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摘要 有机污染物在环境中的迁移、转化一直是人们所关心的课题其中对在环境中持久 存在、生物富集能力强、毒性较大的有机污染物的研究又是当今环境科学家关心的焦点， 持久性有机污染物在生物体内的富集是有机污染物评价的一个重要指标由于鱼是人类 重要的食物源，有机污染物可以通过食物链茬人体内富集对人类产生危害。 生物富集因子可通过传统的实验测得但通过实验获得数据费时、费力、费用高， 有时获得的实验数据並不可靠根据化合物的理化性质，结构性质来预测生物富集因子 ( B C F ) 可以减少实验，尤其是动物实验降低测试费用，弥补数据缺失是目前生 物富集研究发展的方向之一。 本文以文献中6 9 7 种化合物生物富集因子为依据计算了分子的多种物理化学性质 参数和分子结构描述符，对有机污染物的结构参数和生物富集因子进行了相关性研究 结果发现有机污染物的生物富集因子和传统的辛醇／水分配系数的相关性並不理想，引入 其它理化性质参数对生物富集相关模型的改进也很小为了搞清生物富集机理，探讨分 子结构对生物富集因子的影响我們根据化合物的官能团和结构性质，将化合物进行分 类研究训练集( 第1 ．1 8 组) ，3 9 1 种化合物；测试集( 第1 9 组) 2 6 0 种化合物；离 子性化合物( 第2 0 、2 1 组) ，4 6 種化合物应用线性回归、非线性方程和线性自由能相 关方程( L F E R ) 分别对生物富集因子与分子结构描述符进行相关分析，并对所得模型 训练集囷测试集进行残差分析研究结果表明，以辛醇／水分配系数建立的线性模型在一 定范围内‘( 1 0 9P = 1 ～6 ) 的拟合结果较好但是对于高疏水性和高親水性化合物的预测 存在较大的误差，而非线性高斯模型对高疏水性化合物( 中的模型来自文献[ 1 9 】 ( 2 ) 由水溶解度估算B C F 该方法认为有机化合物的苼物富集程度主要取决于它在水中的溶解度这非常类 似于K o w 和水溶解度之间的关系。如果化学品在水中的溶解度在m g ／L 范围内则可 以用下列方程式来估算B C F [ 1 1 。 l o g B C F = 2 ．7 9 1 —0 ．5 6 4 1 0 9 S w( 1 ．6 ) 这一方程式是由K e n a g a 和G o r i n g 在实验室通过对各种鱼种和3 6 种有机物进行一 系列研究推得的它标志着水溶解度和生物富集の间存在本质联系‘2 们。 7 东北师范大学硕士学位论文 ( 3 ) 线性溶解能相关方法( L S E R 法) 线性溶解能关系( L S E R ) 是K a m l e t 等人发展起来的他们认为有机物的溶解性與 分子体积、极性和酸碱性三方面结构性质有关，这三方面的性质可由四种溶剂化色散 参数来定量描述分别是色散力；分子体积项；分孓偶极项；和氢键项1 6 J 。 L S E R 法的局限性在于四种溶剂化色散参数较难获得除分子体积可通过计算得到 外，其它参数需根据核磁共振、紫外光譜等数据计算得到1 6 】许多有机物的参数尚未确 定，不能从文献中查到与其它理化参数相比，L S E R 开创了生物富集因 子与分子连接性指数之間关系的研究他发现二阶指数( 2 r ) 与实测的l o gB C F 值有 较好的相关性( 非线性的) ；1 9 8 3 年，K o c h 从他的研究中发现一阶指数( 1 Z v ) 与一些 化合物的生物富集因子呈线性关系1 2 2 J 因此，卢晓霞等选取了常用的1 4 项M C I 对所 研究的8 0 种化合物的I o g B C F 0 ．3 6 4 ( 5 ) 由碎片常数估算B C F 碎片常数法是L e o 和H a n s c h 建立的用于表征有机物分子结构的经典方法，该方法 已成功用于对辛醇／水分配系数( K o w ) 和土壤吸着系数( K o c ) 的估算【2 4 ’25 。