收稿日期：2023-12-12

作者簡(jiǎn)介：魏寵芝（1999-），女，甘肅蘭州人，在讀碩士，研究方向?yàn)槎繕?gòu)效關(guān)系在環(huán)境中的應(yīng)用.E-mail：377310610@qq.com

*通信簡(jiǎn)介：任月英（1976-），女，甘肅蘭州人，副教授，博士，研究方向?yàn)榄h(huán)境污染物的構(gòu)效關(guān)系、機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)等.E-mail：renyueying@mail.lzjtu.cn.

文章編號(hào)：2095-6991（2024）04-0081-08

摘要：除草劑會(huì)對(duì)人類和環(huán)境中的非目標(biāo)生物產(chǎn)生急性或慢性影響，因此對(duì)除草劑的使用越來越受到監(jiān)管機(jī)構(gòu)的關(guān)注.使用多元線性回歸（MLR）和3種非線性算法（SVM、PPR以及RF）建立定量結(jié)構(gòu)-毒性關(guān)系（QSTR）模型，預(yù)測(cè)除草劑對(duì)于羊頭鰷魚（sheepshead minnow）的急性毒性.結(jié)果表明，隨機(jī)森林（RF）模型在所有模型中表現(xiàn)最優(yōu)異，測(cè)試集有較高的R2值（0.901），且RMSE值（0.360）和MAE值（0.199）較低.此外，機(jī)理分析表明除草劑對(duì)羊頭鰷魚的急性毒性主要與分子的親脂性、極性和電荷分布等特征有關(guān).

關(guān)鍵詞：QSTR；除草劑；多元線性回歸；隨機(jī)森林

中圖分類號(hào)：X-131""" 文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A

QSTR Study for Acute Toxicity of Herbicides to Sheephead Minnows

WEI Chong-zhi， LIU Yang， SUN Ting， REN Yue-ying*

（School of Environmental and Municipal Engineering， Lanzhou Jiaotong University， Lanzhou 730070， China）

Abstract：The use of herbicides， which can cause acute or chronic effects on non-target organisms in humans and the environment， is receiving increasing attention from regulatory agencies. In this study， quantitative structure-toxicity relationship （QSTR） models are established using multiple linear regression （MLR） and three nonlinear algorithms （SVM， PPR and RF） to predict the acute toxicity of herbicides to Sheepshead minnow. The results show that RF model gives a higher R2 value of 0.901， lower RMSE value of 0.360 and MAE value of 0.199， respectively. In addition， mechanistic analysis shows that the acute toxicity of herbicides to Sheepshead minnow is mainly affected by molecular lipophilicity， polarity and charge distribution characteristics of the molecules.

Key words：QSTR; herbicide; multiple linear regression; random forest

0" 引言

農(nóng)藥在全球糧食生產(chǎn)中發(fā)揮著至關(guān)重要的作用.同時(shí)，它們對(duì)人類和環(huán)境中的非目標(biāo)物種都有急性或慢性影響.其中除草劑是保證種植環(huán)節(jié)量產(chǎn)和作物健康生長(zhǎng)的重要工具［1］.然而，大多數(shù)除草劑暴露在環(huán)境中并不斷沉積在水中［2］，對(duì)水生生態(tài)系統(tǒng)的安全造成嚴(yán)重影響.一些除草劑由于對(duì)非目標(biāo)水生動(dòng)物具有毒性而受到限制，甚至被完全禁止［3］.

有機(jī)化合物毒性效應(yīng)的評(píng)估已成為污染控制的一個(gè)關(guān)鍵組成部分.對(duì)其進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)，既有助于理解化合物生態(tài)危害，又能為環(huán)境評(píng)價(jià)與治理提供科學(xué)依據(jù).毒性測(cè)試實(shí)驗(yàn)通常非常耗時(shí)、耗力且成本昂貴，而計(jì)算機(jī)輔助的毒性定量構(gòu)效關(guān)系（quantitative structure-toxicity relationship，QSTR）模型在一定程度上能克服以上缺點(diǎn)，在近年來獲得了廣泛的關(guān)注，且不同的化學(xué)信息學(xué)方法和機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)已經(jīng)成功用于多種化合物對(duì)不同生物毒性和生理毒性的預(yù)測(cè)［4-7］.QSTR是在已有知識(shí)的基礎(chǔ)上結(jié)合數(shù)學(xué)手段或者計(jì)算機(jī)技術(shù)，來預(yù)測(cè)化合物生物毒性的重要計(jì)量工具，其目的是將化學(xué)品的分子結(jié)構(gòu)與實(shí)驗(yàn)可測(cè)量的毒性關(guān)聯(lián)起來［8-10］.結(jié)構(gòu)類似的化學(xué)物質(zhì)對(duì)生物產(chǎn)生類似的毒性影響是QSTR方法最關(guān)鍵的原則.QSTR分析有助于理解化合物的毒性機(jī)理途徑，并在評(píng)價(jià)環(huán)境污染物的生物活性和生物毒性中發(fā)揮重要作用.

