菌毒性与量化参数的多元回归方程,结果表明,前线轨道能量差ΔE,辛醇/水分配系数(lg Kow),取代基的Hammett电荷效应常数∑σ,碳原子C(6)上的静电荷E(6)及苯环上碳原子的静电之和∑E对其生物毒性有明显的影响,其生物毒性可用下列模型来定量描述:lg(1/EC50)=10.238-0.009△E+3.034E(6)+2.108∑E-0.292lgKow+0.522∑σ,N=29,R=0.930.