《武汉工程大学学报》  2008年03期 60-64   出版日期：2008-03-31   ISSN:1674-2869   CN:42-1779/TQ
氯代苯及酚类化合物对生物毒性的定量研究



0引言利用定量结构/毒性相关(QSAR)方法可对有机物的生物毒性及环境行为进行预测，并筛选出具有潜在危害的化学品,可节省大量的毒性试验工作及昂贵的费用，成为化学、环境、生命等学科研究的热点［1~2］.QSAR研究的关键是提取能够反映化合物分子结构特征的变量.拓扑指数由于它能将化合物的分子结构图抽象为一种可以用数字化来表征的量，形式简单，应用效果好，在QSAR领域广泛使用［3~9］.氯代苯和酚类化合物是化工生产中的重要原料，但又是一类具有环境持久性、生物累积性和在全球范围长距离迁移的环境污染物，严重威胁着人体的健康［10］，对这类污染物在环境中的毒性研究成为前沿的课题［11~12］.本文提出一套结构信息拓扑指数计算方法及其对氯代苯及酚化合物对动植物活(毒)性进行了定量构效关系(QSAR)研究，并验证了该方法的可靠性,其结果优于有关文献.1理论与方法1.1拓扑指数的计算应用QSAR研究有机物对动植物活(毒）性，主要是从微观角度更好地理解这类化合物的结构与生物活(毒）性如何随取代基的位置或个数的变化而变化的，另一方面对新指数和新预测模型的普适性进行考察.虽然分子价连接性指数(MCIs)mχνt在QSAR研究中对描述分子结构信息起到了十分重要的作用［7~8］，但由于δνi的取值存在一些问题［5,7］，不能完全反映分子中原子或原子团的结构信息，从而导致MCIs用于生物活(毒)性分析时而失败.作者研究发现，有机物的生物活(毒）性与其组成原子的价层结构以及该原子参与成键时的特征密切相关，本文根据顶点原子价轨道在参与成键时的杂化形式，提出了顶点原子价点价δYi(以区别δi［3］、δvi［4］)的计算新公式：
δYi=mi（Zi+hi）+∑（pi+hi）（pj+hj）n2i（pi+hi）(1)式(1)中, ni、mi和Zi分别为隐氢图中顶点i原子的最高主量子数、成键电子数和价电子数，hi或hj为与i或j原子相连接的氢原子数，pi或pj为i或j原子p轨道参与成键时在杂化轨道中所占的分数，如在sp3中，p=3/4，配位原子只考虑成键的p轨道数，如Cl的pCl=1，NO2中的O为pO=2.根据拓扑理论，由δYi构建的能表征含多重键、杂原子分子结构信息的新指数mYt定义如下:
mYt=∑（δYi）-0.5j（2）式(2)中，m为新指数的阶，t为子图的类型.δYi和mYt的物理意义与创新之处为：第一，mYt构建的基础是δYi.在δYi的计算中，不仅考虑了顶点原子的价层结构特征，而且第一次考虑了顶点原子参与成键时的杂化形式，因此，δYi包含了丰富的原子结构信息和成键信息.第二，由于mYt蕴涵了分子的大小、形状、支化度、折叠和成键情况等内在的结构要素.对相同碳数NC的有机化合物,δYi越大，则mY也越大，分子的形状和支化度不同，相应的mY也不相同；含碳原子数NC的多，成键数越多，分子体积越大，则相应的mY就越大，因此mY具有加和性性质，mYt值不同，反映出有机化合物的理化毒性的差异性.第三，mYt反映了分子的成键状况，具有高度的结构区分性.对于同母体有机物来说，取代基相同、数目相同，而位置不同，但mχν(m=0,1)的值相同，而mY(m=0,1)值则不同.例如，42个有6个氯原子取代的联苯来说，0χν值简并度为0,而0Y值简并度为95%.1.2相关性分析方法为了表征一个复杂系统的数学模型，通常是要用多个变量如不同阶、不同子图的结构信息指数来进行描述.在回归分析中，为避免计算量增大、偶然相关和模型不稳定的问题，保证选入变量的有效性和重要性，增强模型预测结果的可信性，通过零值测试和偏差测试对所提取的变量进行粗选删除，然后用逐步回归的方法得到0Y、1Y和3Ypc三个重要变量，最后用最佳变量子集算法作进一步筛选，按照相关系数R取最大、标准偏差S取最小的原则选取最佳组合的数学模型.第3期毛明现，等：氯代苯及酚类化合物对生物毒性的定量研究
武汉工程大学学报第30卷
2方法的应用2.1mYt与取代酚对生物毒性的定量构效关系将18种取代酚对黑曲霉抑制毒性（pC）实验数据 ［13］与0Y、1Y相关联，其结果为：
pC=0.120 2+1.229 3（0Y）-1.340 0（1Y）
n=18；R=0.984 7；S=0.12；F=238.77（3）式（3）中，n、R、S和F依次为回归方程的样本数、相关系数、标准偏差和Fischer检验值.式(3)的结果优于文献［9］和［13］.利用式(3)预测的结果列在表1中，以Cal3表示，表1中同时列入了文献［9］的计算值(用Cala表示）.
