基于分子電性距離矢量的酚類(lèi)結(jié)構(gòu)與活性關(guān)系

劉紅霞，李 瓊，吳風(fēng)林

(1湖北理工學(xué)院環(huán)境科學(xué)與工程學(xué)院，湖北黃石435003;2湖北理工學(xué)院礦區(qū)環(huán)境污染控制與修復(fù)湖北省重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，湖北黃石435003)

酚類(lèi)化合物已成為重要的環(huán)境有毒污染物，世界各國(guó)對(duì)于其環(huán)境污染和生態(tài)效應(yīng)的研究都給予了高度重視［1－2］。其中，酚類(lèi)化合物對(duì)水生生物的影響不容忽視，它能夠使水生生物繁殖能力下降、生長(zhǎng)變慢，甚至導(dǎo)致其死亡［3－5］。已有研究表明，酚類(lèi)化合物具有較強(qiáng)激素作用，是誘發(fā)腫瘤的環(huán)境內(nèi)分泌干擾物［6－8］。因此，對(duì)酚類(lèi)化合物生物活性的研究具有重要意義。

酚類(lèi)化合物種類(lèi)繁多、數(shù)量龐大，近年來(lái)相關(guān)研究者已廣泛運(yùn)用定量結(jié)構(gòu)－活性相關(guān)(Quantitative Structure－Activity Relationship，QSAR)推測(cè)其分子結(jié)構(gòu)與生物活性的關(guān)系。酚類(lèi)化合物常用的分子結(jié)構(gòu)參數(shù)有物理化學(xué)參數(shù)、拓?fù)鋮?shù)、幾何參數(shù)以及量子化學(xué)參數(shù)［9］，主要計(jì)算方法有拓?fù)渲笖?shù)法［10－11］、比較分子力場(chǎng)方法(CoMFA)［12］、支持向量機(jī)法［13－14］、量子化學(xué)密度泛函理論(DFT)法［15－16］等。QSAR 所建模型穩(wěn)定性好，適用于預(yù)測(cè)酚類(lèi)化合物各類(lèi)生物活性，在研究環(huán)境污染物毒性方面有重要的實(shí)用價(jià)值。

近年來(lái)，分子電性距離矢量(Molecular Electronegativity－Distance Vector，MEDV)用于對(duì)多種有毒化合物的結(jié)構(gòu)與活性研究，已顯示出其良好的分辨率和高度相關(guān)性［17－18］。而將MEDV 用于酚類(lèi)化合物對(duì)水生生物急性毒性等活性的研究相對(duì)較少［19－21］。因此，本文采用MEDV 法對(duì)25 種取代酚進(jìn)行了結(jié)構(gòu)表征，運(yùn)用多元線性回歸(Multiple Linear Regression，MLR)建立了該類(lèi)化合物與其生物活性的QSAR 模型。

1 生物活性數(shù)據(jù)

王連生等報(bào)道了25 個(gè)取代酚化合物對(duì)黑頭呆魚(yú)的毒性數(shù)據(jù)，即其對(duì)黑頭呆魚(yú)的半數(shù)致死濃度LC50［10］。本文引用該LC50值，取其負(fù)對(duì)數(shù)(－lgLC50)作為生物活性指標(biāo)，將25 個(gè)取代酚的MEDV 值以及對(duì)黑頭呆魚(yú)的毒性實(shí)驗(yàn)值、預(yù)測(cè)值列于表1。

表1 25 個(gè)取代酚的MEDV 值以及對(duì)黑頭呆魚(yú)的毒性實(shí)驗(yàn)值、預(yù)測(cè)值

2 MEDV 計(jì)算

2.1 MEDV 的原理

MEDV 需要指定分子中4 種非氫原子類(lèi)型，用來(lái)表達(dá)分子中電性不同的原子以及不同類(lèi)型化學(xué)鍵特征。MEDV 具體定義:根據(jù)與其相連的非氫原子數(shù)目將碳(C)、氧(O)、氮(N)、硫(S)等非氫原子分為1，2，3，4 這4 種原子類(lèi)型，原子類(lèi)型通常以k 或l 表示。如果k =1，表示該原子只與1 個(gè)非氫原子相連;依次類(lèi)推，k =2，3，4，分別表示該原子與2 個(gè)、3個(gè)、4 個(gè)非氫原子相連。

