环境化学第六章有机污染物的定量结构-活性关系.ppt.ppt

2、QSAR对于有机化学品环境风险评价的作用 CAS登记的化学品3668万 通过QSAR，可以弥补有机物环境行为与生态毒理数据的缺 失，大幅度降低实验费用，有助于减少和替代实验。 1、有机污染物QSAR的建立方法及代表性模型 P262图6-1 QSAR建模经常使用的模型： （1）线性自由能关系模型 （2）Hansch模型 （3）线性溶解能关系模型 （4）理论线性溶解能关系 （5）基团贡献模型 （6）三维QSAR分析方法 QSAR模型应符合的标准： 具有明确定义的环境指标 具有明确的算法 定义了模型的应用域 有适当的拟合度、稳健性和预测能力 最好能够进行机理解释 决定系数(R2) 经自由度调整后的决定系数(R2adj) 均方根误差(RMSE) 1、交叉验证 2、自举法和Y的随机性验证 1、预测能力 （1）外部数据集作为验证集 （2）原始数据集的子集作为验证集 2、QSAR模型的应用域 （1）描述符变化范围 （2）结构相似性 （3）机理相似性 （4）新陈代谢 有机物理化性质的机理 有机污染物环境行为的机理 有机物毒理学效应的机理 * 第六章 有机污染物的定量结构-活性关系(QSAR) ? 内容 第一节 概述 第二节 分子结构的参数化表征 第三节 QSAR模型的建立方法 第四节 QSAR模型的验证与表征 ? 内容 第一节 概述 一、QSAR的基本概念和意义 二、QSAR的原理与发展趋势 三、QSAR的发展和应用 四、环境指标与数据的获得 ?一、QSAR的基本概念和意义 1、定量结构-活性关系的基本概念 QSAR：有机物的物理性质、环境行为和生态毒理学参数，与其 分子结构之间存在的内在联系。这种联系可以被认识、 表征和应用。 QSAR模拟的环境指标： （1）有机污染物的理化性质 （2）有机污染物在环境中迁移转化行为的参数 （3）毒理学参数 ?一、QSAR的基本概念和意义 ?二、有机污染物QSAR的原理与发展趋势 ?二、有机污染物QSAR的原理与发展趋势 2、QSAR的发展趋势与特点 （1）目标导向性和应用性 （2）多学科集成性 （3）智能性 ?三、QSAR的发展和应用情况 ?四、QSAR所模拟的环境指标和活性数据的获得 1、训练集化合物的选择 随机性、代表性、全面性、可获得性 2、活性数据的获得 文献资料、相关数据库、实验室的测试结果 第二节 分子结构的参数化表征 一、分子结构线性输入系统 二、经验性分子结构参数 三、分子拓扑学参数 四、量子化学参数 ?一、分子结构线性输入系统 分子线性输入系统（SMILES）：高度浓缩和简洁的方式， 表达化学结构的性质。 基本规则： 原子由各自的原子符号表示 氢原子略写 相邻的原子表示彼此相连 双键和三键用“=”和“#”表示 分支用括号表示 环用分配的数字来表示两个连接的原子 ?二、经验性分子结构参数 1、取代基电子效应参数（σ） 2、立体效应参数（Es） 3、疏水性参数（π） ?三、分子拓扑学参数 分子拓扑学是把数学上图的拓扑性质与化学分子结构图对应 起来，用于寻找分子结构图的拓扑学参数。 ?四、量子化学参数 1、原子电荷 2、分子轨道能 第三节 QSAR模型的建立方法及其透明性 一、建立QSAR模型的方法 二、QSAR建模算法的透明性 ?一、建立QSAR模型的方法 1、回归分析法 回归分析法，是在掌握大量观察数据的基础上，利用数理统计方法建立因变量与自变量之间的回归关系函数表达式（回归方程式）。 2、多变量分析法 主成份分析，因子分析、聚类分析、判别分析、偏最小二乘 分析 3、其他分析方法 人工神经网络分析、遗传算法 ?二、QSAR建模算法的透明性 透明性：模型应基于基本的物理化学性质，并具有清晰明确 的表达形式。 第四节 QSAR模型的验证与表征 一、QSAR模型的拟合效果评价 二、QSAR模型的稳健性及内部验证 三、QSAR模型的预测能力与应用域 四、QSAR模型的机理 ?一、QSAR模型的拟合效果评价 ?二、QSAR模型的稳健性及内部验证 ?三、QSAR模型的预测能力与应用域