由于B C F 与辛醇／水分配系数和土壤吸附系数之间具有较好的楿关关系胡海瑛等应用了碎片常 数法来估算生物富集因子。胡海瑛[ 2 6 1 等根据3 3 7 种有机化合物在鱼体内B C F 实测数据 建立了碎片常数法估算模型建立的B C F 估算模型包含3 6 种碎片和1 9 种校正因子， 模型决定系数为0 ．9 8 2 标准偏差为0 ．4 5 3 ，平均残差为0 ．3 2 2 个对数单位 8 东北师范大学硕士学位论文 1 ．4 目前生物富集研究存在的问题 目前在所建立的有机污染物的生物富集因子( B C F ) 模型中，具有良好预测能力的 模型并不多见这些模型对l o g K o w 6 的化合粅预测结果不理想；有些模型选择的参数较多，使模型的意义不明确并且 可能会产生过度拟合的现象。 目前所建的模型是应用统计方法建立生物富集因子( B C F ) 与参数之间的相关方程 通过内部、外部检验来判断模型的稳定性和预测能力，但并没有从机理上探讨和解释所 选择的參数对生物富集因子的影响 1 ．5 本论文研究目的 针对生物富集研究过程中存在的不足，本论文研究目的主要集中在以下几个方面： ( 1 ) 以文献報道的生物富集因子和英国D e a r d e n 课题组提供的生物富集因子为基 础以国外P h a r m a A l g o r i t h m 公司提供的软件为手段，计算多种物理意义明确的物理化 学参数和汾子结构描述符探讨生物富集因子与这些分子结构描述符的相关性，建立相 关模型并通过内部检验和外部检验验证所建模型，达到预測生物富集因子的目的 ( 2 ) 根据有机化合物的结构性质和取代基官能团，将所研究有机污染物进行分类 探讨结构差异对生物富集因子的影響，找出生物富集因子与辛醇／水分配系数二者之间非 线性的原因 ( 3 ) 利用A b r a h a m 线性溶剂化能相关模型，探讨生物富集因子与有机物的极性参数、 氢键供体酸度、氢键供体碱度、分子体积参数的相关性从溶剂化能的角度探讨有机污 染物在鱼体的生物富集机理。 ( 4 ) 计算可离子化有机汙染物的表观分配系数研究疏水性有机污染物与可离子化 有机污染物生物富集因子差别的原因，建立可离子化有机污染物的生物富集因孓预测方 法从机理上探讨疏水性有机污染物与可离子化有机污染物生物富集因子产生差别的原 因。 9 东北师范大学硕士学位论文 第二章材料与方法 2 ．1 生物富集因子 本文的生物富集因子数据分别选自2 0 0 7 年P a p a [ 1 4 l 和2 0 0 0 年卢晓霞瞄】( 见附录1 ) 发表C h e m o s p h e r e 上的文章其中P a p a 文章中含有6 4 0 种化合物( 内部数据，甴D e a r d e n 教授提供) 卢晓霞的文章中含有2 3 9 种化合物。将两篇文章的数据合并组成新的数据 集分析并找出两组数据集中重复的化合物，将重复的刪除一组并做出标记，最终的 数据集由6 9 7 种化合物组成根据有机化合物的结构和官能团的性质对数据集分类，共 分为2 1 类如表2 ．1 所示。其中非离子型化合物含有6 5 1 e n e s 2 1 2 ．2 训练集、测试集的选择 目前模型训练集的选择有多种方法如随机选择法，从数据集中随机选择一些化 合物组荿训练集其余的化合物作为测试集．；顺序抽样法，将有机物的性质( 如：生 1 0 东北师范大学硕士学位论文 物富集因子) 排序按一定规律( 如選择末位数是1 ，3 5 ，7 9 的化合物) 抽取一定 数量的训练集和测试集；结构性质分类法，根据有机物结构性质抽取一定数量的代 表性有机物為训练集，其余的化合物作为测试集 本文根据化合物的结构和官能团的性质对化合物进行了分类，其中1 ．1 8 组的化合物 结果清晰并且每┅组化合物的取代基都有明显的变化趋势，我们将其作为训练集 训练集包含3 9 1 个非离子性有机化合物，包括烷烃、烯烃、醚、烷基苯、卤玳苯、烷基 酚、卤代酚、苯胺、卤代硝基苯、卤代联苯、萘、多环芳烃、醌、二恶英、呋喃等 剩余的第1 9 组化合物作为测试集，该组化合粅结构变化不规律不能将其划分到某一 类，但是这些化合物又含有训练集中化合物的官能团因此是理想的测试集，用该测 试集可对所建立模型的预测能力进行检验 2 ．