表1取代酚对黑曲霉抑制毒性与0Y、1Y的相关性
Table 1Relationships between0Y and1Y and the activity of substituted phenols to aspergillus niger
酚取代基1Y3YcpCExp.Cal43CalaH3.639 01.705 22.352.312.274Cl4.626 22.009 43.353.113.272CH34.200 81.842 22.702.822.852CH34Cl5.186 22.139 33.703.633.693CH34.218 21.851 72.682.822.803CH34Cl5.186 42.141 63.703.633.692,6(CH3)24.762 81.977 73.353.323.342,6(CH3)24Cl5.881 22.270 94.404.314.023,52CH34.829 11.943 53.263.453.263,5(CH3)24Cl5.750 72.275 64.224.144.022iC3H75.20162.363 73.353.353.462iC3H74Cl6.257 02.561 24.304.384.103CH36C4H96.128 52.873 43.703.803.813CH36tC4H94Cl7.497 63.88004.304.144.442CycloC6H116.679 63.247 94.003.984.132CycloC6H114Cl7.665 03.745 24.404.524.452C6H56.48653.011 14.104.064.492C6H55Cl7.471 93.508 54.524.604.28将11种取代酚对细胞色素P450的转化毒性lgC实验数据［13］与mYt相关联，其结果如下：
-lgC=-0.124 1+0.780 2（1Y）+ 1.394 8（3YPC）
n=11；S=0.14；R=0.970 2；F=64.22(4)建立二元曲线方程如下：
-lgC=-1.832 3+2.622 3(1Y)0.5-
0.009 9(3YPC)-1.5
n=11；S=0.09；R=0.989 6；F=188.69(5)式(4)的相关性优于文献［13］和文献［9］.式(5)的R优于文献［9］的，计算的结果(以Cal5表示)见表2，表2中列入了文献［9］的结果，以Calb表示.同时对不在拟合集中的间二苯酚等化合物的-lgC值进行了预测，预测值与实验值比较吻合(见表2).将25种取代酚诱发浮萍萎黄毒性（-lgC）的实验值［4］与mYt相关联的结果如下：
-lgC=2.221 4（1Y）+3.444 8（3YPC）-2.422 6
n=25；S=0.25；R=0.977 5；F= 236.54（6）式（6）的相关性优于文献［13］和［9］.应用9种取代酚对酵母菌毒性（-lgCmin）的实验数据［13］与mYt相关联，其结果如下：
-lgCmin=0.427 0-0.055 5（1Y）+8.492 3（3YPC）
n=9；S=0.12；R=0.988 5；F=127.93(7)
表2取代酚对P450的转化毒性(-lgC)数据及其1Y，3YPC
Table 2Relationships between1Y，3YPC and the activity data of substituted phenols to cytochrome P450
酚取代基1Y3Yc-lgCExp.Cal5CalbH1.705 20.070 31.071.061.302Cl2.017 20.134 41.601.691.642,42Cl2.314 60.255 32.112.082.032,3,43Cl2.621 80.334 82.212.362.362,3,4,64Cl2.953 90.332 42.652.622.652,3,4,5,65Cl3.279 60.358 62.902.872.924Br2.141 70.221 82.041.911.852I2.293 50.189 52.092.022.133CH31.815 70.144 31.501.521.404CH31.823 50.139 61.481.521.403C2H52.130 00.131 11.821.791.714COOH*1.211 00.185 91.151.341.163OH*0.950 00.146 10.460.650.633NH*20.967 40.458 00.810.700.70*不在拟合集的化合物的预测值.式（7）拟合得到的R值优于文献［9］、［13］.应用11种取代酚在pH=7.8的条件下对大型蚤24 h的半数活动抑制浓度IC50的-lgIC50实验数据［14］与mY相关联的结果如下：
