有机污染物在鱼体内临界浓度研究进展

临界浓度反映的是有机污染物对生物体的体内毒性效应,是评价有机污染物对水生生物毒性的一个重要指标,对水生环境风险评价具有重要的意义.本文根据目前国内外在该领域的研究现状和本课题组的研究成果,系统地总结了有机污染物在鱼体内临界浓度的计算方法,不同毒性作用模式下的临界浓度、生物富集因子与临界浓度的关系以及影响临界浓度的因素.目前研究结果表明,麻醉型化合物在鱼体内临界浓度在较窄一个范围内变化,趋近于常数,非极性麻醉型化合物的临界浓度要高于极性麻醉型,反应型化合物的临界浓度低于麻醉型化合物;有机污染物在鱼体内的临界浓度与生物富集过程密切相关;生物富集因子与疏水性的关系,生物有机体的大小、脂含量,化合物的暴露时间,代谢转化及毒性数据测定的准确性都会对临界浓度的测定或计算产生影响.     

烷基醇化合物的定量结构活性相关及联合毒性预测

以麻醉性化合物烷基醇为研究对象, 测定了疏水性跨度很大的15种烷基醇对发光菌(photobacterium phosphoreum)15 min的急性毒性, 应用辛醇-水分配系数进行定量结构活性相关(QSAR)分析, 运用多次方程代替传统的线性方程对单一化合物毒性进行拟合, 得到了预测性很好的QSAR模型. 并且对烷基醇混合物的联合毒性进行了研究, 为了预测含强疏水性有机物的混合物的联合毒性, 对辛醇-水分配系数进行体积校正, 提出了等效辛醇-水分配系数, 建立了混合物联合毒性与等效混合辛醇-水分配系数的QSAR模型. 引入等效混合辛醇-水分配系数后, 使用线性模型就能成功地预测混合物的联合毒性.     

取代芳烃化合物对水生生物的急性毒性与其分子轨道能级的定量关系

定量结构-活性相关(QSARs)常被用来研究同系列有机化合物的某些生物毒性与其分子结构之间的定量相关关系.成熟的QSAR方程可以用来预测未知活性化合物的生物活性,这对于有毒化合物的初步筛选,降低毒性评价工作的昂贵费用都有着重要的意义.本文以“受体学说”和“线性自由能相关理论”为基础,将有机污染物的前线分子轨道能作为一种参数引入QSAR方法,研究了卤代苯、苯胺、苯酚等取代芳烃化合物对水生生物的急性毒性与其理化参数的定量关系.     

部分取代芳烃定量结构-活性相关性研究

随着成千上万种新化合物生产并排入环境,人们急需简便、经济、可靠的方法,对污染物的危险性进行评价.通过定量结构-活性相关性(QSAR)研究,以筛选出具有潜在危害的化合物,在环境科学上具有实际意义.本文测定了16种取代芳烃对斜生栅藻的(EC_(50))值,并结合以往实验得到的发光菌的毒性数据,在Hansch法基础上,进行QSAR分析.结果表明,以辛醇-水分配系数K_(ow)和非色散力因子△~1X~V为变量,可以较好地预测非反应性有机物的毒性.     

混合有机污染物在有机相/水相之间的分配规律

从平衡分配模型（equilibrium partition models）出发,推导出混合有机物在有机相／水相分配系数的理论计算模型和测试公式,测定了20组混合餐代苯的分配系数,研究结果表明,混合结果表明,混合非离子有机污染物在有机相／水相之间的分配系数,随着体系中单一化合物的疏水性的增大而增强,也随着相对疏水性强的有机物所占比例的增大击增强,混合有机污染物在有机相／水相之间分配规律的研究,对于混合物的联合毒性的研究以及真实环境中有机污染物迁移和富集等环境行为的研究具有一定的意义。     

QSAR法研究芳烃类化合物的生物毒性

有机芳烃类化合物中有许多为有毒化学品。本研究将分子轨道能和分子连接性指数等化合物表征参数,联合引入分子定量结构与活性相关(QSAR)的研究方法中,从分子结构与能量两种属性的角度,探索芳烃类化合物对水生生物和陆生哺乳动物的毒性作用,及其分子定量构效关系,进一步寻求毒理学中的生物替代性规律,为利用QSAR法研究生物替代毒性提供依据。     

