[发明专利]疏水性有机物被动采样材料硅橡胶与水之间分配系数的预测方法

摘要

一种疏水性有机物被动采样材料硅橡胶与水分配系数的预测方法，属于污染物环境暴露测试技术领域。首先通过文献收集173个疏水性有机化合物硅橡胶‑水分配系数的实验值，其次，获取化合物的Padel描述符，最后，采用遗传算法‑多元线性回归分析构建预测疏水性有机物Ksrw的QSAR模型。构建的模型涵盖63个新兴污染物，具有良好的拟合度、稳健性和预测能力，且应用域明确。使用本发明所建模型可以直接通过有机化合物分子结构参数快速预测应用域内疏水性有机物的Ksrw值，且预测准确、简单经济，不仅能更好地衡量硅橡胶被动采样器的性能，也为化学品的暴露风险评价和监管提供技术支持，对污染物的环境暴露测试具有重要的意义。

主权项

1.一种疏水性有机物被动采样材料(硅橡胶)与水之间分配系数的预测方法，其特征在于，步骤如下：首先，通过文献收集疏水性有机物在AltesilTM透明硅橡胶‑水之间的log Ksrw值，如果一个疏水性有机物的log Ksrw值有多个来源，则取平均值，共得到173个疏水性有机物的log Ksrw值，其中有63个新兴污染物；其次，根据疏水性有机物名称和CAS号，确定其各分子结构；采用MOPAC对各分子结构进行优化，生成最终用于计算描述符的mol文件；再计算优化后的分子结构的Padel描述符，共得到1444个一维和二维结构描述符、881个指纹描述符；对符合以下特征的描述符进行舍弃：(1)常数或近常数描述符；(2)存在缺失的描述符；(3)对相关性大于0.98的描述符；经舍弃后，最终得到683个Padel描述符；将收集到的疏水性有机物随机划分，30％作为训练集，用于模型构建，其余作为验证集，用于模型外部验证；最后，采用遗传算法‑多元线性回归分析对训练集数据进行建模，并对模型结果进行表征与验证，所得模型如下：ntra＝122,m＝6,next＝51；式中，Ksrw为硅橡胶‑水分配系数；ntra为训练集化合物数目；next为验证集化合物数目；m为描述符个数；apol是原子极化率之和；AATS5i是第一离子势加权的lag5平均Broto‑Moreau自相关系数；GATS1s是本征状态加权的lag1Geary自相关系数；minssO是最小氧原子型电状态；ETA dEpsilon A是不饱和原子数和电负性原子数贡献测度；MLFER A溶质氢键酸性总和。