多溴聯苯醚生物富集系數的定量結構-活性關系

李吉安，薛秀玲，盧桂寧

（1.華僑大學 化工學院，福建 廈門361021；2.華南理工大學 環境與能源學院，廣東 廣州510006）

多溴聯苯醚（PBDEs）是溴代阻燃劑類化合物，共有209種同系物，常作為阻燃添加劑加入到樹脂、聚苯乙烯和聚氨酯泡沫等高分子合成材料中，廣泛應用于塑料制品、紡織品、電路板和建筑材料等領域［1-3］.PBDEs相對分子質量大、熔點高、蒸氣壓低、水溶性低及辛醇-水分配系數高，因而具有親脂性和生物易累積等特點［4］，能在生物體內的脂肪和蛋白質中蓄積，并通過食物鏈放大，對高營養級的生物造成影響.PBDEs作為一種新型的全球性、持久性有機污染物，對環境生物以及人體健康的造成危害，并引起了廣泛的關注.生物富集因子（BCF）是評價有機污染物生物累積性的重要指標［5］.在PBDEs的環境評估中，生物富集因子是一個重要的參數.雖然對于PBDEs的生物富集因子的測定有標準的方法，但要測定209種PBDEs的BCF值，實驗顯然耗時、耗力，測定費用高.因此，目前由實驗測定PBDEs的BCF極其有限.定量結構-活性關系（QSAR）指化合物的分子結構與其活性之間的定量預測模型［6-8］.QSAR可以根據化合物的結構參數來預測其活性，彌補數據的缺失，降低昂貴的測試費用.本文擬通過Gaussian 03［9］將PBDEs進行 B3LYP／6-31G＊水平上的分子結構優化，從中提取相關量子化學參數.

1 材料與方法

1.1 BCF文獻值的選取

圖1 PBDEs的化學結構圖Fig.1 Chemical structure of PBDEs

多溴聯苯醚（PBDEs）通用結構式，如圖1所示，圖1中：m＋n的范圍是1～10.本研究所用19種PBDEs的BCF實測值取自 Mansouri等［10］的工作，其數據從寡毛綱淡水生物正顫蚓獲得，生物富集系數，如表1所示.表1中：隨機選取的13種PBDEs組成模型訓練組，其他6種PBDEs則作為模型檢驗組（見＊標注）.

1.2 量子化學參數選取

應用量子化學軟件包Gaussian 03，以密度泛函理論的方法計算，選擇考察包括22個量子化學參數在內的24種變量，所涉及的量子化學參數包括：最高占有軌道能量（EHOMO）、最低空軌道能量（ELUMO）、次高占有軌道能量（ENHOMO）、次低空軌道能量（ENLUMO）、分子總能量（ET）、電子空間廣度（Re）、分子偶極矩（μ）、1，1′號碳原子與氧原子間的鍵長（RC1-O、RO-C1′）、分子骨架中13個原子的帶電量（QC1，QC2，QC3，QC4，QC5，QC6，QO，QC1′，QC2′，QC3′，QC4′，QC5′，QC6′）.此外還考察了ELUMO-ENHOMO，ELUMO＋ENHOMO兩種前線軌道能量的組合.

表1 PBDEs的生物富集系數Tab.1 Log BCF of the PBDEs

1.3 模型的優化建立

考慮到PBDE溴取代的個數（NBr）對PBDEs的BCF可能有影響，為了獲得統計學上合理的模型，將log BCF與NBr進行組合，log BCF，log（BCF＋NBr），log（BCF-NBr），log（BCF×NBr）和log（BCF／NBr）作為因變量，采用PLS方法擬合建立模型.