取代芳烃对水生生物的毒性模型

定量结构活性相关(QSAR)方法被广泛用来预测有机物的生物活性,其中线性溶剂化能相关法,辛醇-水分配系数法和分子连接性指数法等代表性的方法虽然能够成功地预测有机物对生物的毒性,但都没有完整反映出有机物对生物的毒性作用机理。本文以“靶学说”和“线性自由能理论”为基础,建立一种新的QSAR模型来研究有机物对水生生物的急性毒性。     

应用量子化学MNDO方法预测取代氮杂环类化合物的生物活性

取代氮杂环类化合物作为合成除草剂和杀虫剂的中间体而日益得到广泛应用,研究其对水生生物的毒性效应具有重要意义。传统的Hansch模型、Free-Wilsons模型和线性溶解能相关模型常用于有机污染物的定量结构-活性相关(QSAR)研究,但该类模型或所需的分子结构参数较难获得,或缺乏明确的物理意义,因而制约了这类模型的应用。本文以分子间作用力理论为基础,采用量子化学MNDO算法计算的分子结构描述符,提出了一种新的QSAR模型,并成功地应用于取代氮杂环类化合物的QSAR研究。     

黄酮类化合物与雌激素受体作用的三维定量构效关系

黄酮类化合物是一种普遍存在于食物和植物中的内分泌干扰物. 选取20个典型的黄酮类化合物, 采用基于分子对接(docking)的比较分子场分析法(CoMFA)和比较分子相似性指数(CoMSIA)方法, 研究它们与雌激素受体(ER?)的相互作用, 建立了这些黄酮类化合物和雌激素受体之间的三维定量构效关系(QSAR)模型, 得到CoMFA模型的最佳交互验证相关系数Q²_LOO为0.845, 非交互验证相关系数R²为0.988, 相应的CoMSIA模型的交互验证相关系数Q²_LOO为0.670, 非交互验证相关系数R²为0.990, 说明模型具有很强的稳定性和预测能力. 此外, 分子对接结果揭示了受体腔中的关键残基及其与黄酮类化合物作用的具体方式.     

应用理论溶剂化变色参数预测取代芳烃对水生生物的急性毒性

定量结构-活性相关(QSAR)是对有机化学品进行危害性评价的必要手段之一.成熟的 QSAR方程可以应用于预测未知化合物的生物活性,这对于有毒化合物的初步筛选,降低评价工作的昂贵费用都有着重要意义.本文以“线性溶解能关系(LSER)”和“理论溶剂化变色参数”为基础,应用半经验分子轨道MNDO计算的结构参数,研究了卤代苯、苯胺、苯酚、硝基苯等化合物对发光菌(Photobacterium phosphoreum),大型蚤(Daphnia magna Straus)和呆鲦鱼(Pimephales promelas)的急性毒性与其结构的定量关系.     

取代硝基苯类化合物的3D-QSAR研究

利用比较分子场分析法（CoMFA)研究了25种取代硝基苯类化合物对斜生栅列藻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。在此基础上，更全面地剖析了化合物结构与活性之间的内在关系，为毒性作用机理的深入探讨提供了理论指导。     

分子动力学模拟在有机污染物毒性作用机制中的应用

分子动力学模拟(molecular dynamics simulations,MD)是一种基于经典牛顿力学方程的分子模拟方法,常用于研究有机化合物、材料及生物大分子体系,可计算各类体系的宏观性质及各种动力学性质.目前MD模拟逐渐用于研究各类环境污染物与生物大分子的相互作用.通过热力学统计分析污染物与生物大分子的结合模式以及配体结合引起的生物大分子构象变化,能在分子水平上探究污染物的毒性作用机理.基于MD模拟的轨迹文件,采用自由能打分方法可评估污染物与各类受体的结合能力,能够筛选具有特定毒性终点的潜在污染物,从而快速、高通量地进行有机污染物的毒性预测和风险评价.本文介绍了MD模拟的基本原理、常用软件,简述了MD模拟的数据准备和模拟过程,强调了MD模拟的重要细节,进而从污染物与受体生物分子作用角度,重点陈述了MD模拟在研究有机污染物与各类转运蛋白、核受体、代谢酶相互作用中的应用,展望了MD模拟在污染物毒性筛选方面的潜在应用,以期该类方法能更好地服务于污染物的毒性风险评估.     

