一种重金属毒性终点和海洋水质基准阈值的预测方法技术

本发明专利技术公开了一种重金属毒性终点和海洋水质基准阈值的预测方法，基于重金属结构参数和影响金属形态的海洋环境理化要素特征，建立多变量的定量结构‑毒性相关预测模型，实现了对海洋重金属“原位”毒性值的预测，并进一步将海洋中代表性水生生物的毒性预测值进行物种敏感度分析(SSD)，获得保护95％海洋生物的基准阈值。以Sigmoldal‑Logistic模型对SSD曲线进行拟合，曲线拟合参数与毒性预测模型中自变量进行多元相关性分析，本发明专利技术建立基于重金属结构和环境要素特征的物种敏感度分析普适模型，“量身定制”不同海洋环境中重金属的基准阈值，解决了因忽视水化学特征对毒性的影响而导致预测结果不准确的问题。

【技术实现步骤摘要】
一种重金属毒性终点和海洋水质基准阈值的预测方法
本专利技术涉及海洋环境中重金属生物效应和风险评价领域，具体为基于重金属形态和生物有效性的一种重金属毒性终点和海洋水质基准阈值的预测方法。
技术介绍
定量结构活性相关(QSAR)理论已取得重要进展，并在有机污染物的构效关系和毒性预测方面得到广泛应用。金属的定量构效关系研究始于上世纪七八十年代，但由于金属的形态和生物效应的复杂性，导致相关研究遇到了瓶颈，也是金属毒性预测领域的难点和挑战。例如，有效反映致毒机理的结构描述符难于获得，制约着QSAR在金属毒性预测中的应用。目前，获得金属毒性效应数据的唯一途径依然是通过传统毒理学试验测定，不仅耗费大量的人力、物力和财力，也必须面对生态伦理的挑战。进行金属定量构效关系和建模方法的研究对预测和评估生物效应具有广阔的应用前景。近年来，随着金属形态分析技术的进步和对致毒机理的认识逐渐深入，为金属QSAR研究提供了克服瓶颈的新途径。基于致毒机理相同的科学假设，在相对理想的体系下，可以基于已有的QSAR模型经济、高效地实现一系列金属生物效应的纵向预测。目前的金属毒性预测技术基于金属的物理化学参数初步构建了一系列定量离子特征-毒性模型。然而，已报道的研究工作仅关注于金属自身的结构特点，而忽视了外界水化学条件对金属生物效应的影响，QSAR模型不能实现对不同环境条件下生物效应的横向预测。考虑到金属的形态和生物有效性对金属毒性的影响，已开发出生物配位体(BioticLigandmodel，BLM)模型。模型的主要思想是金属毒性以金属在生物敏感受体-鱼鳃上的累积过程模拟，包括金属形态和竞争性阳离子的防护效应。影响毒性的所有水化学特征包括在内，整合了金属离子与Ca2+、Na+、Mg2+、H+的竞争作用，与非生物配体DOC、氯化物、碳酸盐和硫化物结合。该模型比较全面地考虑了影响金属生物有效性的因素，与建立在硬度基础上的模型相比，生物配体模型具有更好的预测能力，是一个能够替代生物毒性试验预测金属毒性的有用工具。到目前为止，模型中最全面的数据是关于铜对虹鳟鱼的毒性。Playle等发现鳃膜上的钠离子通道是铜急性毒性效应的生物配位体，通过在宽泛水质条件范围内测定铜在鱼鳃表面的累积来校准BLM模型中铜的吸收。RebortSantore发展了BLM模型，能够预测五种金属对五种水生生物的毒性效应。马义兵等对环境中金属BLM模型研究进展进行了较为全面的综述，并应用BLM模型预测我国多个水体的重金属毒性。Balistrieri等借鉴了生物配位体模型的原理，进一步预测了金属混合物对鳟鱼的复合毒性，同时指出温度、pH、主要离子浓度和溶解有机碳共同影响复合毒性。但是BLM模型的应用也存在一些限制，主要包括以下方面：多数物种的BLM模型还未开发出来，相关的平衡系数有待率定和评估；针对不同物种的环境条件范围存在差异，超出范围时BLM模型不再适用；痕量金属的吸收要受生物学的控制，急性毒性的预测优于慢性。自然界的重金属并不是单独存在的，模型没有考虑多种重金属的复合效应对这种金属毒性的影响；针对特定金属开发的BLM模型，不能直接通过参数校正预测其他金属的毒性。因此，在BLM模型中引入金属结构特征参数，将有效扩展模型的应用范围。在不同外部环境条件下预测的毒性效应更贴近实际环境背景，使水生生物的保护更有针对性和科学性。总体而言，以上方法只考虑海洋环境中金属离子结构特征与毒性的定量关系，忽视了环境理化要素特征对毒性的影响。对于重金属“原位”毒性的定量预测，缺乏系统的研究和可靠的预测方法。