羊頭鰷魚（sheepshead minnow）是早期生命毒性研究中常用的河口/海洋魚類.由于其易于處理，對(duì)各種有毒物質(zhì)的敏感性已知，因此非常適合此類研究，且是美國國家環(huán)境保護(hù)局（Environmental Protection Agency，EPA）的推薦物種［11］.目前YANG L等［12］建立了除草劑對(duì)羊頭鰷魚急性毒性（半數(shù)致死濃度，LC50）的QSAR （quantitative structure-activity relationship，QSAR ）模型，基于Kenard-stone方法將107種除草劑劃分為訓(xùn)練集（含80種物質(zhì)）和測(cè)試集（含27種物質(zhì)），并采用遺傳算法選擇了7個(gè)結(jié)構(gòu)描述符用于建立線性模型.該模型對(duì)于訓(xùn)練集的R2=0.772，測(cè)試集的Q2=0.811.

考慮到生物毒性與結(jié)構(gòu)之間的關(guān)系較為復(fù)雜，線性方法一般不足以對(duì)其進(jìn)行準(zhǔn)確的描述，因此本文根據(jù)經(jīng)濟(jì)合作與發(fā)展組織（Organization for Economic Co-operation and Development，OECD）的指導(dǎo)原則［13］，針對(duì)除草劑對(duì)羊頭鰷魚的急性毒性重新開展QSTR建模研究.化合物的結(jié)構(gòu)信息使用Dragon描述符來表征；數(shù)據(jù)分組采用主成分分析（principal component analysis， PCA）方法輔助進(jìn)行，使得訓(xùn)練集樣本對(duì)于測(cè)試集具有更廣泛的代表性.除采用多元線性回歸（multiple linear regression，MLR）外，還嘗試采用多種非線性方法如支持向量機(jī)（support vector machines，SVM）、投影尋蹤回歸（projection pursuit regression，PPR）以及隨機(jī)森林（random forest，RF）來建立模型.通過對(duì)所得模型結(jié)果進(jìn)行對(duì)比，篩選出最佳模型，并對(duì)模型進(jìn)行全面驗(yàn)證與評(píng)估.本文建立了一個(gè)除草劑對(duì)羊頭鰷魚急性毒性預(yù)測(cè)的可靠模型，同時(shí)通過對(duì)模型的機(jī)理解釋，分析影響除草劑對(duì)羊頭鰷魚毒性的重要結(jié)構(gòu)因素，為保護(hù)羊頭鰷魚的健康發(fā)展以及農(nóng)藥的合理使用和有效管理提供一些參考.

1" 數(shù)據(jù)來源和方法

1.1" 數(shù)據(jù)來源

本文中除草劑的數(shù)據(jù)來源于文獻(xiàn)［12］，具體見表1.數(shù)據(jù)選擇考慮的變量為：實(shí)驗(yàn)介質(zhì)（鹽水）、暴露時(shí)間（96小時(shí)）和毒性測(cè)量（半數(shù)致死濃度，LC50）.毒性采用pLC50表示，其值越高，化學(xué)品的毒性越大.

1.2" 主成分分析及數(shù)據(jù)集劃分

分子結(jié)構(gòu)用DRAGON描述符表征，初步計(jì)算得到4 871個(gè)結(jié)構(gòu)描述符［14］.去掉缺失值、全零及接近零方差以及具有高度相關(guān)特征的分子描述符后，利用剩余的3 414個(gè)描述符對(duì)107個(gè)除草劑樣本進(jìn)行PCA分析.其目的是找出可能存在的“異常點(diǎn)”，對(duì)數(shù)據(jù)集中可能的聚類進(jìn)行分析，并借助PCA結(jié)果觀察訓(xùn)練集和測(cè)試集數(shù)據(jù)劃分的合理性［15］.