有机污染物生物富集因子定量预测模型的建立与评价

有机污染物的生物富集因子(BCF)是进行生态风险评价的基础数据. 依照经济合作与发展组织(OECD)关于定量结构-活性关系(QSAR)模型构建和使用的导则, 根据线性溶解能关系(LSER)理论选择理论计算的分子结构描述符, 采用偏最小二乘(PLS)方法建立了8类化合物对鱼类BCF的QSAR模型. 结果表明, Connolly分子表面积(CMA)、平均分子极化率(α)和分子量(MW)对BCF影响最显著, 因此, 分子大小是影响化合物在鱼体内生物富集的最主要因素. 模型具有良好的拟合能力(复相关系数平方R²_Y = 0.868, 均方根误差RMSE = 0.553)、稳健性(交叉验证Q²_CUM = 0.860)和预测能力(外部可解释方差Q²_EXT = 0.755, RMSE = 0.647). 采用Williams图对模型应用域(AD)进行了表征. 所建立的模型, 可以应用于应用域内有机化合物的BCF的预测, 具有潜在应用价值.     

有机小分子化合物解离常数pK_a的预测研究进展

对于弱酸和弱碱化合物,解离常数(p Ka)是最重要的理化性质参数之一,其决定化合物的溶解度、亲脂性、生物富集性、毒性以及药物分子的吸收、分布、代谢和排泄(ADME)性质.通过实验方法测定化合物水溶液中的p Ka受到物质稳定性、仪器测定范围以及人力物力消耗等多方面的限制,因此过去几十年间发展了大量的p Ka预测方法.本文以有机小分子化合物为研究对象,回顾了20年来p Ka预测的研究成果,包括pK a实验数据的来源、质量、测定方法,重点介绍3类预测方法(线性自由能关系模型、定量结构-性质关系模型和第一性原理方法),并简单总结了常用的商业软件,最后提出未来p Ka预测研究需要关注的问题.     

含卤有机化合物与甲状腺素转运蛋白相互作用的卤代效应

甲状腺素(thyroid hormones,THs)干扰物(thyroid disrupting chemicals,TDCs)能与THs竞争甲状腺素转运蛋白(transthyretin,TTR)的结合位点而影响THs体内平衡.TDCs结构中的卤素基团是影响TDCs与TTR相互作用的关键性结构因子.本研究分析了卤代化合物与TTR的复合物结构和卤代化合物与TTR的相互作用势(logRP),发现卤键和卤氢键、诱导效应和疏水效应是影响有机卤化合物与TTR相互作用的关键因素.卤键(主要是卤氧键)和卤氢键的形成,增强了有机卤化合物与TTR的相互作用.对可电离化合物,诱导效应是卤素基团影响logRP大小的重要因素,疏水效应是卤素基团影响多溴联苯醚(PBDEs)等不可电离化合物与TTR相互作用的主要因素.     

超分子主体化合物环糊精应用于环境污染物分离分析的研究进展

超分子化学是化学的一个崭新的分支学科, 它是研究分子间相互作用缔结而形成复杂有序且具有特定功能的分子聚集体的科学. 超分子作用是一种具有分子识别能力的分子间相互作用, 以分子识别为基础, 设计、合成、组装具有新颖性能的超分子功能材料, 将为分析科学提供理论指导和新的应用体系, 为生命科学、材料科学、环境科学等共同发展做出巨大贡献. 本文对超分子主体化合物环糊精作为分子识别功能材料, 在环境污染物分离分析应用中的研究进展进行了简要概述, 以期探讨环糊精及其衍生物在未来环境领域有机污染物、特别是持久性有机污染物和新型污染物分离分析中的应用前景和发展趋势.     