2 結果與分析

2.1 模型的建立

表2 不同因變量的PLS模型擬合參數Tab.2 Fitting results of different dependent variables in PLS model

2.2 模型的驗證

為了確定最優模型，本研究對模型進行了驗證.將所有樣本（模型訓練組和模型檢驗組）的自變量分別帶入到各PLS模型中，并將得到的預測結果與實驗數值進行比較［10］，結果如表3所示.表3中：＊為模型檢驗組的數據，殘差指預測值與文獻中實驗值之差.由表3可知：log（BCF＋NBr），log（BCFNBr），log（BCF×NBr）和log（BCF／NBr）4個模型均具有一定的預測能力，其殘差范圍分別為-0.60～0.69，-0.49～0.96，-1.53～1.13，0.21～6.02.從殘差范圍來看，log（BCF＋NBr）與log（BCF-NBr）的預測效果明顯優于其他兩個模型，預測效果較好.PBDEs4個模型檢驗組的殘差，如圖2所示.

表3 各因變量預測值與實驗值對比Tab.3 Comparison of predictive value and experimental value of different dependent variables

圖2 實驗值與模型預測值殘差的比較Fig.2 Residual comparison of the observed value and predicted value

從圖2可以看出：log（BCF-NBr）模型檢驗組的殘差值相對較低（log（BCF＋NBr），log（BCF×NBr）和log（BCF／NBr）檢驗組的殘差絕對值分別為2.59，2.95和16.95），其殘差絕對值之和為2.12，是4種模型中最低的.這也說明了以log（BCFNBr）為因變量建立的PLS模型為本研究的最佳預測模型.

2.3 BCF影響因素的分析

以log（BCF-NBr）為因變量建立的模型，如表4所示.表4中：x為自變量；a為系數.表4列出該最優模型的自變量在方程中對應的系數及相應的VIP值，所得回歸模型為

上式中：系數a為各自變量對應的系數值；常數為C.

表4 自變量在模型方程中的系數及其重要性指標Tab.4 Variable importance in the projection and variable coefficient in the model equation

在PLS建模中，VIP是一個反應自變量重要性相對大小的參數，自變量的VIP值越大，說明該自變量對因變量的影響越大.由表4可知：分子總能量ET與電子空間廣度Re的VIP值分別為1.71，1.48，遠高于其他自變量的VIP值，說明這兩個自變量對PBDEs的BCF有著重要的控制作用；Re在同系物中可用于表征不同分子間分子體積的大小，雖然某些情況下Re與分子體積間的相關性不好，但對PBDEs這類結構上非常相似的同系物而言卻具有較好的相關性［11］；ET數值上的較大變化意味著分子組成中取代溴原子個數的變化，而相同分子組成的同分異構體之間也存在著微小的差異；Re的系數為正，ET的系數為負，說明在PBDEs的溴取代基數目相同的情況下，隨著Re數值的減小或ET數值的增大，log（BCF-NBr）的值逐漸減小，即相應的PBDEs更不易富集在土壤、沉淀物、生物體中.

Harrie等［12］和Qin等［13］對二噁英及多氯聯苯富集情況的研究，也說明了鹵素（氯和溴）取代基數目對有機化合物的BCF數值有較大的影響.

3 結論

通過Gaussian 03將PBDEs進行B3LYP／6-31G＊水平上的分子結構優化，應用PLS分析，建立了PBDEs生物富集系數的QSAR模型.結果表明：溴取代基個數對PBDEs的BCF有較大影響，直接用log BCF建模無法得到較好的預測模型.

以log（BCF＋NBr），log（BCF-NBr），log（BCF×NBr）和log（BCF／NBr）作為4種因變量Y建模，發現用log（BCF-NBr）建立的模型具有較好的預測能力，并通過log（BCF-NB）模型建模，得到其擬合相關系數平方和累積交叉有效性判別系數分別為0.980和0.921，可有效預測PBDEs的生物富集系數.此外研究發現ET，Re以及NBr對PBDEs的BCF有著較大的影響.較低ET，較大Re的PBDEs呈現出較低的BCF，隨著溴原子數的遞增，BCF呈現先增大后減小的趨勢.

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