• 文献检索
  • 文档翻译
  • 深度研究
  • 学术资讯
  • Suppr Zotero 插件Zotero 插件
  • 邀请有礼
  • 套餐&价格
  • 历史记录
应用&插件
Suppr Zotero 插件Zotero 插件浏览器插件Mac 客户端Windows 客户端微信小程序
定价
高级版会员购买积分包购买API积分包
服务
文献检索文档翻译深度研究API 文档MCP 服务
关于我们
关于 Suppr公司介绍联系我们用户协议隐私条款
关注我们

Suppr 超能文献

核心技术专利:CN118964589B侵权必究
粤ICP备2023148730 号-1Suppr @ 2026

文献检索

告别复杂PubMed语法,用中文像聊天一样搜索,搜遍4000万医学文献。AI智能推荐,让科研检索更轻松。

立即免费搜索

文件翻译

保留排版,准确专业,支持PDF/Word/PPT等文件格式,支持 12+语言互译。

免费翻译文档

深度研究

AI帮你快速写综述,25分钟生成高质量综述,智能提取关键信息,辅助科研写作。

立即免费体验

QSAR 和 ANN 用于估算 209 种多氯代反式偶氮苯的水溶性。

QSAR and ANN for the estimation of water solubility of 209 polychlorinated trans-azobenzenes.

机构信息

Research Group of Environmental Chemistry, Ecotoxicology & Food Toxicology, Institute of Environmental Sciences & Public Health, University of Gdańsk, Gdańsk, Poland.

出版信息

J Environ Sci Health A Tox Hazard Subst Environ Eng. 2012;47(2):155-66. doi: 10.1080/10934529.2012.640243.

DOI:10.1080/10934529.2012.640243
PMID:22242867
Abstract

Polychlorinated trans-azobenzenes (PCt-ABs) are less studied a highly toxic impurity in 2,3-dichloroaniline (2,3-D) and some herbicides and are compounds of environmental relevance lacking experimental physical and chemical properties data. In this study, to fulfill gaps on environmentally relevant partitioning properties of PCABs, the values of water solubility (μg/L and log S) have been determined for 209 congeners of chloro-trans-azobenzene (Ct-AB) by means of quantitative structure - property relationship (QSPR) approach and artificial neural networks (ANN) predictive ability. The quantitative structure - property relationship (QSPR) approach used based on geometry optimalization and quantum-chemical structural descriptors, which were computed on the level of density functional theory (DFT) using B3LYP functional and 6-311++G** basis set in Gaussian 03 and the semi-empirical quantum chemistry method for property parameterization (PM6) in the molecular orbital package (MOPAC) software. The predicted solubility of PCt-ABs by PM6 and DFT models and depending on a congener within a homologue class varied between 1995-11481 and 5370-15135 μg/L for mono-; 170-5495 and 138-9332 μg/L for di-; 36-1950 and 209-5248 μg/L for tri-; 15-794 and 41-3715 μg/L for tetra-; 5.5-209 and 39-1259 μg/L for penta-; 1.8-98 and 3.5-1096 μg/L for hexa-; 1.5-34 and 4.7-214 μg/L for hepta-; 0.71-6.2 and 0.76-26 μg/L for octa-; 0.83-1.7 and 0.69-1.2 μg/L for nonaCt-ABs; and between 0.36 and 0.04 μg/L for decaCt-AB, respectively. The calculations by PM6 were highly efficient and inexpensive compared to these by DFT, while both models gave data of similar accuracy.

摘要

多氯代反式偶氮苯(PCt-ABs)是 2,3-二氯苯胺(2,3-D)和一些除草剂中研究较少的一种高毒性杂质,是环境相关的化合物,缺乏实验物理化学性质数据。在这项研究中,为了填补 PCABs 环境相关分配性质的空白,通过定量结构-性质关系(QSPR)方法和人工神经网络(ANN)预测能力,确定了 209 种氯代反式偶氮苯(Ct-AB)同系物的水溶解度(μg/L 和 log S)值。定量结构-性质关系(QSPR)方法基于几何优化和量子化学结构描述符,这些描述符是在密度泛函理论(DFT)水平上使用 B3LYP 函数和 6-311++G** 基组在高斯 03 中计算的,在分子轨道包(MOPAC)软件中的半经验量子化学方法用于性质参数化(PM6)。通过 PM6 和 DFT 模型预测的 PCt-ABs 的溶解度,取决于同系物内的同类物,单氯代物的范围在 1995-11481 和 5370-15135 μg/L 之间;二氯代物的范围在 170-5495 和 138-9332 μg/L 之间;三氯代物的范围在 36-1950 和 209-5248 μg/L 之间;四氯代物的范围在 15-794 和 41-3715 μg/L 之间;五氯代物的范围在 5.5-209 和 39-1259 μg/L 之间;六氯代物的范围在 1.8-98 和 3.5-1096 μg/L 之间;七氯代物的范围在 1.5-34 和 4.7-214 μg/L 之间;八氯代物的范围在 0.71-6.2 和 0.76-26 μg/L 之间;九氯代物的范围在 0.83-1.7 和 0.69-1.2 μg/L 之间;十氯代物的范围在 0.36-0.04 μg/L 之间;十一氯代物的范围在 0.36 和 0.04 μg/L 之间。与 DFT 相比,PM6 的计算效率高且成本低,而两种模型都给出了相似精度的数据。