根據(jù)主成分分析結(jié)果按3∶1比例劃分訓(xùn)練集及測(cè)試集，訓(xùn)練集用于模型構(gòu)建，測(cè)試集用于模型驗(yàn)證［16］.

1.3" QSTR模型

將篩選出的分子描述符作為自變量，pLC50值作為因變量，通過逐步線性回歸分析，得出含有不同數(shù)量分子描述符的QSTR模型.一般采用ΔR2＜0.02作為確定模型的標(biāo)準(zhǔn).從模型的擬合優(yōu)度、魯棒性和預(yù)測(cè)能力3個(gè)角度對(duì)模型性能進(jìn)行考量，經(jīng)比較分析后，確定一個(gè)最優(yōu)MLR模型.

此外，基于MLR中同樣的結(jié)構(gòu)描述符進(jìn)行非線性建模.本文選擇SVM、PPR和RF 3種方法，并利用內(nèi)外部驗(yàn)證系數(shù)對(duì)模型進(jìn)行評(píng)價(jià).

1.4" 模型檢驗(yàn)

通過判定系數(shù)（R2）評(píng)估該模型的擬合優(yōu)度.訓(xùn)練集通過留一法交叉驗(yàn)證過程得出交叉驗(yàn)證參數(shù)Q2Loo，采用該參數(shù)對(duì)模型的性能進(jìn)行內(nèi)部驗(yàn)證，以評(píng)估模型的穩(wěn)健性.將測(cè)試集用作外部驗(yàn)證，利用外部驗(yàn)證參數(shù)Q2F1、Q2F2、Q2F3和一致性相關(guān)系數(shù)（concordance correlation coefficient，CCC）進(jìn)一步評(píng)估模型預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性［17］.對(duì)模型預(yù)測(cè)值與實(shí)驗(yàn)值進(jìn)行均方根誤差（root mean square error，RMSE）、平均絕對(duì)誤差（mean absolute error，MAE）分析，以衡量模型的精度.

1.5" 模型的應(yīng)用域

通過Williams 圖來評(píng)價(jià)QSTR模型的應(yīng)用范圍，并判定參與建模的樣本中是否存在異常點(diǎn)［18］.

2" 結(jié)果和討論

2.1" 主成分分析

對(duì)107種物質(zhì)進(jìn)行主成分分析，當(dāng)本征值大于1時(shí)，前3個(gè)主成分的總貢獻(xiàn)率為51.23%，它們各自的方差貢獻(xiàn)率分別為38.07%，8.02%和5.14%.這3個(gè)主成分分析的載荷圖如圖1所示，樣本之間不存在明顯的聚類，1號(hào)化合物（六氯乙烷）位置離大多數(shù)化合物比較遠(yuǎn)，但不能證明其屬于“異常點(diǎn)”，所以該化合物仍被保留在數(shù)據(jù)集中（在其他體系的分析中也有類似的情況，即含鹵原子較多的化合物表現(xiàn)與其余物質(zhì)差異較大）.根據(jù)PCA結(jié)果，按照3∶1的比例劃分?jǐn)?shù)據(jù)集，將其中80個(gè)樣本作為訓(xùn)練集用于建模，其余27個(gè)樣本作為測(cè)試集用來檢測(cè)模型的性能.從圖1可以清楚地看到，訓(xùn)練集樣本和測(cè)試集樣本的分布比較均勻，訓(xùn)練集樣本能代表測(cè)試集樣本的結(jié)構(gòu)特點(diǎn)和信息，這表明本研究中的數(shù)據(jù)集劃分是比較合理的.

2.2" MLR模型結(jié)果

利用逐步多元線性回歸得到了包含7個(gè)描述符的模型，見表2.各描述符的VIF值都低于5，表明變量之間不存在共線性［19］，所以該MLR模型具有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義.

該模型的統(tǒng)計(jì)參數(shù)如圖 2和表3所示.從圖2可知，MLR模型的R2＞0.8，且擁有較低的MAE及RMSE值.從表3可得，其他驗(yàn)證系數(shù)Q2Loo ＞0.5，Q2F1、Q2F2、Q2F3＞0.5，CCC＞0.85，表明所建模型具有較好的擬合優(yōu)度、魯棒性和預(yù)測(cè)性能，滿足QSTR建模標(biāo)準(zhǔn)［20］.且模型的R2-Q2＜0.3，說明模型沒有過擬合現(xiàn)象.

