国内精品视频自在一区,特黄做受又粗又长又大又硬,人妻人人添人妻人人爱,国产精品无码V在线观看

目前，我們的日常生活中接觸到的工業(yè)化學(xué)物質(zhì)大約超過100,000種，其中一些可能對人體健康產(chǎn)生不利影響。

化學(xué)物質(zhì)的安全性通常通過動物試驗、細(xì)胞試驗、微生物試驗等生物檢測來評估。然而，在考慮時間、勞動力、物質(zhì)成本和動物倫理等多種因素時，以這種方式測試如此大量的化學(xué)物質(zhì)是不現(xiàn)實的。

為了實現(xiàn)可持續(xù)發(fā)展目標(biāo)，需要一種能夠迅速準(zhǔn)確識別有害化學(xué)物質(zhì)的有效篩選工具。定量構(gòu)效關(guān)系（Quantitative Structure Activity Relationships，QSAR）是一種計算機模擬方法，它主要基于各種分子描述符和模型算法，建立化合物的結(jié)構(gòu)與其理化性質(zhì)，生物學(xué)活性，毒理學(xué)效應(yīng)，環(huán)境行為和歸趨等的定性/定量關(guān)系，即根據(jù)目標(biāo)物質(zhì)的化學(xué)結(jié)構(gòu)特征預(yù)測其生理效應(yīng)或理化性質(zhì)等，具有快速高效的特點，能夠有效節(jié)約測試成本。

QSAR是目前國內(nèi)外一個活躍的研究領(lǐng)域，美國環(huán)境保護(hù)署（United States Environmental Protection Agency，簡稱US EPA）就基于QSAR開發(fā)了針對化學(xué)物質(zhì)毒性預(yù)測的軟件——Toxicity Estimation Software Tool (T.E.S.T)。

▌T.E.S.T

T.E.S.T軟件可根據(jù)大量的數(shù)據(jù)處理和統(tǒng)計識別目標(biāo)化合物中潛在的有毒基團，還能快速地分析與目標(biāo)物質(zhì)結(jié)構(gòu)相似的化合物的毒性，進(jìn)一步綜合預(yù)測目標(biāo)物質(zhì)的毒性。

T.E.S.T界面簡潔，操作簡單，并且軟件內(nèi)配有指南，易上手，用戶可通過CAS號、SMILES碼、物質(zhì)名稱、InChi碼、DTXSID或是手動繪制載入化學(xué)物質(zhì)結(jié)構(gòu)，然后選定預(yù)測終點與方法，更改結(jié)果輸出路徑后即可進(jìn)行預(yù)測，軟件預(yù)測完畢會自動生成結(jié)果報告。

T.E.S.T軟件用戶界面與基本操作流程

T.E.S.T的預(yù)測終點包括毒性和理化性質(zhì)兩大類別。

毒性預(yù)測終點：

理化性質(zhì)預(yù)測終點：

預(yù)測方法：

T.E.S.T內(nèi)包含了Chi連接指數(shù)、Kappa形狀指數(shù)、2D結(jié)構(gòu)特征等14類，共計797個描述符。

同時，T.E.S.T的預(yù)測方法有5種，即層次聚類法、單一模型法、基團貢獻(xiàn)計算法、最近鄰法、一致性評價方法。用戶可依據(jù)自身需求選擇和合適的預(yù)測方法來增加預(yù)測結(jié)果的可信度。

模型擬合度：

用戶在進(jìn)行QSAR預(yù)測時往往最關(guān)心的是預(yù)測結(jié)果的準(zhǔn)確性。T.E.S.T.指南文件指出，如果QSAR模型滿足以下條件，則認(rèn)為該模型具有可接受的預(yù)測能力：

R2是真實值與預(yù)測值之間的相關(guān)系數(shù)（即為不過原點回歸時相關(guān)系數(shù)的平方），R₀₂是回歸曲線截距為零時真實值和預(yù)測值之間的相關(guān)系數(shù)(即為過原點回歸時相關(guān)系數(shù)的平方)，k是回歸曲線截距為零時的回歸方程系數(shù)。公式（1）（2）都是對線性回歸模型的擬合度量，滿足（1）（2）公式條件，即說明模型擬合度較好，具有良好的預(yù)測能力。

指南文件介紹了軟件中各個QSAR模型的統(tǒng)計參數(shù)，本文以LC50（fathead minnow 96-hr）毒性終點和標(biāo)準(zhǔn)沸點（Normal boiling point）的測試集結(jié)果為例介紹T.E.S.T中的模型性能。

LC50（fathead minnow 96-hr）測試集結(jié)果：

LC50（fathead minnow 96-hr）測試集結(jié)果顯示，五種方法的R2均滿足公式（1）的條件，且一致性評價方法的結(jié)果最好。單一模型法、基團貢獻(xiàn)計算法、一致性評價方法不滿足公式（2）的條件。

依據(jù)T. E. S. T.指南指出不滿足這些條件的模型本身并非絕對無效的，其預(yù)測結(jié)果是相對保守的，應(yīng)該謹(jǐn)慎使用。

標(biāo)準(zhǔn)沸點（Normal boiling poin）測試集結(jié)果：

單一模型法不適用于標(biāo)準(zhǔn)沸點的預(yù)測，因此沒有其測試集結(jié)果，其余四種方法的三種指標(biāo)均符合公式（1）（2）的條件?？偟膩碚f，標(biāo)準(zhǔn)沸點的測試集預(yù)測統(tǒng)計整體是很好的。