技术实现思路
名称解释：重金属“原位”毒性：区别于实验室人为设定条件下毒性测试获得的毒性阈值，“原位”毒性指水生模式生物在实际野外环境中开展毒性实验获得的毒性阈值，受环境理化要素的变化而改变。海洋重金属“原位”毒性值：本专利技术的毒性数据都是在海水背景中测定完成的，并重点反映了温度和盐度两个指标对毒性阈值的影响。本专利技术的目的在于提供一种基于重金属化学形态和海洋水体环境特征的重金属毒性终点和海洋水质基准阈值的预测方法，用以解决忽视了水化学特征对毒性的影响而导致预测结果不准确的问题。为实现上述目的，本专利技术提出了海洋环境中重金属“原位”毒性和基准预测方法，基于重金属结构参数和影响金属形态的海洋环境理化要素特征，建立多变量的定量结构-毒性相关预测模型，预测海洋重金属“原位”毒性值。进一步将海洋中代表性水生生物的毒性预测值进行物种敏感度分析(Speciessensitivitydistributionanalysis，SSDs)，获得保护95％海洋生物的基准阈值。以Sigmoldal-Logistic模型对SSD曲线进行拟合，曲线拟合参数与毒性预测模型中多变量进行相关性分析，建立基于重金属结构和环境要素特征的物种敏感度分析普适模型，“量身定制”不同海洋环境中重金属的基准阈值。基于重金属形态和生物有效性的生物毒性水质基准预测方法，包括以下步骤：步骤a，毒性效应终点数据采集，筛选，汇总；步骤b，通过单一变量的Pearson相关性分析，获得最优重金属结构描述符和海洋环境理化要素指标；步骤c，构建多元海洋毒性预测模型及稳健性检验；步骤d，模型验证；随机从训练集中抽出一个数据，用其他的毒性数据和步骤c获得的最佳结构描述符建立多元回归模型，根据抽出数据的预测值与实验值的比较，来校验所建立的多元相关模型；步骤e，基于海洋生态系统模式生物的定量结构-毒性相关模型，通过正交实验设计，计算典型重金属在不同温度和盐度条件下的急性毒性终点预测值；并利用得到的预测值构建物种敏感度分布曲线；拟合采用Sigmoidal-Logistic模型；式中，a表示振幅，k表示曲线倾斜度，xc表示中间值；步骤f，以软指数σp，温度T和盐度S为自变量，SSDs曲线拟合参数为因变量进行多元线性和非线性回归分析，构建定量相关关系模型；步骤g，预测海洋急性基准阈值；计算特定金属在不同温度、盐度条件下对应的SSDs方程，累计概率为0.05对应的剂量阈值为保护95％海洋水生生物免受的危害浓度阈值(HC5)。优选地，所述步骤a具体包括以下步骤：步骤a1、数据采集过程；步骤a2、数据筛选过程：数据筛选满足的条件为：1)重金属海洋生物急性毒性终点数据来源于科学引文索引期刊报道和美国环境保护局(U.S.EPA)生态毒理数据库；2)每个毒性数据必须包括科学，完整的试验条件参数，至少包括温度，酸度，硬度和盐度，不同水化学参数的范围是温度10～30℃之间，酸度5.5～8之间，硬度20～5000mg/L之间，盐度10～35‰；3)包含美国环保局推荐的至少3门8科海洋物种类型，对于每种生物，至少包含6种金属的毒性试验数据；4)毒性终点数据类型为致死率，表示为LC50；步骤a3、数据运算过程；以重金属的水溶液浓度为数据的衡量指标；步骤a4，数据汇总过程：最终得到的数据集包括金属本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种重金属毒性终点和海洋水质基准阈值的预测方法，其特征在于，包括以下步骤：/n步骤a，毒性效应终点数据采集，筛选，汇总；/n步骤b，通过单一变量的Pearson相关性分析，获得最优重金属结构描述符和海洋环境理化要素指标；/n步骤c，构建多元海洋毒性预测模型及稳健性检验；/n步骤d，模型验证；/n随机从训练集中抽出一个数据，用其他的毒性数据和步骤c获得的最佳结构描述符建立多元回归模型，根据抽出数据的预测值与实验值的比较，来校验所建立的多元线性模型；/n步骤e，基于海洋生态系统模式生物的定量结构-毒性相关模型，通过正交实验设计，计算典型重金属在不同温度和盐度条件下的急性毒性终点预测值；并利用得到的预测值构建物种敏感度分布曲线；拟合采用Sigmoidal-Logistic模型；/n

