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北科德源科研团队在化合物对蜜蜂的急性毒性研究取得重要进展
发布时间:2018-01-23 09:52:12  点击量:763

蜜蜂是一种重要的传粉昆虫,近年来严重的农药滥用以及工业污染等导致世界各地都出现了严重的种群衰退现象。根据已知化合物对蜜蜂的毒性数据,对比有毒化合物与无毒化合物的理化性质,构建用于预测化合物是否对蜜蜂具有毒性的计算机模型,将有助于理解对蜜蜂具有急性毒性的化合物的结构特点,并对化合物进行快速准确地环境风险评估。



北科德源研究人员充分收集了现有的化合物蜜蜂毒性试验数据,采用机器学习方法,构建了化合物的蜜蜂毒性预测模型。经过文本挖掘与人工比对,研究人员构建了一个高质量的包含251种化合物的数据集。其中208种化合物用于模型训练,43种化合物用作外部验证。

表1. 训练集与验证集化合物数量

使用水溶性 (solubility)、Alog P、分子量(MW)氢键受体数量(H-acceptors)与氢键供体数量(H-donors)构建的雷达图显示,数据集中的化合物具有广阔的化学空间,Tanimoto相似性热点图也显示这些化合物具有很好的多样性。

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说明: D:\工作\2017年\课题\honey bee toxicity\文章写作\JCIM投稿\Figures\Figure 2.jpg

研究人员计算了化合物的12种重要的理化性质,分析有毒化合物与无毒化合物的理化性质差异。

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说明: D:\工作\2017年\课题\honey bee toxicity\文章写作\JCIM投稿\Figures\Figure 4.jpg

理化性质分析结果显示,AlogP、logD、MSA、MW和nRTB等5种理化性质与LD50值成反比,logS和nHBD两种理化性质与LD50值成正比。表明AlogP、logD、MSA、MW和nRTB与化合物的蜜蜂毒性正相关,logS和nHBD与化合物蜜蜂毒性负相关。

研究人员利用这12种理化性质与多种不同类型的分子指纹进行分子表征,结合SVM等5种机器学习方法进行计算机模型构建。构建的计算机模型经过内部5折交叉验证和外部验证,使用SVM算法与MACCS指纹构建的模型预测能力最强,整体预测准确率达到89.90%(5折交叉验证)和83.42%(外部验证)。使用这样的计算模型,可以快速准确地预测化合物是否可以对蜜蜂造成急性毒性。

表2. 模型外部验证结果

此外,经过不同结构片段的频率分析,研究人员发现了7种结构片段在有毒化合物中出现的频率明显高于无毒化合物,这7种结构片段可以被看做与化合物蜜蜂毒性相关的警示结构,用于化合物的蜜蜂毒性评价。


借助SVM算法与MACCS指纹构建的模型已经整合到北科德源计算机辅助药物筛选平台的化合物ADMET性质预测模块(http://www.vslead.com/index.php?r=admet/index),供研究者在线使用。

该研究成果已经在线发表于国际药物设计顶级学术期刊J. Chem. Inf. Model.(IF=3.760): Xiao Li, Yuan Zhang, Hongna Chen, Huanhuan Li, and Yong Zhao. Insights into the Molecular Basis of the Acute Contact Toxicity of Diverse Organic Chemicals in the Honey Bee. J. Chem. Inf. Model., 2017, DOI: 10.1021/acs.jcim.7b00476.