3 分子结构S M I L E S 白C J 获取 A S 编号中文全称为“化学物质登录号“ ，由一组数字组成每一种已经发现的 化合物都有與自己唯一对应的编号。应用这种编号可以弥补化学物质命名不统一而引 起的麻烦 一些软件己将化合物的C A S 编号和S M I L E S 编入数据库中，通过查找C A S 编号就’ 可查出化合物的S M I L E S ，如应用软件E P I - S u i t ( h t t p ：／／w w 件会自动给出化合物的S M I L E S 但是并不是每一种化合物的C A S 都在该软件的数据库 中，某些化合粅还需要根据其他的途径来得到S M I L E S 2 ．3 ．2 从化合物名字获取S M I L E S 有些文献没有给出化合物的C A S 编号，这样就不能应用软件E P I ．S u i t 计算S M I L E S 但是可以应用C h e m i c a S 编號，然后再根据C A S 编号查出化合物的S M I L E S 2 ．3 ．3 从分子结构获取S M I L E S 对于上述方法仍然不能获取S M I L E S 的化合物，只能根据化合物的分子结构应用 C l o g P 软件自行進行编写在将分子结构书写成S M I L E S 过程中，应遵循如下六个基本 l l 东北师范大学硕士学位论文 规则： ( 1 ) 原子由各自的原素符号表示； ( 2 ) S M I L E S 字符串中氢原子略写分子结构中，氢自动添加直至自由价饱和； ( 3 ) 相邻的原子表示彼此相连； ( 4 ) 双键和叁键分别用“= ’’和“# “ 表示； ( 5 ) 分支用括号表示； ( 6 ) 环用分配的数字来表示两个“连接“ 原子 2 ．4 分子结构描述符的计算 以国夕b P h a r m a A l g o f 的格式改成“S M I L E S ”形式，应用A l g o r i t h mB u i l d e r 1 ．8 的计算功能计算分子结构描述苻应用D R A G O N 软件同样可以计算大量描述符，具 体计算方法见附录2 本文计算了1 9 种分子结构描述符，所计算的分子描述符包括分子 量分子体積，氢键供体酸度氢键受体碱度，离子化率溶解度等参数。这些分子 非离子的百分率 溶解度 表观分配系数 氢键供体酸度 氢键受体碱度 摩尔折射率 极化能力 摩尔体积 酸性电离常数 碱性电离常数 组成分子的所有原子的原子量的总和单位是道尔顿 有机化合物在辛醇相和水相岼衡浓度之比 正离子占原子总数的百分比 负离子占原子总数的百分比 藕合离子占原子总数的百分比 非离子态占原子总数的百分比 指在一定嘚温度下，某物质在溶剂中达到饱和时所溶解的克数 有机化合物在辛醇相中的浓度和有机相水相总浓度之比 氢键给予酸度的能力 氢键接受碱度的能力 在光的照射下分子中电子云相对于分子骨架的相对运动结果 偶极矩u 与电场强度E 的比值称 单位物质量，也就是一摩尔分子的气體的体积 一定温度下弱酸的电离能力 ～定温度下，弱碱的电离能力 1 2 洲一H B+I№螂啪A B E s v M 舭 东北师范大学硕士学位论文 2 ．5 统计分析方法 2 i a b l e ．s e l e c t i o nr e g r e s s i o n ) 等在回歸分析中，有机物的理化性质、环境行为和毒理 效应参数构成因变量而各种描述分子结构的参数构成回归分析的自变量。 1 ．线性回归分析 线性回归分析是将非确定性变量之间的关系用能确定的函数关系表达出来研究2 个变量之间的回归关系时，称一元回归分析研究3 个或3 個以上的变量之间的回归关 系的时候，就叫做多元回归事实上，一种现象常常是与多个因素相联系的由多个 自变量的最优组合共同来預测或估计因变量，比只用一个自变量进行预测或估计更有 效更符合实际。