有机农药和含铜、锌等无机农药协同毒性作用机理

目前我们对环境污染物毒性的认识主要来源于对某单一化学物质在相对高浓度情况下的研究. 然而, 人们在其一生中很少只暴露于单独某一种化学物质, 而是同时暴露于多种低浓度的化学物质. 从公众健康的角度讲, 大家主要担心的是当两种和两种以上化学物质相互作用时, 两者能否产生不同寻常的协同毒性. 五氯酚、威百亩等有机农药和含铜、锌等无机农药皆被用作通用杀虫剂或木材保护剂, 两者在许多农田和木材保护处理场所附近的土壤和水体以及在普通人群的体液和组织中, 均发现同时共存. 我们最近的研究表明, 这两类物质共存时可以对大肠杆菌产生协同毒性效应, 其协同毒性作用机制可能是由于两者形成了亲脂性络合物, 促进了细胞对金属离子的吸收和累积. 此类有机和无机污染物之间的相互作用以及亲脂性络合物形成而导致的协同毒性作用, 可能是普遍存在于有机和无机污染物之间的一种共同毒性作用机制. 这一假设是否成立, 尚有待进一步的实验和理论研究.     

酚类化合物非单调剂量-效应毒理学机制的QSAR研究

环境内分泌干扰物具有独特的非单调剂量-效应曲线, 无法简单地以半数影响(致死)剂量(浓度)这一单一数值指标来表征其生物活性, 如何处理非单调剂量-效应曲线下的定量结构-活性关系(QSAR)是目前环境科学乃至生命科学一个充满挑战的未知领域. 研究发现, 双酚A等9种酚类化合物影响鲫鱼体外淋巴细胞增殖率的实验呈现特殊倒U型非单调剂量-效应关系, 为探索其可能的生化机制, 同源模建了芳烃受体配体结合区的结构, 通过分子对接分别模拟分析了这9种酚类化合物和雌激素受体、雄激素受体、甲状腺素受体、一种芳烃受体相似蛋白、模建芳烃受体及过氧化物酶体增殖剂激活受体的结合能以及作用模式, 利用半经验分子轨道法计算了酚类化合物的分子描述符, 分别建立了低剂量和高剂量范围内化合物性质与决定性生物活性指标的定量构效关系模型. 发现非单调剂量效应曲线的形成源于高低剂量效应机制的差异, 在低剂量时雌激素受体的介导起主要作用, 促进淋巴细胞增殖, 而在高剂量时化合物表现出一定的急性毒性机制, 抑制了淋巴细胞的增殖, 不同的剂量范围分别由不同的毒理学机制占主导地位.     

含硫芳香族化合物的Free-Wilson分析法

在定量结构-活性相关(QSAR)分析中,Hansch的线性自由能关系是应用最普遍的关系式,但该方法也存在许多局限性.Free-Wilson法在QSAR研究中有其独特之处,该法特别适用于具有相同母体结构的化合物,并且该方法又不需计算各化合物的物理性质,并可给出各取代基在各位置上的活性贡献,虽然该方法得到的解并不提供反应与活性间的真正信息,但是它可为研究化合物的反应中心,确定化合物的致活机制提供有益的信息,同时它也可为超热力学计算提供建设性的参数.     

一种新的比较分子/虚拟受体相互作用分析法

将虚拟受体的概念与比较分子场法有机结合起来, 得到了一种新颖的3D-QSAR研究方法: 比较分子/虚拟受体相互作用分析法(CoMPIA). 该方法通过定义受体原子探针并利用遗传算法优化探针在药物分子周围的最佳分布情况来找寻模型最优解和虚拟受体模式, 从而有效提高了建模的质量和结果的可解释性. 使用CoMPIA对31个经典甾体化合物进行了系统的QSAR研究, 所得模型拟合复相关系数R²、交叉检验Q2以及对测试集预测结果的均方根误差RMSEP分别为0.940, 0.868和0.502, 该结果优于多数文献报道.