[发明专利]采用定量结构-活性关系模型预测有机化学品的氯自由基反应速率常数的方法

说明书

本发明公开了采用定量结构‑活性关系模型预测有机化学品的氯自由基反应速率常数的方法。仅通过有机化学品的基本分子结构信息，计算出具有结构特征的量子化学描述符，并采用所构建的QSAR预测模型，即可快捷、高效的预测有机化学品的k_Cl值。该方法遵循经济合作与发展组织(OECD)颁布的QSAR模型构建及验证导则：采用遗传算法‑多元线性逐步回归分析联用法(GA‑MLR)和支持向量机‑多元线性逐步回归分析联用法(SVM‑MLR)，透明度高且便于应用；GA‑MLR模型均采用量子化学描述符，因此描述符物理意义清晰；具有明确的应用域，适用的有机物种类丰富；具有良好的拟合优度、稳健性以及预测能力，易于程序化，能为有机化学品的环境风险评价与管理提供重要的数据支持。

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学品的氯自由基反应速率常数的方法。

背景技术

有机化学品在大气中的氯自由基反应速率常数(k_Cl)是评估化学品大气持久性的重要参数，对于表征化学品生态环境风险和环境归趋具有重要意义。大气氯自由基(·Cl)对有机污染物具有强的化学反应活性，它与大多数有机污染物的反应速率常数比大气中最重要的自由基(羟基自由基)高出一个到多个数量级。但由于过去一直认为·Cl主要存在海洋及沿海地带，且其浓度比羟基自由基低(为其浓度的1-10％)，导致以前评估的·Cl对大气有机污染物转化的贡献低于羟基自由基。然而，氮氧化物与无机氯化物反应这一巨大的·Cl内陆来源的突破性发现，使得·Cl的大气产生总量得以大幅提升，并且打破了·Cl对大气有机污染物转化的地域性限制。因此，·Cl在转化大气有机污染物方面起着比以前更为重要的作用，k_Cl必将成为有机化学品环境风险评价必不可少的参数。

通常，可以通过实验方法如脉冲激光光解-激光诱导荧光(PLP-LIF)、激光闪光光解-共振荧光(LFP-RF)技术、超低压反应器-四级杆质谱串联法(VLPR-QMS)等测得有机物的k_Cl值。截止目前，仅有五百多种有机化学品具有气相k_Cl实验数据。然而，人类日常使用的有机化学品已突破14万种，美国化学文摘社(Chemical Abstracts Service,CAS)登记数据库已包含近一亿三千万种有机和无机化合物，并以每年500～1000种的速度增长，数量十分巨大。如果仅靠实验测定，不仅需要耗费大量的时间、人力和财力，而且时间上存在滞后性，难以满足化学品的“预先防范原则”。因此，有必要发展一种科学、高效、快捷的预测方法。

QSAR技术有助于实现有毒有害化学品管理的“预先防范原则”，具有弥补实验数据缺失、克服较高消耗以及减少动物实验等优点，美国、欧洲等发达国家很早就开始运用QSAR技术在有毒有害化学品生态风险评价与管理方面进行研究。美国环境保护署(EPA)基于QSAR技术开发了快速预测软件EPI Suite，已可以预测K_OW、K_OC、BCF、生物降解性、空气中的氧化速率(k_OH,k_O3)、水解速率、污水处理厂去除效率等多种环境行为参数。经济合作与发展组织(OECD)于2007年颁布了QSAR模型建立与使用的指导文件，提出以下五点原则：(a)包含定义明确的环境指标；(b)采用清晰的数学算法；(c)定义模型的应用域；(d)适当的拟合优度、稳健性及预测能力评价；(e)尽可能的机理解释。