有機化學品生物降解性預測模型的構建與驗證.pdf

1、生物降解性是評估化合物環(huán)境持久性的重要參數，是化學品是否獲準生產及進入市場的評價指標。由于現有化學品數量已超過14萬種，無法一一測試化合物的生物降解性。本研究依據OECD提出的定量構效關系(QSAR)建模和使用導則，基于QSAR原理對化學品生物降解性進行預測，為表征化合物環(huán)境持久性提供基礎數據，為化學品風險評價和管理提供依據。同時在建模型前探討了訓練集易降解和難降解類化合物比例對模型預測效果的影響，確定了合理的易降解和難降解類化合物比例

2、范圍。本論文主要研究內容和結果如下:
　　(1)搜集整理了470種鏈狀化合物的生物降解性數據，分別構造了易降解與難降解類化合物比例為1∶4，2∶4，3∶4，4∶4，4∶3，4∶2，4∶1的訓練集。選取167個Dragon描述符，采用功能樹方法篩選描述符和建模，研究了化合物類別比例對模型效果的影響。研究結果表明:模型對訓練集中占多數類別的化合物預測準確率偏高，而對占少數類別的化合物預測能力不理想，并且通過類別比例平衡的訓練集構建的模

3、型預測效果最優(yōu)。同時化合物類別比例對模型預測規(guī)則提取的影響表現在描述符的差異上，最終表現在模型對每類化合物的預測效果上。
　　(2)搜集整理了1629種化合物生物降解性數據，選取了487種Dragon描述符參數并運用功能樹方法進行篩選。采用邏輯回歸、功能樹和C4.5決策樹方法構建了預測模型。研究結果表明:功能樹模型預測性能最優(yōu)，對訓練集和兩個驗證集的預測準確率分別為81.5％，81.0％和100％，對兩類化合物也都具有良好的預測能