2.3" 模型機(jī)理解釋

本文中涉及到的除草劑結(jié)構(gòu)繁雜，因此其對(duì)

羊頭鰷魚的急性毒性與結(jié)構(gòu)參數(shù)之間的關(guān)系也比較復(fù)雜.表2中描述符的t值表明，在該最優(yōu)模型

中，描述符AlogP、P_VSA_MR_3對(duì)模型的貢獻(xiàn)最大，也是影響除草劑對(duì)羊頭鰷魚毒性強(qiáng)弱的主要因素.AlogP、P_VSA_MR_3、Mor20v、SpMax2_Bh（m） 4個(gè)分子描述符的t值與系數(shù)均為正值，表示其與pLC50值呈正相關(guān)關(guān)系.其余3個(gè)描述符CATS2D_01_LL、F04［O-Cl］、B06［O-O］則恰好相反，t值與系數(shù)均為負(fù)值，表示其與pLC50值呈負(fù)相關(guān)關(guān)系.AlogP指的是化合物脂水分配系數(shù)的對(duì)數(shù)值，用以評(píng)估化合物的親脂性.親脂性是指化合物在脂質(zhì)雙層中的親和力，通常用于描述化合物在生物體內(nèi)的代謝和轉(zhuǎn)運(yùn)情況.AlogP值越高，說明化合物更容易在脂質(zhì)雙層中分布，從而更容易透過細(xì)胞膜進(jìn)入細(xì)胞內(nèi)部.因此，具有較高親脂性的化合物更容易對(duì)羊頭鰷魚產(chǎn)生毒性.文獻(xiàn)［12］中描述親脂性的描述符CrippenLogP對(duì)該文所建模型影響最大且呈正相關(guān)，該結(jié)論與本研究一致.P_VSA_MR_3為在一定范圍內(nèi)具有性質(zhì)P的范德華表面積（VSA）的量.Mor20v是3D-MoRSE描述符，剔除了氫原子，考慮其他原子對(duì)分子幾何結(jié)構(gòu)的影響.SpMax2_Bh（m）是負(fù)荷矩陣特征值，是負(fù)荷矩陣按原子質(zhì)量進(jìn)行加權(quán)后得出的第二大特征值.具體而言，該值越大通常意味著分子中存在更多的雙鍵或者共軛結(jié)構(gòu)，該值與pLC50值呈正相關(guān)關(guān)系，因此分子中雙鍵或共軛結(jié)構(gòu)越多，分子對(duì)羊頭鰷魚的毒性越強(qiáng).CATS2D_01_LL是基于拓?fù)渚嚯x的CATS2D描述符，它表示每個(gè)分子結(jié)構(gòu)中拓?fù)渚嚯x01處的藥效團(tuán)點(diǎn)對(duì)LL與CATS2D電子供體的關(guān)系，由于它與pLC50值呈負(fù)相關(guān)關(guān)系，所以隨著電子供體數(shù)量的增加，除草劑對(duì)羊頭鰷魚的毒性作用減弱.F04［O-Cl］、B06［O-O］都是基于拓?fù)渚嚯x的2維原子對(duì)類型描述符，F(xiàn)04［O-Cl］代表O-Cl原子對(duì)出現(xiàn)了4次，B06［O-O］表示拓?fù)渚嚯x6處存在O-O原子對(duì).它們都與pLC50值呈負(fù)相關(guān)關(guān)系，因此除草劑分子結(jié)構(gòu)中應(yīng)盡量多地含有O-Cl原子對(duì)和O-O原子對(duì).

2.4" 非線性模型結(jié)果

基于逐步多元線性回歸方法選取的7個(gè)描述符作為輸入變量，借助R軟件，分別建立了非線性SVM、PPR和RF模型.

采用留一法交互檢驗(yàn)的結(jié)果，最終確定SVM模型的最優(yōu)參數(shù)為C=7，γ=0.01，ε=0.01，相應(yīng)的支持向量機(jī)個(gè)數(shù)為78.PPR模型中nterms=7，使用網(wǎng)格調(diào)參對(duì)參數(shù)（optlevel，span）進(jìn)行搜尋，最終得到的最優(yōu)參數(shù)組合為：nterms＝7，optlevel＝1，span＝0.66.當(dāng)ntree=199，mtry=7時(shí)，得到最優(yōu)RF模型.