MEDV 定義原子屬性，意在表征不同原子或同一原子由于處于不同環(huán)境而性質(zhì)不同的結(jié)構(gòu)特征。原子屬性包含元素的電負(fù)性和成鍵特性，可以反映出該原子在分子中的化學(xué)鍵型。一般地，原子屬性以1 個(gè)雙字符串表示，其中，第1 個(gè)字母表示原子元素符號(hào)，第2 個(gè)字母或數(shù)字表示鍵型。如原子屬性為“CC”，表示該原子為處于共扼體系中的碳原子，第1個(gè)字母是該原子元素符號(hào)“C”，第2 個(gè)字符“C”表示碳原子(C)處于共扼體系中。

MEDV 定義相對(duì)電性及相對(duì)鍵長(zhǎng)。某元素相對(duì)電性(q)為該元素電負(fù)性與碳元素電負(fù)性(2.55)的比值，如氧和氮的相對(duì)電性分別為q = 3.44/2.55 = 1.3490 和q = 3.04/2.55 = 1.1922。某化學(xué)鍵相對(duì)鍵長(zhǎng)(d)為該鍵鍵長(zhǎng)與碳碳單鍵(C－C，0.154 nm)的比值，如CC－CC 鍵的相對(duì)鍵長(zhǎng)為d =0.144/0.154=0.9351 nm。分子結(jié)構(gòu)中大多數(shù)化學(xué)鍵的鍵長(zhǎng)數(shù)值變化小，考慮到計(jì)算的簡(jiǎn)便性，除共扼與環(huán)體系外同一化學(xué)鍵在不同分子環(huán)境中的鍵長(zhǎng)均看作相等［22］。

2.2 MEDV 的計(jì)算

眾所周知，一個(gè)化合物的分子性質(zhì)取決于分子結(jié)構(gòu)中不同環(huán)境原子間的各種相互作用，其大小隨著原子的電性、化學(xué)鍵型以及各種連接關(guān)系而變化。MEDV 就是一個(gè)新的矢量型結(jié)構(gòu)描述子，表示分子結(jié)構(gòu)中各非氫原子的不同結(jié)構(gòu)特征，通過(guò)獲得各非氫原子之間的相互作用來(lái)定量估計(jì)分子的性質(zhì)。MEDV 的計(jì)算公式如下:

式(1)中，k 或l 指原子類(lèi)型，原子i 和j 分別屬于第k 類(lèi)型和第l 類(lèi)型;qi和qj分別指原子i 和j 的電性(以相對(duì)電性表示);dij指原子i 和j之間的距離(以相對(duì)鍵長(zhǎng)表示)，是原子i 通過(guò)一個(gè)或多個(gè)化學(xué)鍵到原子j 的路徑中各相對(duì)鍵長(zhǎng)之和。因此，MEDV 應(yīng)有10 個(gè)變量，依次為:M11、M12、M13、M14、M22、M23、M24、M33、M34、M44。

采用MEDV 計(jì)算方法得到了25 個(gè)取代酚的MEDV 值，具體數(shù)值如表1所示。其中，所有化合物的M44均為0，故舍去這一變量。

3 多元線性回歸分析

3.1 多元線性全回歸分析

采用SPSS17.0 統(tǒng)計(jì)分析軟件對(duì)25 個(gè)取代酚化合物MEDV 值與生物活性實(shí)驗(yàn)值(表1)進(jìn)行多元線性全回歸法分析。其中變量M14被排除，得到8 個(gè)變量的預(yù)測(cè)模型(M1):

