[发明专利]采用多参数线性自由能关系模型预测有机化合物的辛醇/水分配系数的方法

摘要

本发明公开了采用多参数线性自由能关系模型预测有机化合物的辛醇/水分配系数的方法。在已知有机化合物分子结构的基础上，仅通过计算具有结构特征的分子描述符，应用所构建的pp‑LFER模型，即能快速、高效地预测有机化合物的辛醇/水分配系数，该方法简单快捷、成本低，且能节省实验测试所需的人力、物力和财力。本发明依据经济合作与发展组织关于QSAR模型的构建和使用导则进行建模，运用简单、透明的多元线性回归分析方法，易于理解和应用；具有明确的应用域、良好的拟合能力、稳健性和预测能力，能够有效地预测应用域内有机化合物的辛醇/水分配系数，为化合物的生态风险性评价和管理提供必要的基础数据，具有重要的意义。

主权项

1.一种采用多参数线性自由能关系模型预测有机化合物的辛醇/水分配系数的方法，其特征在于，步骤如下：/n首先，拟采用多参数线性自由能关系进行K_OW的预测，多参数线性自由能关系如下：/nK_OW＝eE+sS+aA+bB+vV+c/n其中：e,s,a,b,v为模型系数，通过线性回归拟合得出；E是过量分子摩尔折射率；S是分子极性/偶极矩参数；A和B分别表征分子氢键质子给体能力、氢键质子受体能力的参数，也称为氢键酸度与氢键碱度；V为McGowan分子体积，E,S,A,B,V又称亚伯拉罕参数；/n使用多参数线性自由能关系模型需要先获得亚伯拉罕参数，即获取化合物的E,S,A,B,V值；对此先获得化合物的3D结构，然后将分子3D结构导入Dragon 6.0中获得大量分子结构描述符，使用逐步多元线性回归得到的亚伯拉罕参数值E,S,A,B,V；/n然后，使用收集到的683种有机化合物的logK_ow值进行建模；将上述的683种有机化合物的logK_ow值划分为训练集和验证集，训练集包括547种有机化合物，验证集包括136种有机化合物；训练集中的有机化合物用于构建模型，验证集中的有机化合物用于模型构建后的外部验证；采用自助法模型进行内部验证；/n上述模型所使用的描述符均为亚伯拉罕描述符，对训练集中的有机化合物的logK_ow值进行回归分析，得到模型的线性关系式如下：/nlogK_ow＝0.694×E–0.866×S–0.817×A–3.645×B+3.689×V+0.178 (1)。/n