由圖2及表3可知，3個(gè)非線性模型均有良好的預(yù)測(cè)能力和穩(wěn)健性，且外部驗(yàn)證結(jié)果說明3個(gè)模型均有良好的預(yù)測(cè)能力.R2-Q2＜0.3，表示它們均未過擬合.模型擬合及預(yù)測(cè)能力RF＞PPR＞SVM，RF模型在3個(gè)非線性模型中各驗(yàn)證參數(shù)均為最優(yōu)，相對(duì)于其他兩個(gè)模型來說，RF有著訓(xùn)練過程簡(jiǎn)單、容易實(shí)現(xiàn)、泛化能力強(qiáng)等多個(gè)優(yōu)勢(shì).整個(gè)數(shù)據(jù)集的統(tǒng)計(jì)結(jié)果：RF（R2=0.922，RMSE=0.365，MAE=0.246）＞PPR（R2=0.855，RMSE=0.416， MAE=0.331）＞SVM（R2=0.816，RMSE=0.475，MAE=0.362）.

SVM、PPR及RF預(yù)測(cè)模型擬合效果如圖3、圖4所示.由圖3、圖4也可看出，RF模型所預(yù)測(cè)的結(jié)果中絕大多數(shù)化合物的誤差較其他3個(gè)模型更小.以上結(jié)果說明，除草劑結(jié)構(gòu)與羊頭鰷魚急性毒性作用之間的關(guān)系較為復(fù)雜，應(yīng)用同樣的結(jié)構(gòu)描述符，非線性方法建模更能準(zhǔn)確地描述結(jié)構(gòu)因素與毒性作用之間的關(guān)系.

2.5 應(yīng)用域分析

RF方法所建QSTR模型Williams應(yīng)用域的表征圖如圖5所示.該模型的適用范圍為hi＜h*（h*=0.3）的區(qū)域，而模型中的大部分除草劑都處于適用范圍內(nèi)，表明該QSTR模型具有一定的

預(yù)測(cè)能力及泛化能力.只有訓(xùn)練集中15號(hào)化合物辛酰溴苯腈大于杠桿警戒值h*=0.3，因本研究數(shù)據(jù)中苯甲腈類化合物僅此一個(gè)，其分子結(jié)構(gòu)較其他化合物差異較大，所以具有較高的杠桿值.但該化合物的δi仍在標(biāo)準(zhǔn)殘差的絕對(duì)值小于3的界定范圍內(nèi)，說明本RF模型能對(duì)其進(jìn)行較為準(zhǔn)確的預(yù)測(cè)，一定程度上也表明該模型對(duì)苯甲腈類化合物有一定的外推能力.

3" 結(jié)論

基于Dragon分子結(jié)構(gòu)描述符，應(yīng)用MLR、SVM、PPR以及RF方法分別建立了107種除草劑對(duì)于羊頭鰷魚急性毒性的QSTR模型，所得結(jié)果令人滿意.各模型的R2、Q2及各指標(biāo)均超過標(biāo)準(zhǔn)值，且大部分除草劑都在給出的應(yīng)用域范圍內(nèi).其中，非線性模型（SVM、PPR以及RF）結(jié)果均優(yōu)于線性模型（MLR）結(jié)果，且RF模型的擬合及預(yù)測(cè)能力最為優(yōu)異.這說明除草劑結(jié)構(gòu)與羊頭鰷魚急性毒性作用之間的關(guān)系較為復(fù)雜，而非線性方法建模更能準(zhǔn)確地描述結(jié)構(gòu)因素與毒性作用之間的關(guān)系.在所選的7個(gè)描述符中，AlogP與P_VSA_MR_3這兩種描述符與pLC50之間存在著很強(qiáng)的聯(lián)系，表明具有較高親脂性的化合物對(duì)水生生物更容易產(chǎn)生毒性.因此，本文提出的模型可用于預(yù)先評(píng)估適用范圍內(nèi)化學(xué)品的急性毒性，并為未來設(shè)計(jì)新除草劑時(shí)提供毒性參考，以支持設(shè)計(jì)安全的概念.

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［責(zé)任編輯：紀(jì)彩虹］