－lgLC50= 3.967 + 0.717 M11－0.010 M12－0.221 M13+ 0.100 M22－0.003 M23+0.307 M24+0.353 M33+0.383 M34;

統(tǒng)計(jì)參數(shù):N =25，m =8，R =0.678，SD =0.712，F(xiàn)=1.701。

一般地，相關(guān)系數(shù)R 作如下劃分［23］:

|R| ＜0.4 為低度線性相關(guān)，0.4 ≤|R| ＜0.7 為顯著性相關(guān)，0.7≤|R| ＜1 為高度線性相關(guān)。模型(M1)中相關(guān)系數(shù)(R)為0.678，說(shuō)明取代酚類(lèi)化合物分子結(jié)構(gòu)與其生物毒性之間存在著顯著線性關(guān)系。

3.2 多元線性逐步回歸分析

為消除變量間偶然性相關(guān)，逐步回歸分析剔除影響模型穩(wěn)定性的自變量而使回歸方程始終顯著。首先選擇影響最顯著的變量建立模型;再逐個(gè)引入其他變量，當(dāng)原變量由于引入變量后影響不再顯著時(shí)，就將其剔除。經(jīng)過(guò)逐個(gè)“引入－剔除－引入”的反復(fù)過(guò)程，直到無(wú)顯著變量引入也無(wú)顯著變量剔除為止。采用SPSS17.0 統(tǒng)計(jì)分析軟件進(jìn)行逐步回歸分析，結(jié)果如表2所示;逐步回歸相關(guān)系數(shù)(R)及標(biāo)準(zhǔn)偏差(SD)隨逐步回歸的變化情況如圖1所示。

表2 逐步回歸分析結(jié)果(N=25)

圖1 相關(guān)系數(shù)(R)和標(biāo)準(zhǔn)偏差(SD)隨逐步回歸的變化情況

由表2 和圖1 可以明顯看出，隨著引入變量個(gè)數(shù)增加，相關(guān)系數(shù)(R)逐漸增大，標(biāo)準(zhǔn)偏差(SD)先逐漸減小而后逐漸增大。當(dāng)引入變量數(shù)m =6 時(shí)，R =0.676，SD 最小(SD =0.673)。綜合考慮各方面情況可以得出，當(dāng)引入6 個(gè)變量時(shí)，建立的模型最好。此時(shí)用25 個(gè)取代苯酚的MEDV 值與其半數(shù)致死濃度LC50相關(guān)聯(lián)，建立6 個(gè)變量的預(yù)測(cè)模型(M2)為:

－lgLC50= 4.038 + 0.344 M33－0.027 M12+ 0.096 M22+ 0.780 M11－0.231 M13+0.578 M24;

統(tǒng)計(jì)參數(shù):N =25，m =6，R =0.676，SD =0.673，F(xiàn)=2.523。

模型(M2)中相關(guān)系數(shù)(R)為0.676。根據(jù)文獻(xiàn)［23］對(duì)R 分級(jí)判定，同樣說(shuō)明取代酚類(lèi)化合物分子結(jié)構(gòu)與其生物毒性之間存在著顯著線性關(guān)系。

3.3 模型的檢驗(yàn)

比較2 個(gè)模型各統(tǒng)計(jì)參數(shù)(m，R，SD，F(xiàn))。模型(M2)使用6 個(gè)變量得到與模型(M1)相同的相關(guān)系數(shù)(R)，并且標(biāo)準(zhǔn)偏差(SD)更小，表明模型(M2)較模型(M1)更優(yōu)越。使用模型(M2)對(duì)25 個(gè)取代苯酚生物毒性進(jìn)行預(yù)測(cè)，計(jì)算結(jié)果如表1所示，將所得預(yù)測(cè)值與實(shí)驗(yàn)值相關(guān)情況繪于圖2。在圖2 中，絕大多數(shù)取代酚的實(shí)驗(yàn)值與預(yù)測(cè)值分布于過(guò)原點(diǎn)45°直線周?chē)?，只有少?shù)化合物出現(xiàn)偏離。由此說(shuō)明絕大多數(shù)取代酚的實(shí)驗(yàn)值與預(yù)測(cè)值呈顯著線性關(guān)系，M2 模型對(duì)絕大多數(shù)取代苯酚生物毒性的預(yù)測(cè)值與實(shí)驗(yàn)值能較好地吻合。