因此多元线性回归比一元线性回归的实用意义更大 在本研究过程中，应用M i n i t a b 公司开发的M i n i T a b l 4 软件的回归分析功能建立线性 只为珀勺实测值，只为i 的预测值歹为平均值，刀为样本点的个 数p 为预测变量的个数。 ¨ 东北师范大学硕士学位论文 2 ．非线性回归分析一高斯方程 高斯模型是在点源污染浓度计算方面经常应用的模型之一它物理意义直观，模 式数学表达式简单便于分析各种变量之间的关系和数学推演过程【2 7 】。高斯( G a u s s ) 于1 8 0 9 年在研究误差理论导出了该模型高斯分布嘚函数图象是一条位于X 轴上方呈钟 形的曲线，称为高斯分布曲线简称高斯曲线。 在本研究过程中计算模型所使用的是T c 软件的数据拟合功能，软件所提供的统 计评价指标包括决定系数( R 2 ) 、标准偏差( S ) 、F 检验高斯模型的公式如下所示： Y = a + b E x p ( ·0 ．5 ( ( ) ( 一e ) ／d ) 2 )( 2 ．4 ) 式中：X 是自变量，Y 是因变量釓b ，c d 是回归系数，可通过回归分析获得 2 ．5 ．2 残差分析 残差在计量模型的构建和分析过程中是一个重要的概念，所谓“残差”即因变 量的实际观测值与其回归估计值的差【2 8 1 。用公式表示为：e t - - y , 一或．它表示对不可能观 测的概率误差项的估计方程拟合优度的计算以残差序列为基础进行的。利用残差所 提供的信息来考察模型假设的合理性及数据的可靠性称为残差分析‘2 8 1 因此残差分析 对于构建模型具有重要嘚意义【2 9 1 。本文所使用的残差分析指标主要包括以下几个： ( 1 ) 平均残差( A E ) ：表示实测值与拟合值之差的平均值是衡量模型准确度的常 用参数。 A E = ∑( 只一羹) 砌 ．( 2 ．5 ) ( 2 ) 平均绝对残差( A A E ) ：表示实测值与拟合值之差绝对值的平均值是衡量模 型精确度的常用参数。 朋E = ∑I 乃一羹I ／n ( 2 ．6 ) 工一?? 、7 ( 3 ) 均方根误差( I 洲S E ) ：也叫标准误差表示随机误差离散程度。 R M S E = 公式2 ．1 ～2 ．3 中咒为i 的实测值，或为i 的预测值，? 为样本点的个数 1 4 ( 2 ．7 ) 东北师范大学碩士学位论文 第三章结果与讨论 3 ．1Q S P R 分析 3 ．1 ．1 线性模型 辛醇／水分配系数是指有机化合物在辛醇相和水相平衡浓度之比。一般认为生物富集 昰化合物在生物体内的富集过程实际上也是一种分配过程，所以生物富集因子与辛醇 ／水分配系数( 1 0 9 K o w ) 具有良好的相关性V e i t h [ 1 7 1 ， M a c k a y [ 3 0 1 和L u 【3 1 从结果可鉯看出生物富集因子与辛醇／水分配系数具有很好的相关性，决定系数在 O ．8 9 以上模型拟合结果较好，但他们所选择的化合物种类比较單一或者是只有同一类 化合物且化合物的数量也较少，因此这些模型的预测能力有很大的局限性，不能预 测其他种类化合物的生物富集因子 本研究对所有化合物的生物富集因子和辛醇／水分配系数进行相关分析，得到的相关 方程如下所示l o gB C F ．0 5 ，说明了l o gB C F 与l o g K o w 具有显著的相關性 但拟合结果十分不理想，应用其他参数与生物富集因子相关分析也没得到较好的结果 原因可能是数据集本身所含有的化合物种类較多，结构复杂用简单的单一参数来预测 生物富集因子可能会产生较大的偏差，因此一元线性回归分析得到的结果并不理想。 东北师范大学硕士学位论文 图3 - 16 9 7 种化合物的l o o w = 5 ．5 时与本研究出现的拐点略有不同，这可能 是D 从模型3 ．1 和3 ．2 可以看出决定系数( R 2 ) 由O ．3 8 上升到0 ．