[发明专利]一种基于智能相关指数对常见环境毒物性质/活性预测方法

说明书

技术领域

本发明涉及一种分子定量结构-性质/活性相关研究方法，特别是一种新颖分子结构表征方法的设计应用，即一种基于智能相关指数对常见环境毒物性质/活性的预测方法。

背景技术

人们在长期的实践中认识到：分子是构成物质的基本单位，物质的许多理化性质以及生物活性都是以分子为主体来表示和解释的。分子结构一经确定，其性质也随之而定。分子结构表征(Molecular Structural Characterization，MSC)是当代环境评价与药物设计中不可缺少的重要技术，同时也是定量构效关系(Quantitative Structure Property/Activity Relationship，QSP/AR)研究中所涉及到的第一个主要环节。其核心思想是将一个分子结构性质特征转化为一组数值代码，并使这个参数化结构表达过程中信息流失达到最小。近几年发展起来的利用化合物结构参数预测各种有害物质性质的定量结构毒性关系(QSTR)技术是有效工具。通常环境毒物分子结构表征方法分为拓扑图论描述子、物化性质参数和量子化学指数等几类途径。其中，拓扑描述子是一种完全不同于其他形式的QSP/AR表征工具，它基于分子图中的拓扑不变量将环境毒物化合物转化为一组具有数学抽象意义的特征参数，从而实现纯理论层面上的分子结构表征。自从1947年Winer提出W指数[Winer，H.J.Am.Chem.Soc.1947，69：2636]以来，至今已出现了两百余种分子拓扑描述子，一般可以按数值类型和复杂程度将这些描述子大致分为三代：第一代拓扑描述子通常是对分子顶点不变量进行简单操作得到的整型量，如上述W指数以及Hosoya提出的Z指数[Hosoya，H.Bull.Chem.Soc.1971，44：2332]等；第二代拓扑描述子是通过对分子整型拓扑不变量进行较复杂变换得到的实型量，如Randic提出的分子连接指数χ[Randic，M.J.Am.Chem.Soc.1975，97：6609]和Balaban提出的J指数[Balaban，A.T.Chem.Phys.Lett.1982：89]等；第三代拓扑描述子是将实型顶点不变量通过复杂的变换转化为一组实型矢量，如Kier和Hall提出的mχv指数[Kier L B，Hall L H.Molecular connectivity in structure-activity analysis.New York：J Wiley & Sons，1986]等。由此可以看到，用来表达环境毒物分子结构的拓扑描述子经历了一个由简单到复杂、从单一到多样的变化过程，并且正向着通用性、多元化和易解释性等方向发展。然而，传统的拓扑描述子仅仅从分子图形特征提取信息，没有很好地考虑到环境毒物化合物自身性质与纯数学图之间的联系和差异，这样就造成了大量信息的浪费及干扰因素的引入。如何将环境毒物的化学特征以及理化性质包含在拓扑指数中，建立一种可以由用户(使用者)自己定义和根据需要扩充的环境毒物分子结构表征方法，并将其应用到环境毒物的性质/活性的预测成为发展趋势。

发明内容

基于以上现状，为了解决上述问题，本发明的目的是提供了一种基于智能相关指数表达环境毒物分子结构的方法。该方法能够用于常见的环境毒物的定量结构-性质/活性相关研究，预测出环境毒物性质/活性值。

本发明是通过以下技术方案来解决的：

一种基于智能相关指数对常见环境毒物性质/活性的预测方法，该方法包括下述步骤：

1)根据环境毒物分子结构性质特征定义性质相关参数(Property Correlative Parameter，PCP)、距离关系函数(Distance Correlative Function，DCF)；

2)根据定义的性质相关参数PCP、距离关系函数DCF获得智能相关函数(Intelligent Correlative Function，ICF)；

3)由智能相关函数ICF与原子支化度获得智能相关指数(Intelligent Correlative Index，ICI)进行环境毒物分子结构参数化计算；

4)在环境毒物分子实测的实验活性值与环境毒物分子结构参数化计算值间运用多元线性回归、偏最小二乘方法进行数学建模；

5)构建环境毒物分子结构与性质/活性间关系的数学模型；

6)在构建环境毒物分子数学模型中获得留一法交互检验复相关系数Q_cum’；

7)调整智能相关指数(ICI)值，重复步骤2)-5)，得到Q_cum”，……