【技术特征摘要】
1.一种重金属毒性终点和海洋水质基准阈值的预测方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤a，毒性效应终点数据采集，筛选，汇总；
步骤b，通过单一变量的Pearson相关性分析，获得最优重金属结构描述符和海洋环境理化要素指标；
步骤c，构建多元海洋毒性预测模型及稳健性检验；
步骤d，模型验证；
随机从训练集中抽出一个数据，用其他的毒性数据和步骤c获得的最佳结构描述符建立多元回归模型，根据抽出数据的预测值与实验值的比较，来校验所建立的多元线性模型；
步骤e，基于海洋生态系统模式生物的定量结构-毒性相关模型，通过正交实验设计，计算典型重金属在不同温度和盐度条件下的急性毒性终点预测值；并利用得到的预测值构建物种敏感度分布曲线；拟合采用Sigmoidal-Logistic模型；



式中，а表示振幅，k表示曲线倾斜度，xc表示中间值；
步骤f，以软指数σp，温度T和盐度S为自变量，SSDs曲线拟合参数为因变量进行多元线性和非线性回归分析，构建定量相关关系模型；
步骤g，预测海洋急性基准阈值；
计算特定金属在不同温度、盐度条件下对应的SSDs方程，累计概率为0.05对应的剂量阈值为保护95％海洋水生生物免受的危害浓度阈值HC5。


2.根据权利要求1所述的预测方法，其特征在于，所述步骤a具体包括以下步骤：
步骤a1、数据采集过程；
步骤a2、数据筛选过程：数据筛选满足的条件为：
1)重金属海洋生物急性毒性终点数据来源于科学引文索引期刊报道和美国环境保护局生态毒理数据库；
2)每个毒性数据必须包括科学，完整的试验条件参数，至少包括温度，酸度，硬度和盐度，不同水化学参数的范围是温度10～30℃之间，酸度5.5～8之间，硬度20～5000mg/L之间，盐度10～35‰；
3)包含美国环保局推荐的至少3门8科海洋物种类型，对于每种生物，至少包含6种金属的毒性试验数据；
4)毒性终点数据类型为致死率，表示为LC50；
步骤a3、数据运算过程；
以重金属的水溶液浓度为数据的衡量指标；
步骤a4，数据汇总过程：
最终得到的数据集包括金属分子式，受试生物类型，毒性效应类型，终点指标，试验条件，暴露时间和数据来源。


3.根据权利要求1所述的预测方法，其特征在于，步骤b中所述重金属结构描述符包括软指数σp、单位电荷软指数σp/Z、原子序数AN、离子半径r、IP：ON态离子的离子势、IP(N+1)：ON+1态离子的离子势、IP(N+1)和IP的差值ΔIP、原子量AW、鲍林电负性Xm、共价指数Xm2r、原子电离势AN/ΔIP、第一水解常数|logKOH|、电化学势ΔE0；所述环境理化要素指标包括温度T，盐度S，酸度pH和硬度。


4.根据权利要求3所述的预测方法，其特征在于，步骤b具体包...

【专利技术属性】
技术研发人员：穆云松，吴丰昌，
申请(专利权)人：中国人民大学，
类型：发明
国别省市：北京;11