Quantitative Structure-Activity Relationships in Environmental Sciences pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Setac Press

作者:

出品人:

页数:0

译者:

出版时间:1997-09

价格:USD 80.00

装帧:Hardcover

isbn号码:9781880611234

丛书系列:

图书标签:

• QSAR
• Environmental Science
• Ecotoxicology
• Chemical Ecology
• Molecular Modeling
• Environmental Chemistry
• Toxicology
• Risk Assessment
• Computational Chemistry
• Structure-Activity Relationship

环境科学中定量构效关系：理论、方法与应用 本书简介 本书深入探讨了环境科学领域中一个至关重要的交叉学科——定量构效关系（QSAR）的理论基础、前沿方法以及广泛的应用。环境问题日益复杂化，从新型污染物的风险评估到生态系统健康监测，都迫切需要精确的预测工具。本书旨在为环境化学家、毒理学家、生态学家以及政策制定者提供一个全面且实用的参考框架，用以理解和预测环境物质的行为、毒性及环境归趋。 第一部分：QSAR理论基石与环境化学背景 环境科学中的QSAR并非孤立的数学工具，它建立在严谨的化学和物理化学原理之上。本部分首先梳理了化学结构与环境效应之间内在联系的理论基础。 第一章：环境系统中的分子作用机制 详细阐述了环境污染物（如持久性有机污染物、新兴污染物、重金属等）在生物体和非生物环境（水、土壤、沉积物）中发生相互作用的基本化学驱动力。重点讨论了范德华力、氢键、疏水相互作用、配位作用等在环境介导的吸收、转运和生物转化过程中的核心地位。引入了描述分子拓扑结构和电子性质的关键环境化学参数，为后续的定量化打下基础。 第二章：环境QSAR的演进与分类 回顾了QSAR在环境科学中从早期经验性模型到现代计算模型的历史发展脉络。系统地分类了当前主流的QSAR模型：基于描述符的模型（Descriptor-Based QSAR）、基于机制的模型（Mechanistic QSAR）以及基于指纹图谱的模型（Fingerprint-Based Models）。强调了区分定性结构活性关系（QLSAR）与定量结构活性关系（QSAR）在环境风险评估中的重要性。 第三章：环境描述符的构建与选择 本章是量化结构的基础。详细介绍了用于描述分子环境行为的关键物理化学描述符。内容涵盖了： 拓扑描述符（Topological Descriptors）： 如分子量、极性表面积（PSA）、连接指数等，它们反映了分子骨架的复杂程度。 电子描述符（Electronic Descriptors）： 如电荷密度、偶极矩、HOMO/LUMO能级等，它们决定了分子间的电子云相互作用。 疏水性描述符（Hydrophobicity Descriptors）： 重点讲解对数辛醇-水分配系数（$log K_{ow}$）在预测生物富集性和跨膜转运中的核心地位，并探讨了基于溶解度和蒸汽压的替代指标。 三维描述符（3D Descriptors）： 如何利用构象信息来捕捉与生物靶点（如酶活性位点或受体口袋）的精确空间匹配。 第二部分：高级建模技术与统计学验证 成功构建一个具有环境预测能力的QSAR模型，需要精湛的统计学和计算建模技能。本部分聚焦于数据处理、模型训练与严格的性能评估。 第四章：环境数据集的预处理与质量控制 环境数据的不确定性是QSAR面临的主要挑战之一。本章指导读者如何进行高标准的“垃圾进，垃圾出”管理。内容包括：结构一致性检查（消除同分异构体的歧义）、环境效应数据的标准化（如统一单位和剂量表达）、去除异常值（Outliers）的统计学方法，以及如何处理多重共线性和数据稀疏性问题。