應(yīng)用域介紹：

對于一個可靠的QSAR預(yù)測結(jié)果而言除了關(guān)注模型預(yù)測能力外，還需確定目標(biāo)化合物是否在該模型的應(yīng)用域范圍內(nèi)。應(yīng)用域的功能就是界定能夠被QSAR模型可靠預(yù)測的化合物,也可理解為模型適用化合物的集合，通常可通過可從4方面來表征模型的應(yīng)用域：

①描述符變化范圍；②結(jié)構(gòu)相似性；③機理相似性；④代謝轉(zhuǎn)化途徑和產(chǎn)物，

若目標(biāo)化合物的上述特征在QSAR模型的應(yīng)用域內(nèi)，則預(yù)測結(jié)果具有良好的可靠性；反之，則預(yù)測結(jié)果不具備良好的可靠性。

以3-氯-2-甲基苯胺（CAS：87-60-5）的IGC50（T. pyriformis 48-hr）預(yù)測為例，如下圖所示，3-氯-2-甲基苯胺均在層次聚類法建立的多個預(yù)測模型的應(yīng)用域范圍內(nèi)，即Applicability Domain的一列結(jié)果均為“OK”，因此模型的總體預(yù)測結(jié)果相對可靠。

若目標(biāo)化合物預(yù)測結(jié)果此列并非“OK”，而顯示為“Rmax constraint not met”、“Model ellipsoid constraint not met”或是某個結(jié)構(gòu)片段超出應(yīng)用域范圍，其預(yù)測結(jié)果須謹(jǐn)慎使用。

綜上所述，T.E.S.T是一款由US EPA官方研究開發(fā)的QSAR毒性預(yù)測軟件，可以根據(jù)化合物的結(jié)構(gòu)信息預(yù)測其潛在毒性及理化性質(zhì)，其中包括較為常見的7種毒性預(yù)測終點和9種理化性質(zhì)預(yù)測終點，并且具有5種預(yù)測方法，預(yù)測能力較好，結(jié)果可信度較高，但在使用的過程中仍需要對目標(biāo)物質(zhì)和預(yù)測結(jié)果進(jìn)行專家評估以得出專業(yè)準(zhǔn)確的結(jié)論。

在使用方面，軟件整體安裝簡單，操作便捷，用戶界面友好，并且配有較為詳細(xì)的用戶指南。隨著US EPA地不斷更新與完善，目前TSET已經(jīng)更新至5.1.2版本，適用于Windows和macOS系統(tǒng)。更詳細(xì)的內(nèi)容請參考軟件指南User’s Guide for T. E. S. T. (Toxicity Estimation Software Tool) Version 5.1。

軟件鏈接：Toxicity Estimation Software Tool (T.E.S.T) | US EPA

T.E.S.T使用指南

參考文獻(xiàn)：

[1] Honma M. An assessment of mutagenicity of chemical substances by (quantitative) structure-activity relationship. Genes Environ. 2020;42:23.

[2] De P, Kar S, Ambure P, et al. Prediction reliability of QSAR models: an overview of various validation tools. Arch Toxicol. 2022;96(5):1279-1295.

[3] U.S. EPA (2020). User’s Guide for T.E.S.T (version 5.1) (Toxicity Estimation Software Tool): A Program to Estimate Toxicity from Molecular Structure.

[4] 唐睿,張松林,粱云明,等. 毒性評估軟件T.E.S.T及其在農(nóng)業(yè)污染化合物QSAR研究中的應(yīng)用[J]. 安徽農(nóng)業(yè)科學(xué),2010,38(36):20878-20879,20882

[5] US EPA. Environmental Optimization Using the Waste Reduction Algorithm. 2011 4/18/16]; Available from: nepis.epa.gov/Exe/ZyPURL.cgi?Dockey=P100DZKT.TXT.

[6] Martin TM, Harten P, Young DM, et al. Does rational selection of training and test sets improve the outcome of QSAR modeling?. J Chem Inf Model. 2012;52(10):2570-2578.

[7] 王中鈺,陳景文,傅志強,等.QSAR模型應(yīng)用域的表征方法[J].科學(xué)通報,2022,67(3):255-266.

[8] 陳景文,李雪花,于海瀛,王亞南,喬顯亮.面向毒害有機物生態(tài)風(fēng)險評價的（Q）SAR技術(shù)：進(jìn)展與展望[J].中國科學(xué)(6期):461-474[2024-01-16]

本文內(nèi)容來源：由以勒標(biāo)準(zhǔn)翻譯整理。以勒標(biāo)準(zhǔn)尊重知識產(chǎn)權(quán)，如轉(zhuǎn)載內(nèi)容涉及版權(quán)問題，煩請聯(lián)系我們及時處理。翻譯/整理不易，凡轉(zhuǎn)載或引用本網(wǎng)站內(nèi)容，請注明來源：杭州以勒標(biāo)準(zhǔn)，感謝您的支持！更多法規(guī)資訊實時跟蹤，可搜索“以勒標(biāo)準(zhǔn)”官方微信公眾號，獲取第一手法規(guī)資訊，掌握最佳貿(mào)易時機！