黃俊 余剛 張彭義
（清華大學環(huán)境科學與工程系 環(huán)境模擬與污染控制國家重點實驗室，北京 100084）

1 前言

　　氯代二苯并對二噁英（polychlorinated dibenzo-p-dioxins，簡稱PCDDs）是國際上首批列入控制的12種持久性有機污染物之一，同時也是很強的內(nèi)分泌干擾物。因氯原子的取代數(shù)目及位置的不同，PCDDs共有75種分子結(jié)構(gòu)[1]，其中2,3,7,8-TCDD被認為是已知化合物中毒性最強的物質(zhì)，同時還是很強的多位點致癌物，動物實驗證明，它易誘發(fā)肝、肺、粘膜和皮膚癌的發(fā)生，1997年國際癌癥研究機構(gòu)（IARC）將其確認為一級致癌物。
　　logKow值即正辛醇是進行污染物環(huán)境風險評價時考察其環(huán)境行為的一個重要參數(shù)，由于單一PCDDs純物質(zhì)通常難以制備或購得，而且有些共存的PCDDs即使是用GC/MS方法中仍不容易分開，因此目前還有相當數(shù)量的PCDDs化合物難以獲得logKow實驗數(shù)據(jù)。在這種情況下，借助定量構(gòu)效關(guān)系（QSAR）方法來預測logKow很有必要。從已發(fā)表的PCDDs的logKow定量模型看，主要有采用基團/原子貢獻法的經(jīng)驗方法和熱力學方法兩類[2]。本文以單苯環(huán)氯取代指數(shù)作為分子結(jié)構(gòu)描述符，采用人工神經(jīng)網(wǎng)絡思想建立數(shù)學模型，并用于尚未有實驗值的PCDD分子的logKow的預測。

2 研究方法

　　2.1 建模樣本：本研究中利用了Rulle等[3]所收集整理的42種PCDDs及母體化合物二苯并對二噁英（Dibenzo-p-dioxin）共43種化合物構(gòu)成建模樣本，這是目前文獻報道中最為完整的PCDDs的logKow實驗數(shù)據(jù)集。
　　2.2 分子結(jié)構(gòu)描述：采用Liang等[4]在Hale等最先提出的單苯環(huán)取代描述規(guī)則基礎(chǔ)上改進后的分子結(jié)構(gòu)描述符，具體的取值規(guī)則參見文獻[4]。對于一個PCDD分子，有G1～G10共10個算符來描述其結(jié)構(gòu)。
　　2.3 建模方法：采用目前應用最廣泛、理論最完善的誤差反向傳播人工神經(jīng)網(wǎng)絡（BP-ANN），其建模算法及相應的程序參見文獻[5-6]。首先計算43種分子的G1～G10描述符，并與其相應的logKow值組織成訓練樣本；然后采用帶一個偏置節(jié)點的10-6-1體系進行樣本學習，10個分子描述符加載到10個輸入節(jié)點上，而logKow實驗值則加載到輸出節(jié)點上。向量均采用線性歸一化方法，其中輸入向量歸一化至-2～2區(qū)間，輸出向量歸一化至0～1區(qū)間。學習步長η取為0.2，動量因子α取0.5。采用隨機數(shù)矩陣進行權(quán)值矩陣的初始化，設(shè)置隨機數(shù)發(fā)生器的區(qū)間為-3～-3，網(wǎng)絡精度（目標誤差）取為0.05。訓練完畢后就得到了PCDDs分子結(jié)構(gòu)與logKow值之間的定量模型，精度檢驗后對樣本集外的33種PCDD的logKow值進行預測。

3 結(jié)果與討論

　　3.1 訓練結(jié)果
　　經(jīng)過57585次迭代（在128M內(nèi)存、Celeron 466微機上約耗時22秒），網(wǎng)絡訓練完畢，輸出各項參數(shù)。模型值與實驗值的相對誤差絕對值的平均值為0.4%，最大值為3.1%，精度符合建模目標要求。相對誤差的頻數(shù)分布圖如圖1所示，以模型值對實驗值所作的相關(guān)關(guān)系圖如圖2所示。從圖1和圖2可以看出，誤差大多數(shù)集中在±0.5%之間（共36個樣本，占樣本總數(shù)的84%），明顯地優(yōu)于文獻[3]中MOD模型的建模精度。模型值與實驗值之間的相關(guān)性相當好，說明所建立的BP-ANN模型較好地反演了蘊含在PCDD分子結(jié)構(gòu)與logKow之間的數(shù)學關(guān)系，可以用于預測。

　　3.2 BP-ANN的預測結(jié)果
　　利用上述模型，對尚未有實驗值報道的其它33種PCDD分子的logKow值進行預測，結(jié)果列于表1中。

表1 樣本集以外的33種PCDDs的logKow值預測 取代形式 預測值 取代形式 預測值 1,2 - 5.63 1,3,9 - 6.21 1,3 - 4.65 1,4,6 - 6.21 1,4 - 4.70 1,4,7 - 4.36 1,6 - 5.78 1,2,6,7 - 6.24 1,7 - 4.39 1,2,6,9 - 6.86 1,8 - 4.39 1,2,8,9 - 6.809 1,9 - 6.21 1,2,4,7,9 - 8.07 1,2,3 - 7.44 1,2,4,6,8 - 6.86 1,2,6 - 5.24 1,2,4,6,7 - 5.70 1,2,7 - 5.72 1,2,4,8,9 - 5.70 1,2,8 - 5.72 1,2,3,8,9 - 6.46 1,2,9 - 5.81 1,2,3,6,7,8 -
8.17 2,3,7 - 6.55 1,2,3,4,6,9 -
6.26 1,7,8 - 4.45 1,2,3,7,8,9 - 8.18 1,3,6 - 5.99 1,2,3,4,6,7 - 5.54 1,3,7 - 4.36 1,2,3,4,6,7,9 - 8.12 1,3,8 - 4.36

參 考 文 獻

　　1 鄭明輝, 劉鵬巖, 包志成等. 科學通報, 1999, 44(5): 455-463
　　2 黃俊, 余剛, 張彭義等. 計算機與應用化學, 2001, 18(4): 289-292
　　3 Rulle P. Chemosphere, 2000, 40(5): 457-512
　　4 Liang X., Wang, W. Wu W., et., al. Chemosphere, 2000, 41(6): 923-929
　　5 黃俊, 周申范, 國振雙等. 色譜, 2000,18(1): 1-4
　　6 黃俊, 周申范, 唐婉瑩. 環(huán)境科學研究, 2000, 13(2): 3-5