环境化学_有机污染物的定量结构-活性关系分析

二、经验性分子结构参数
1、取代基பைடு நூலகம்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
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
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
四、QSAR模型的机理
• 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
二、有机污染物QSAR的原理与发展趋势
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
二、有机污染物QSAR的原理与发展趋势
一、QSAR模型的拟合效果评价
• 决定系数(R2) • 经自由度调整后的决定系数(R2adj) • 均方根误差(RMSE)
二、QSAR模型的稳健性及内部验证
1、交叉验证 2、自举法和Y的随机性验证
三、QSAR模型的预测能力与应用域
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
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
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。
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
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
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
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