Вплив структури компонентів та складу бінарних сумішей органічних сполук на токсичність по відношенню до Daphnia Magna

Автор(и)

  • К. В. Варламова Фізико-хімічний інститут ім. А. В. Богатського
  • В. Є. Кузьмін Фізико-хімічний інститут ім. А. В. Богатського
  • A. V. Bogatsky Фізико-хімічний інститут ім. А. В. Богатського
  • Н. Н. Муратов Фізико-хімічний інститут ім. А. В. Богатського
  • В. А. Шапкiн Національний університет "Одеська політехніка"

DOI:

https://doi.org/10.15276/opu.1.45.2015.28

Ключові слова:

QSAR, симплексне подавання сумішей сполук, дескриптори суміші, токсичність, Daphnia magna

Анотація

Симплексне подання молекулярної структури використано для консенсусного QSАR-аналізу токсичності по відношенню до Daphnia Magna натрієвих солей α-алкоксикарбонілсульфокислот, аліфатичних н-спиртів, фенолів та їх бінарних сумішей. Структуру суміші представлено як з використанням дескрипторів індивідуальних сполук, що входять до складу суміші, так і нових специфічних параметрів суміші, так званих незв'язних симплексів. Досліджувана вибірка складалася з 15 індивідуальних сполук і 20 сумішей. Як досліджувану активність використано логарифм ЕС50 (мкмоль/л). Метою даного дослідження є визначення молекулярних фрагментів, що надають позитивний і негативний вплив на токсичність, і отримання QSАR-моделей, здатних адекватно прогнозувати токсичність нових сполук та сумішей з їх структури і складу. Отримана адекватна консенсусна модель на основі сорока кращих QSАR-моделей (R2=0,86…0,97; Q2=0,74…0,96; R2тест=0,86…0,99), які отримані з використанням різних навчальних і тестових вибірок.

Завантаження

Дані завантаження ще не доступні.

Біографії авторів

К. В. Варламова, Фізико-хімічний інститут ім. А. В. Богатського

Кандидат хімічних наук, молодший науковий співробітник Фізико-хімічного інституту ім. А. В. Богатского

В. Є. Кузьмін, Фізико-хімічний інститут ім. А. В. Богатського

Доктор хімічних наук, професор, Фізико-хімічного інституту ім. А. В. Богатського, м. Одеса

Н. Н. Муратов, Фізико-хімічний інститут ім. А. В. Богатського

PhD in Chemistry, Assoc.Prof.

В. А. Шапкiн, Національний університет "Одеська політехніка"

PhD in Chemistry, Assoc.Prof.

Посилання

Existing and developing approaches for QSAR analysis of mixtures / E.N. Muratov, E.V. Varlamova, A.G. Artemenko [et al.] // Molecular Informatics. — 2012. — Vol. 31, Issue 3-4. — PP. 202—221.

Development of quantitative structure activity relationships in toxicity prediction of complex mixtures / H.-X. Yu, Z.-F. Lin, J.-F. Feng [et al.] // Acta Pharmacologica Sinica. — 2001. — Vol. 22, Issue 1. — PP. 45—49.

Wei, D.B. QSAR-based toxicity classification and prediction for single and mixed aromatic compounds / D.B. Wei, L.H. Zhai, H.-Y. Hu // SAR and QSAR in Environmental Research. — 2004. — Vol. 15, Issue 3. — PP. 207—216.

Prediction of mixture toxicity with its total hydrophobicity / Z. Lin, H. Yu, D. Wei [et al.] // Chemosphere. — 2002. — Vol. 46, Issue 2. — PP. 305—310.

Quantification of joint effect for hydrogen bond and development of QSARs for predicting mixture toxicity / Z. Lin, P. Zhong, K. Yin [et al.] // Chemosphere. — 2003. — Vol. 52, Issue 7. — PP. 1199—1208.

Quantitative structure-activity relationships for joint toxicity of substituted phenols and anilines to Scenedesmus obliquus / C. Wang, G. Lu, Z. Tang, X. Guo // Journal of Environmental Sciences. — 2008. — Vol. 20, Issue 1. — PP. 115—119.

Application of QSPR to mixtures / S. Ajmani, S.C. Rogers, M.H. Barley, D.J. Livingstone // Journal of Chemical Information and Modeling. — 2006. — Vol. 46, Issue 5. — PP. 2043—2055.

Computer-based QSARs for predicting mixture toxicity of benzene and its derivatives / L. Zhang, P.-J. Zhou, F. Yang, Z.-D. Wang // Chemosphere. — 2007. — Vol. 67 Issue 2. — PP. 396—401.

Characterization of mixtures Part 1: Prediction of infinite-dilution activity coefficients using neural network-based QSPR models / S. Ajmani, S.C. Rogers, M.H. Barley [et al.] // QSAR & Combinatorial Science. — 2008. — Vol.27, Issue 11-12. — PP. 1346—1361.

Characterization of mixtures. Part 2: QSPR models for prediction of excess molar volume and liquid density using neural networks / S. Ajmani, S.C. Rogers, M.H. Barley [et al.] // Molecular Informatics. — 2010. — Vol. 29, Issue 8-9. — PP. 645—653.

Quantitative structure–property relationship (QSPR) modeling of normal boiling point temperature and composition of binary azeotropes / V.P. Solov’ev, I. Oprisiu, G. Marcou, A. Varnek // Industrial & Engineering Chemistry Research. — 2011. — Vol. 50, Issue 24. — PP. 14162—14167.

Kuz’min, V.E. Hierarchical QSAR technology based on the Simplex representation of molecular structure / V.E. Kuz’min, A.G. Artemenko, E.N. Muratov // Journal of Computer-Aided Molecular Design. — 2008. — Vol. 22, Issue 6-7. — PP. 403—421.

A PLS kernel algorithm for data sets with many variables and fewer objects. Part 1: Theory and algorithm / S. Rännar, F. Lindgren, P. Geladi, S. Wold // Journal of Chemometrics. — 1994. — Vol. 8, Issue 2. — PP. 111—125.

Defining the toxic mode of action of ester sulphonates using the joint toxicity of mixtures / G. Hodges, D.W. Roberts, S.J. Marshall, J.C. Dearden // Chemosphere. — 2006. — Vol. 64, Issue 1. — PP. 17—25.

##submission.downloads##

Опубліковано

2014-12-08

Як цитувати

[1]
Varlamova, E., Kuz’min, V., Bogatsky, A.V., Muratov, N. і Shapkin, V. 2014. Вплив структури компонентів та складу бінарних сумішей органічних сполук на токсичність по відношенню до Daphnia Magna. Праці Одеського політехнічного університету. 1(45) (Груд 2014), 171–175. DOI:https://doi.org/10.15276/opu.1.45.2015.28.

Номер

Розділ

Хімія. Фармацевтичні технології. Біомедична інженерія