-lg IC50=-1.288 8-1.243 8（0Y）+ 5.488 3（1Y）
n=11；S=0.26；R=0.965 4；F=54.82(8)式(8)拟合得到的R值与文献［14］的十分接近.应用16种取代酚对发光菌的15 min的毒性-lgEC50实验数据［15］与mY相关联的结果如下：
-lgEC50=2.465 3－0.187 9(0Y)－0.334 0（1Y）
n=16;S=0.139;R=0.970 6;F=105.68(9)式(9)的相关性比文献［15］好.卤代酚具有抗菌毒性，将卤代菌抗菌毒性（lgPC）实验值［16］与0Y和3YPC相关联，采用最小二乘法得到二元线性回归方程：
lgPC=-2.333 5+0.722 7（0Y）-0.968 1（3YPC）
n=48；S=0.219；R=0.966 9；F=322.94(10)式(10)的R优于文献［16,17］.建立二元曲线方程：
lgPC=11.947 9-24.382 4(0Y)-0.5-
8.813 0(3YPC)3
n=48；S=0.185；R=0.9765；F=462.25(11)式(11)的R比式(10)有所提高.研究了取代酚对Golden orfe 24 h的LC50的负对数实验值［18］的定量关系如下：
-lgLC50 =0.808 2+1. 37761Y +2.787 41Y
n=5；S=0.014；R=1.000 0；F=13 107.49（12）式(12)的相关性比其他方法均高，用该式预测2甲基苯酚对Golden orfe 24 h的-logLC50的值为3.63，与实验值3.72十分接近.用9种氯代酚对翻车鱼96 h半数致死浓度LC50的实验值［19］与1Y、3YC相关联结果为:
-lgLC50 =-1.348 3+0.991 20Y+4.093 83YC
n=9；S=0.1453；R=0.9918；F=181.5(13)式（13）的R优于用0χν与1χν关联的R=0.912，也高于文献［8］的R=0.966 8.用16种氯代酚对呆鲦鱼96 h半数致死浓度LC50的实验值［18］与0Y、3YC相关联的结果为:
-lgLC50 =0.241 9+1.012 80Y-2.217 13YC
n=16；S=0.188；R=0.9758；F=118.5(14)式(14)的结果优于文献［16］.20种发光菌［20~21］与其结构的定量关系为：-lgEC50=-2.406 9+0.766 90Y-
0.414 5n2Cl-0.7740n6Cl
n=20；S=0.17；R=0.9765；F=109.46（15）式(15)的结果优于文献［20,21］.2.2mYt与氯代苯对水生动物毒性的定量构效关系用结构信息拓扑指数对12种氯代苯水生动物毒性的QSAR进行了研究，相关方程如下：对Guppy［7,22］
-lgEC50 =-6.253 9-1.990 90Y+8.114 21Y
n=12；S=0.13；R=0.9900；F= 182.39（16）对发光菌［7］
-lgEC50 =0.786 8+1.625 11Y
n=10；S=0.19；R=0.978 8；F= 222.71（17）对大型蚤［7］
-lgEC50 =-3.240 0-2.382 40Y+8.992 41Y
n=9；S=0.115；R=0.988 1;F=123.99（18）对呆鲦鱼［7］
-lgLC50=2.729 6+1.537 00Y-2.743 71Y
n=8；S=0.115；R=0.9942；F=158.23（19）式(16)的结果优于文献［22］.式(17)～(19)的相关系数优于文献［7,8］.2.3mYt与氯代苯、取代酚对水生动物毒性的QSAR应用23种氯代苯和取代酚衍生物对对蝌蚪12 h暴露急性半致死毒性(12 h-lg1/LC50，mol/L)的实验数据［18］与mY相关联，其结果如下：
-lg LC50=-1.716 8-0.909 8（0Y）+
4.618 9（1Y）
n=23；S=0.13；R=0.971 8；F=169.86(20)式(20)的R值与用0χν和1χν值拟合的0.901 2好.式(18)的计算结果(以Cal18表示)见表3，表3中还列了文献［18］的预测结果，以Calc表示.