圖2 模型(M2)的預(yù)測(cè)值與實(shí)驗(yàn)值相關(guān)情況

3.4 對(duì)模型的討論

針對(duì)25 種取代苯酚對(duì)黑頭呆魚(yú)急性毒性的QSAR 研究報(bào)道了3 種方法。王連生等采用拓?fù)渲笖?shù)法發(fā)現(xiàn)酚類(lèi)結(jié)構(gòu)與毒性之間顯著相關(guān)(N =25，R =0.934)［10］。崔秀君等采用支持向量機(jī)法得到滿意預(yù)測(cè)模型結(jié)果(N = 25，R =0.959)［13］。劉天寶等采用DFT 法得到穩(wěn)定性和預(yù)測(cè)性良好的模型(N =25，R =0.964)［15］。需要指出的是，以上3 種方法涉及的分子結(jié)構(gòu)描述子通常是單參數(shù)或者是大量描述子的各種參數(shù)的優(yōu)化組合，因而所建立QSAR 模型的通用性和對(duì)異構(gòu)體的分辨率均不太理想。MEDV方法采用矢量表征思想，對(duì)每個(gè)化合物均采用10 個(gè)參數(shù)表征其結(jié)構(gòu)，適用于含多個(gè)雜原子、飽和鍵與不飽和鍵、環(huán)和非環(huán)等結(jié)構(gòu)特征的化合物，具有較好的通用性［22］。對(duì)各類(lèi)化合物和各種性質(zhì)的QSAR 研究表明，MEDV 具有良好的分辨率和高度相關(guān)性［17－21］。

需要特別說(shuō)明的是，本研究所選取的25種取代苯酚結(jié)構(gòu)差別很大。25 種取代苯酚包括烷基取代苯酚、烷氧基取代苯酚、硝基取代苯酚、苯基取代苯酚、氯代苯酚、溴代苯酚、烯烴取代苯酚、萘酚等，各類(lèi)取代苯酚的MEDV值相差較大(表1)。而很多文獻(xiàn)均針對(duì)同一類(lèi)型取代苯酚計(jì)算MEDV 值并建立QSAR 模型，如文獻(xiàn)［19］分別針對(duì)14 個(gè)溴代苯酚、6 個(gè)氯代苯酚、48 個(gè)鹵代苯酚進(jìn)行討論;文獻(xiàn)［20］研究對(duì)象為20 個(gè)氯代苯酚;文獻(xiàn)［21］研究對(duì)象為16 個(gè)氟代苯酚。因此，MEDV 方法對(duì)于同一類(lèi)型化合物的QSAR 研究更為優(yōu)越。

4 結(jié)論

計(jì)算了25 種取代苯酚的MEDV 值，采用SPSS 統(tǒng)計(jì)分析軟件建立MEDV 值與取代苯酚生物活性的QSAR 模型，充分考慮各個(gè)非氫原子對(duì)酚類(lèi)化合物生物活性的貢獻(xiàn)。在此基礎(chǔ)上，用逐步回歸方法對(duì)變量進(jìn)行篩選，得到的6 變量模型具有較好的預(yù)測(cè)能力。將所建模型與其他模型進(jìn)行對(duì)比，MEDV 作為描述子進(jìn)行QSAR 研究具有良好的通用性和高度分辨率。需要指出的是，MEDV 方法對(duì)于同一類(lèi)型化合物的QSAR 研究更為優(yōu)越。

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