[发明专利]有机化合物正十六烷/空气分配系数的预测方法

说明书

本发明公开了一种有机化合物的正十六烷/空气分配系数的预测方法。基于有机化合物的分子结构，计算表征分子结构特征的描述符参数，使用所构建的定量结构‑活性关系(QSAR)模型快速高效地获取有机物的正十六烷/空气分配系数。该方法不仅可以替代实验测试方法，降低测试成本，而且比实验方法更加高效快捷。

技术领域

本发明属于生态风险评价测试策略领域，涉及一种采用定量结构-活性关系模型预测有机化合物的正十六烷/空气分配系数的方法。

背景技术

有机化合物的正十六烷/空气分配系数(K_{hexadecane/air})是表征其在有机相和空气间迁移能力的关键参数，也是了解有机化合物的环境行为和归趋的基础数据之一。此外，K_{hexadecane/air}的对数值，即L，还是描述有机化合物在不同分配过程中非特殊相互作用的一个重要描述符，且在多参数线性自由能关系(pp-LFERs)中扮演着不可或缺的角色。尤其对于预测有机化合物分配行为的pp-LFERs环境模型，L值是必不可少的。

因此，获取有机化合物的L值不仅对于基于pp-LFERs的环境预测模型尤为重要，而且对于理解有机物的环境行为、评价其生态风险具有重要意义。

众所周知，L为logK_{hexadecane/air}，其中K_{hexadecane/air}＝C_hexadecane/C_air，C_hexadecane是溶质在正十六烷相中的平衡浓度，C_air是溶质在空气中的平衡浓度。一般来说，可以通过气相/液相色谱实验测得L值。但是，传统的实验测定方法仅能用于测定L值在较窄范围内的挥发性有机物。近些年来，新的实验测定方法被不断开发，越来越多的化合物可以被测定，并且L值的范围也被不断拓宽。至今，实验测得的L值数量已超过1000。考虑到逾14万种的商用化学品，如果逐一地对其进行实验测定将是不切实际的。因此，有必要发展预测方法，以便于快速高效地获取其L值。

一些预测方法，包括常用的定量结构-活性关系(QSAR)，已经被用于获取有机化合物的L值。依据经济合作与发展组织(OECD)发布的关于QSAR模型发展和使用的导则，即，(1)具有明确定义的指标；(2)具有清晰的算法；(3)具有明确定义的应用域；(4)具有适当的拟合优度、稳健性和预测能力；(5)尽可能给予机理解释，重新评估现有的预测方法。

如引用文献1中介绍的连接指数(CI)预测方法，基于387种不同结构的有机物，选用3个连接指数构建预测模型，仅计算了均方根误差对模型进行了评估，与拟合优度、稳健性和预测能力相关的决定系数(R²)、去一法交叉验证系数(Q²_LOO)、外部可解释方差(Q²)均未计算。因而，其对预测方法的评估仍不完整和可靠。

另一方面，上述方法中模型的应用域尚未表征。类似地，文中提到的软件SPARC,COSMOthermX和ABSOLV也均存在模型评估不全面的问题。

另外已知的是，引用文献2针对训练集中的610种有机物，选用68个不同的碎片，构建了新的预测模型，并对模型进行了拟合优度和预测能力的评估，但是模型的稳健性尚未评估，且应用域仍未表征。

此外，对于受到越来越多学者关注的新兴环境污染物有机硅化合物，它们的L值的预测也很重要。前人构建的L值预测模型的应用域覆盖的有机硅化合物种类较少，有必要拓宽应用域使其涵盖更多种类的有机硅化合物。

综上所述，现有的预测方法存在模型评估尚不全面，应用域缺乏表征，机理不清楚等缺点，且包含有机硅化合物种类较少。因此，有必要构建新的预测模型，拓宽其应用域，使其覆盖更多种类的有机硅化合物，且依据OECD关于QSAR的模型构建与使用导则对模型进行全面的评估及应用域表征。

引用文献：