表323种氯代苯、取代酚对蝌蚪的急性致死毒性（12h-lg1/LC50，mol/L）及QSAR模型预测值
Table 3The acute toxicity （12h-lg1/LC50，mol/L）to Rana japonica tadpoles and calculated ＆ predicting by QSAR model of 23 benzene derivatives
取代芳烃0Y1Y-lgEC50Exp.Cal18Calc1,2,33ClPh5.972 52.473 24.434.274.451,2,43ClPh5.995 42.477 34.504.274.371Br2,32ClPh6.333 62.631 44.564.684.331Br2,62ClPh6.333 62.633 94.484.694.641,32ClPh5.033 42.162 43.683.693.871,42ClPh5.030 22.169 73.853.733.731,22ClPh5.010 02.180 03.793.793.80ClPh4.048 01.865 53.203.223.34PhOH3.639 01.705 22.772.852.764BrPhOH5.094 62.141 73.663.543.164ClPhOH4.628 22.009 43.423.353.084FPhOH4.461 41.870 32.692.862.972CH3PhOH4.200 81.842 22.842.972.924CH3PhOH4.220 11.823 53.062.873.002Br4 CH3PhOH5.541 22.266 53.723.713.592,42ClPhNH25.589 22.301 33.733.833.822NO2PhOH5.376 92.200 63.503.563.543NO2PhOH5.400 42.190 93.513.493.334NO2PhOH5.398 52.194 83.663.513.294Cl2NO2PhOH6.362 32.498 03.884.033.802NO23OHPhOH5.953 32.337 53.493.663.502,42NO2PhOH7.138 22.686 84.314.204.081Cl4NO2Ph5.907 42.358 13.933.893.742,42NO2ClPh7.547 52.849 64.344.584.093结果与讨论McFarland认为［22］：有机物的毒性(C,致毒浓度)包括两个过程，一是有机物透过生物膜进入生物体内的作用，可通过常用的正辛醇/水分配系数(KOW)表示；二是与生物体内的作用位点发生反应，此过程可由许多不同的立体及电子结构参数描述.因此，McFarland的QSAR模型为：
-logC=alogKOW+bELUMD(或pKa等)+d（21）式（21）中，a,b和d为回归系数，与生物种类有关，pKa为有机物离解常数的负对数值.
