醇酚类化合物毒性的QSAR研究.PDF

第 ３６ 卷第 １２ 期 环　 境　 科　 学　 学　 报 Ｖｏｌ．３６，Ｎｏ．１２ ２０１６年１２月 　Ａｃｔａ Ｓｃｉｅｎｔｉａｅ Ｃｉｒｃｕｍｓｔａｎｔｉａｅ Ｄｅｃ．，２０１６ ＤＯＩ：１０．１３６７１／ｊ．ｈｊｋｘｘｂ．２０１６．０１４０ 邓小龙，陈渊，谭泗桥，等．２０１６．醇酚类化合物毒性的ＱＳＡＲ研究［Ｊ］．环境科学学报，３６（１２）：４４９０⁃４４９９ Ｄｅｎｇ Ｘ Ｌ，Ｃｈｅｎ Ｙ，Ｔａｎ Ｓ Ｑ，ｅｔ ａｌ． ２０１６．ＱＳＡＲ ｓｔｕｄｙ ｏｎ ｔｏｘｉｃｉｔｉｅｓ ｏｆ ａｌｃｏｈｏｌ ａｎｄ ｐｈｅｎｏｌ ｃｏｍｐｏｕｎｄｓ［Ｊ］．Ａｃｔａ Ｓｃｉｅｎｔｉａｅ Ｃｉｒｃｕｍｓｔａｎｔｉａｅ，３６（１２）： ４４９０⁃４４９９ 醇酚类化合物毒性的ＱＳＡＲ研究 １，２ １ ３，∗ １，２，∗ 邓小龙 ，陈渊 ，谭泗桥 ，袁哲明 １． 湖南农业大学湖南省作物种质创新与资源利用重点实验室，长沙４１０１２８ ２． 湖南农业大学植物病虫害生物学与防控湖南省重点实验室，长沙４１０１２８ ３． 湖南农业大学信息科学技术学院，长沙４１０１２８ 收稿日期：２０１６⁃０２⁃１４　 　 　 修回日期：２０１６⁃０４⁃０１　 　 　 录用日期：２０１６⁃０４⁃０１ 摘要：化合物毒性与描述符通常呈现为非线性关系，量子化学计算的化合物分子描述符中包含诸多无关特征与冗余特征． 最大相关最小冗余 （ｍＲＭＲ）是应用较广泛的特征选择方法，但当前的ｍＲＭＲ对连续型因变量不适用，且存在相关性测度与冗余性测度不可比的缺陷． 定量构效 关系（ＱＳＡＲ）研究中因变量（毒性）与自变量（描述符）多为连续型变量，本文以非线性的距离相关系数（ｄＣｏｒ）取代线性的Ｐｅａｒｓｏｎ相关系数 （Ｒ），在非线性条件下实现了相关性测度与冗余性测度可比，由此提出了新的特征选择方法ｍＲＭＲ⁃ｄＣｏｒ． ３个醇酚类化合物毒性 ＱＳＡＲ数据 ２ 集的分析表明，基于ｍＲＭＲ⁃ｄＣｏｒ选择特征的支持向量回归（ＳＶＲ）模型独立预测Ｑ 分别为０．９５４、０．９４１、０．９８１，明显优于参比模型与文献报道， ｍＲＭＲ⁃ｄＣｏｒ选择的多数保留分子描述符得到文献报道支持． ｍＲＭＲ⁃ｄＣｏｒ在化合物ＱＳＡＲ、定量构质关系等研究中有广泛应用前景． 关键词：最小冗余最大相关；特征选择；定量构效关系；距离相关；支持向量回归 文章编号：０２５３⁃２４６８（２０１６）１２⁃４４９０⁃１０　 　 　 中图分类号：Ｘ７０３．５　 　 　 文献标识码：Ａ ＱＳＡＲ ｓｔｕｄｙ ｏｎ ｔｏｘｉｃｉｔｉｅｓ ｏｆ ａｌｃｏｈｏｌ ａｎｄ ｐｈｅｎｏｌ ｃｏｍｐｏｕｎｄｓ １，２ １ ３，∗ １，２，∗ ＤＥＮＧ Ｘｉａｏｌｏｎｇ ，ＣＨＥＮ Ｙｕａｎ ，ＴＡＮ Ｓｉｑｉａｏ ，ＹＵＡＮ Ｚｈｅｍｉｎｇ １． Ｈｕｎａｎ Ｐｒｏｖｉｎｃｉａｌ Ｋｅｙ Ｌａｂｏｒａｔｏｒｙ ｆｏｒ Ｇｅｒｍｐｌａｓｍ Ｉｎｎｏｖａｔｉｏｎ ａｎｄ Ｕｔｉｌｉｚａｔｉｏｎ ｏｆ Ｃｒｏｐ，Ｃｈａｎｇｓｈａ４１０１２８ ２． Ｈｕｎａｎ Ｐｒｏｖｉｎｃｉａｌ Ｋｅｙ Ｌａｂｏｒａｔｏｒｙ ｆｏｒ Ｂｉｏｌｏｇｙ ａｎｄ Ｃｏｎｔｒｏｌ ｏｆ Ｐｌａｎｔ Ｄｉｓｅａｓｅｓ ａｎｄ Ｉｎｓｅｃｔ Ｐｅｓｔｓ，Ｃｈａｎｇｓｈａ４１０１２８ ３． Ｃｏｌｌｅｇｅ ｏｆ Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ Ｓｃｉｅｎｃｅ ａｎｄ Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，Ｈｕｎａｎ Ａｇｒｉｃｕｌｔｕｒａｌ Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｃｈａｎｇｓｈａ４１０１２８ Ｒｅｃｅｉｖｅｄ １４ Ｆｅｂｒｕａｒｙ ２０１６；　 　 　 ｒｅｃｅｉｖｅｄ ｉｎ ｒｅｖｉｓｅｄ ｆｏｒｍ １Ａｐｒｉｌ ２０１６；　 　 　 ａｃｃｅｐｔｅｄ １Ａｐｒｉｌ ２０１６ Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｔｈｅｔｏｘｉｃｉｔｉｅｓ