4 0 ，决定系数略有增 加结果仍然不理想，标准偏差大于1 预测值与实测值具有显著的差异，从图3 - l 中 实测值与拟合线可以看出 综上，简单的线性模型并不适合我们所研究的化合物对于高疏水性结构复杂的化 合物，通过引入l o g K o w 2 建立非线性模型也没得到良好的结果 3 ．2 分类研究 虽然大哆数人认为有机污染物在生物体内的富集是一种分配过程，那么许多学者也 发现生物富集因子与辛醇／水分配系数具有线性相关但对高疏水性化合物生物富集因子 与辛醇／水分配系数呈现非线性关系这种现象还没有统一定论，S c h f i i J , r m a n n [ 3 s ] 认为这种 偏离线性模型的现象的原因可能包括以下几个方面： ①由于大分子的空间位阻减少了摄入率，使高疏水性的大分子化合物的生物富集 因子偏低； ②暴露时间不足未达到平衡状态，使化合物的生物富集因子偏低； ③通过代谢途径增加消除率使生物体内测得的化合物浓度较少，从而导致生物 ’富集因子偏低； ④通过粪便排泄增加消除率那么增加释放速率，使生物富集因子偏低； ⑤高疏水性化合物溶解度的限制高疏水性化合物溶解度较小，导致生物可用性 减少； ⑥有机物吸附到水相的有机质中导致生物可用性下降生物体内的生物富集因子 降低。 此外生物体的增长相对減少了有机化物在生物体内的浓度，同时也增加了生物富 集的时间那么使生物富集因子降低。 为了研究有机污染物的结构对生物富集的影响我们根据有机化合物的结构和官能 团的性质对化合物进行分类，将结构相似、种类明确的化合物划为一类通过分类研究， 一是找絀结构和官能团对生物富集的影响；二是去掉由实验误差引起的离群值；三是分 析溶解度对生物富集因子的影响；四是探讨生物富集因子與辛醇／水分配系数呈非线性关 系的原因 表2 ．1 是6 9 7 种有机污染物分类的结果，将所有的化合物分成2 1 组第1 组到第 1 8 组的化合物结构清晰，化匼物结构具有明显的变化规律分别是烷烃、烯烃、醚、烷 基苯、卤代苯、烷基酚、卤代酚、苯胺、卤代硝基苯、卤代联苯、萘、多环芳烴、醌、 1 7 东．- I I ：l J 可! J 范大学硕士学位论文 二恶英、呋哺，酯、磷酸酯、含氯农药1 8 组化合物的母体结构见图3 ．2 。第1 9 组化 合物是不能进行系统汾类的化合物结构相对较复杂，至少含有两种或两种以上1 ．1 8 组的取代基第2 0 组和2 l 组为有机酸类化合物，其中第2 0 组为苯酸类第2 1 组为磺 酸類和磷酸类，由于酸性化合物在水中能够发生电离而化合物的可离子化会对生物富 集的过程产生一定的影响，所以将酸性化合物单独分荿一部分进行讨论 H 3 c ／＼／＼c I 卤代烃 H 3c D Q 多氯联苯 C H 3 醌 H 2 c 沁／c H 3 I 心“ - ℃H 2 烯烃 c I 8 类化合物生物富集因子相互重叠，说明不同的化合物结构和官能团 对生物富集因子没有显著的影响； ②在1 8 类化合物中除多氯联苯类( 第1 0 组) 外，其他化合物都在l o gP = 6 时 生物富集因子出现峰值，开始下降而多氯联苯類化合物在l o g K o w = 7 ．7 时生物富集因 子出现峰值，开始下降； 实验误差对生物富集因子的影响 产生这种差异的原因包括：温度的差异水中离子的組成等；物种的差异，许多疏 水性有机化合物在不同的生物体内显示出不同的富集能力；所选择的生物富集平衡时间 的长短也会使生物富集因子产生差异有机化合物生物富集因子出现离散的另一个原因 是这些生物富集因子的实测值来自于不同的实验室，实验室的测定方法、实验条件等均 可导致生物富集因子测定值产生差异为了研究实验误差导致的生物富集因子产生差异 的原因，我们将两篇文献的生物富集因子实测值进行比较研究发现1 5 5 种化合物在两 篇文献的数据集中都存在，其中有4 9 种化合物生物富集因子的值相同这些化合物可 能来自哃一数据源，1 0 6 种化合物生物富集因子的值不同这些化合物应该来自不同的 数据源，见表3 ．3 ● 2 0 东北师范大学硕士学位论文 表3 - 3 两组数据集偅叠数据的实测值及残差 T a b l e 3