特别关注了数据空间（Applicability Domain, AD）的界定，确保模型预测的可靠性范围。 第五章：经典统计回归模型在环境QSAR中的应用 系统阐述了多元线性回归（MLR）和多元非线性回归（MNLR）在建立构效关系中的应用。详细解析了最小二乘法（OLS）的假设条件，以及如何通过逐步回归、主成分回归（PCR）和偏最小二乘回归（PLS）来解决描述符间的高度相关性问题。强调了模型的统计显著性检验（如$F$检验和$t$检验）以及调整$R^2$的解读。 第六章：机器学习与人工智能驱动的QSAR建模 随着计算能力的提升，现代环境QSAR正加速向机器学习方法迁移。本章深入介绍非线性建模技术： 支持向量机（SVM）与随机森林（RF）： 阐述其在处理复杂、高维环境数据集时的优势，以及参数优化（如核函数选择和树的数量）。 人工神经网络（ANN）与深度学习： 探讨深度学习在自动特征提取（从原始分子结构信息中学习环境相关特征）方面的潜力，尤其是在预测复杂毒性终点（如内分泌干扰活性）时的应用案例。 模型解释性（Explainability）： 讨论如何使用SHAP值等方法来解释复杂黑箱模型的环境学意义，确保模型不仅预测准确，而且具有科学可解释性。 第七章：模型的验证、评估与监管标准 一个环境QSAR模型的价值完全取决于其稳健性和可信度。本章详述了验证流程： 内验证（Internal Validation）： 包括留一法（LOOCV）、交叉验证（K-Fold）等，用于评估模型的内在稳定性。 外验证（External Validation）： 强调使用独立数据集进行预测，这是检验模型泛化能力的关键步骤。 性能指标： 除了传统的$Q^2$和RMSE，还讨论了环境风险评估特有的敏感性（Sensitivity）、特异性（Specificity）和准确率（Accuracy）的计算。详细对标OECD（经济合作与发展组织）和USEPA（美国环保署）对QSAR模型提交的监管标准和要求。 第三部分：环境科学中的核心应用案例 本部分将理论与方法论应用于具体的环境挑战中，展示QSAR在决策支持中的实际价值。 第八章：环境归趋预测：迁移与转化 QSAR模型在预测污染物在环境介质间的分配至关重要。应用实例包括： 生物富集/生物放大潜力（BCF/BAF）： 基于$log K_{ow}$和分子体积的模型，用于评估持久性有机污染物在食物网中的风险。 土壤/沉积物吸附系数（$K_{oc}$）模型： 预测污染物在土壤有机质中的滞留能力，指导污染场地修复策略。 环境降解速率预测： 利用分子结构信息预测水解、光解和生物降解的半衰期，评估污染物的环境寿命。 第九章：生态毒性与人类健康风险评估 QSAR是替代动物实验（3R原则）的重要工具。本章集中讨论毒理学应用： 水生生物毒性（如藻类、水蚤、鱼类）： 建立与细胞膜麻醉作用（Narcosis）和特定靶点抑制相关的QSAR模型。 内分泌干扰物（EDCs）的筛选： 利用基于受体结合（如雌激素受体、雄激素受体）的QSAR模型，快速筛查潜在的内分泌活性物质。 致突变性和致癌性预测（Mutagenicity/Carcinogenicity）： 探讨使用基于片段（Fragment-based）和基于邻近性（Proximity-based）的模型来识别潜在的毒性反应基团（Toxicophores）。 第十章：前沿交叉领域与未来展望 本章展望了环境QSAR的未来发展方向，特别是与新兴技术和复杂系统的融合。 多尺度建模： 结合分子QSAR（微观）与生理药代动力学模型（PBPK，中观）进行更精确的暴露-效应评估。 高通量筛选（HTS）数据的整合： 如何利用HTS产生的海量生物活性数据（如体外高内涵筛选数据）来训练和优化环境QSAR模型，实现自动化风险评估。 基于反应的预测模型（RBA/RBC）： 探讨如何从反应机理出发，构建更能反映环境化学转化的动态预测模型。 本书内容丰富，结构清晰，旨在提供一个将环境科学的深度知识与现代计算工具相结合的权威指南，是相关研究人员和实践工作者案头不可或缺的工具书。

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