3.1mYt揭示影响取代芳烃生物毒性的本质因素式(21）中右边第一项logKOW为KOW的对数，即为有机污染物进入生物体膜组织酶蛋白质内等的倾向，KOW越大，则有机物亲脂性越高，生物体内受体周围毒性物浓度越高.根据MichaelisMenten方程：ν=ν0［s］/(km+［s］），对于同一种生物或动物，km酶相同，显然-logLC50或-logEC50跟底物浓度相关，当污染物的结构相同时，logKOW愈大，毒性作用也越大，logKOW与-logLC50或-logEC50具有明显的线性关系.大量研究结构表明，logKOW与有机物的结构有相关性，可用拓扑指数描述［2~19］.本文研究了文献［9］中8种取代酚的logKOW与mY与3YC的相关性，其结果如下：
-logKOW=0.743 50Y -1.200 2
n=8；S=0.09；R=0.994 2；F=1 029.06(22)
-logKOW=1.961 61Y+1.686 73YC -2.006 9
n=8；S=0.08；R=0.9981；F=661.90(23)式(22)和(23)的R为优秀级.文献［7］中12种氯代苯的logKOW与0Y的相关性为0.995 6.说明mYt揭示了影响氯代苯及酚类化合物的生物毒性的本质因素.3.2mYt反映了有机物对生物作用的真实毒性式（21）中右边第二项与有机物的分子结构密切相关,主要表现为有机物与受体间的非色散力作用如静电作用、氢键作用等.因为mYt是由δYi构建的，由于δYi能表征含多重键、杂原子分子结构信息.氯代苯及酚类化合物对水生动植物的活(毒)性作用不仅与其分子的体积有关，它们分别与0Y、或1Y或3YC有比较显著的正相关，说明具有较大体积的分子倾向于从水中分配到极性较弱的生物相中，导致生物体中有机物浓度增大，从而其毒性增大.还与取代基的极性、在苯环上的位置及数量有关，由于苯环上的氯原子增多，削弱了氧原子2p轨道上的电子流向苯环，即氧与苯环的p-π共轭效应减少，这说明氧原子上的负电荷增大，O—H键的极性增强，苯环上的氯原子越多，O—H键的极性增强越大，在水中氧原子给出电子的能力越强，对水生动植物的毒性也就越大，例如苯酚对呆鲦鱼的-lgLC50=3.51＜五氯苯酚的-lgLC50=6.06毒性三个数量级；氯原子的电负性比较大，价层p轨道上有孤电子对，一是氯原子可通过诱导效应吸引苯环上的δ电荷，另外氯原子p轨道上的孤电子对与苯环上的大π键产生p-π共轭效应，使氯原子p轨道上的电子流向苯环，使苯环上的π电荷增加，两种效应的总结果是前者占主导.由于苯环上氯原子增多，则苯环上的正电性增强，因此，氯代芳烃类化合物对水生动植物的毒性也就越大；从氯代芳烃类化合物的拓扑结构来看，氯原子取代氢越多，则分子的体积越大，则1Y与3YPC值就越大，对水生动植物的毒性也就越大；但取代基氯原子相同，其位置不同，则1Y与3YPC值是不相同的，对水生动植物的毒性的两边上邻位，其毒性越小.一般来讲，氯离羟基越远，其毒性越大，多个氯在羟基邻位的同一侧，其毒性越大.对于含氟、羟基、氨基等取代基的苯酚，其毒性比母体还低；含溴、碘、羧基、苯基和烷基的苯酚随取代基的增多而毒性增大.如果引入氯原子后毒性明显加大，故氯原子是影响芳烃化合物毒性的主要基团.3.3新方法的可靠性与适用性笔者对不在拟合集的一些化合物的毒性进行了部分预测，其结果列在本文相应的表中，通过比较发现其偏差非常小，说明新方法的可靠性比较强.4结语本文提出的δYi不仅考虑了顶点原子的结构特征，而且第一次考虑了顶点原子参与成键时的杂化形式；由δYi构建的mYt蕴涵了丰富的分子结构信息；氯代苯与酚类化合物对水生动植物的毒性，随着其0Y、1Y、3YC值增大，对水生动植物的毒性或毒性就愈大；研究了十多种水生动植物的毒性，涉及到F、Cl、Br、I、NH3、NO2、COOH、烷基、环烷基、苯基等十多种官能团，相关性良好.因此，本文的提出的模型具有广泛性，为预测有机化合物的生物毒性提供一个简便的方法.