相似文献

1
QSAR and ANN for the estimation of water solubility of 209 polychlorinated trans-azobenzenes.QSAR 和 ANN 用于估算 209 种多氯代反式偶氮苯的水溶性。
J Environ Sci Health A Tox Hazard Subst Environ Eng. 2012;47(2):155-66. doi: 10.1080/10934529.2012.640243.
2
Use of quantitative-structure property relationship (QSPR) and artificial neural network (ANN) based approaches for estimating the octanol-water partition coefficients of the 209 chlorinated trans-azobenzene congeners.运用定量构效关系(QSPR)和人工神经网络(ANN)方法估算 209 种氯化反式偶氮苯同系物的辛醇-水分配系数。
J Environ Sci Health B. 2012;47(2):111-28. doi: 10.1080/03601234.2012.616779.
3
The aqueous solubility of some herbicidal by-side toxic impurities: predicted data of the 399 chlorinated trans-azoxybenzene congeners.一些除草剂副毒性杂质在水中的溶解度:399 种氯化反式偶氮苯同系物的预测数据。
J Environ Sci Health B. 2012;47(4):275-87. doi: 10.1080/03601234.2012.638885.
4
QSPR models for prediction of the soil sorption coefficient (log KOC) values of 209 polychlorinated trans-azobenzenes (PCt-ABs).预测 209 种多氯代反式偶氮苯(PCt-ABs)土壤吸附系数(log KOC)值的 QSPR 模型。
J Environ Sci Health A Tox Hazard Subst Environ Eng. 2012;47(3):441-9. doi: 10.1080/10934529.2012.646138.
5
N-octanol-water partition coefficients (log K(OW)) of 399 congeners of polychlorinated azoxybenzenes (PCAOBs) determined by QSPR- and ANN-based approach.通过 QSPR- 和 ANN 方法测定的 399 种多氯偶氮苯(PCAOB)同系物的正辛醇-水分配系数(log K(OW))。
J Environ Sci Health A Tox Hazard Subst Environ Eng. 2011;46(14):1748-62. doi: 10.1080/10934529.2011.624001.
6
Prediction of subcooled vapor pressures (log PL) of 399 polychlorinated trans-azoxybenzenes by using the QSPR and ANN approach.采用 QSPR 和 ANN 方法预测 399 种多氯代反式偶氮苯的过冷蒸汽压(logPL)。
J Environ Sci Health A Tox Hazard Subst Environ Eng. 2012;47(3):450-61. doi: 10.1080/10934529.2012.646142.
7
Estimation of K(OA) values of 209 polychlorinated trans-azobenzenes by PM6 and DFT methods.采用 PM6 和 DFT 方法估算 209 种多氯代反式偶氮苯的 K(OA) 值。
J Environ Sci Health B. 2012;47(6):562-70. doi: 10.1080/03601234.2012.665719.
8
QSPR for prediction of subcooled vapor pressures (log PL) of polychlorinated trans-azobenzenes.QSPR 用于预测多氯代反式偶氮苯的过冷蒸气压力(log PL)。
J Environ Sci Health B. 2012;47(7):660-9. doi: 10.1080/03601234.2012.669206.
9
Externally predictive single-descriptor based QSPRs for physico-chemical properties of polychlorinated-naphthalenes: Exploring relationships of logS(W), logK(OA), and logK(OW) with electron-correlation.基于单描述符的外推定量构效关系预测多氯代萘的理化性质:探索 logS(W)、logK(OA) 和 logK(OW) 与电子相关的关系。
J Hazard Mater. 2015 Oct 15;296:68-81. doi: 10.1016/j.jhazmat.2015.04.028. Epub 2015 Apr 13.
10
QSPR studies on soot-water partition coefficients of persistent organic pollutants by using artificial neural network.基于人工神经网络的持久性有机污染物 soot-water 分配系数的定量构效关系研究。
Chemosphere. 2010 Jul;80(6):671-5. doi: 10.1016/j.chemosphere.2010.04.013. Epub 2010 May 10.