用密度泛函理论预测酚类化合物的正辛醇/水分配系数

叶庆国,宋 斌,张宏哲,张德强,张 帆

(1.青岛科技大学化工学院,山东青岛266042;2.中国石油化工股份有限公司青岛安全工程研究院,化学品安全控制国家重点实验室,山东青岛266071)

用密度泛函理论预测酚类化合物的正辛醇/水分配系数

叶庆国1,宋 斌1,张宏哲2,张德强1,张 帆2

(1.青岛科技大学化工学院,山东青岛266042;2.中国石油化工股份有限公司青岛安全工程研究院,化学品安全控制国家重点实验室,山东青岛266071)

利用密度泛函理论(DFT),基于B3L YP/6-31 G(d,p)和B3L YP/6-311 G(d,p)两种水平计算了36种酚类化合物的分子结构参数和热力学参数,建立了两种水平的正辛醇/水分配系数(Kow)的定量结构-性质关系模型;确定相关系数(R)分别为0.988和0.988,交叉验证系数(q2)分别为0.94和0.96,并用变异膨胀因子(Vif)和t值对模型进行了检验.结果表明,基于B3L YP/6-31 G(d,p)和B3L YP/6-311 G(d,p)的模型均具有较好的预测能力;其中B3L YP/6-31 G(d,p)基组较小,所需运算时间短,且所得模型更稳健,更适用于预测酚类化合物的Kow.

酚类;正辛醇/水分配系数;定量结构-性质关系(QSPR);密度泛函理论;预测

欧盟于2007年6月实施了REACH法规,要求对化学品进行注册和安全评估之后,方可进入欧盟市场[1].有机化合物的正辛醇/水分配系数(Kow)是一种评估所需的非常重要的参数,能在一定程度上反映其亲脂性、疏水性及在生物体内的富集和在环境中的迁移能力,在环境风险评价中有着重要的作用[2-4].实验测定有机化合物Kow是最直接、有效的方法[5],但是随着现今化学工业的迅猛发展,化学品的种类和数量越来越多,实验测定每种化学品的Kow耗时、耗力、耗财,也是不现实和不足取的[6].因此,可采用定量结构-性质关系对有机化合物Kow进行预测.酚类化合物是一种重要的环境污染物,因此,对其进行定量结构-性质(QSPR)研究具有重要的意义.

本文作者首先采用 Gaussian 03量子化学计算软件,分别在B3L YP/6-31G(d,p)和B3L YP/6-311G(d,p)两种水平对36种酚类化合物进行了计算,得到其相应的结构参数和热力学参数,然后结合实验数据,建立了预测酚类化合物logKow的QSPR模型,并利用逐一交叉验证法评价了模型的稳健性,为研究酚类化合物的理化性质提供理论依据.

1 计算方法

采用 Gaussian03量子化学计算软件分别在B3L YP/6-31G(d,p)和B3L YP/6-311G(d,p)两种水平上计算了36种酚类化合物的结构参数和热力学参数.结构参数包括:最正氢原子电荷(q+H),最负原子电荷(q-),分子最高占据轨道能级(EHOMO),分子最低未占轨道能级(ELUMO),偶极矩(μ),分子摩尔体积(Vm),化学势(λ),化学硬度(η),λ、η分别表示为[7]:

热力学参数包括:总能量(ET),零点振动能(EZP),焓(H),自由能(G)和熵(S).用SPSS软件进行多元逐步线性回归得到logKow实验值和参数之间的构效关系方程,用变异膨胀因子(Vif)评价变量之间的相关性[8],对自变量在显著水平α=0.05时进行t检验,用逐一交叉验证法检验模型的稳定性[9].36种酚类化合物的结构参数和热力学参数的计算结果列于表1和表2,logKow的实验值(exp)取自美国环保署和Syracuse研究公司联合开发的EPI软件包、计算值(prep)和残差(diff)列于表3.36种化合物的名称见表3.

表1 酚类化合物B3L YP/6-31G(d,p)计算得到的结构参数Table 1 Structural descriptors by B3L YP/6-31G(d,p)for phenol compounds

续表1

表2 酚类化合物B3L YP/6-31G(d,p)计算得到的热力学参数Table 2 Thermodynamic descriptors by B3L YP/6-31G(d,p)for phenol compounds

续表2

表3 酚类化合物的logKow实验值和B3L YP/6-31G(d,p)水平的计算值Table 3 The experimental and predicted logKowby B3L YP/6-31G(d,p)of phenol compounds

2 结果与讨论

2.1 QSPR模型的建立

采用多元逐步线性回归得到的logKow与结构和热力学参数之间的模型方程,见表4.

表4 不同计算水平得出的logKow的模型方程Table 4 logKowdependent equations computed at different levels

表4中两种模型的样本数(N)皆为36,计算所得相关系数(R)皆大于0.98,交叉验证相关系数(q2)分别等于或大于0.94,标准偏差(SD)均小于0.18,说明两种模型均具有很好的线性相关性.由表4中式1、2可知:logKow随G(负值)和q-(负值)的减小而增大,与EZP正相关,与负相关.化合物logKow实验值与B3L YP/6-31G(d,p)水平计算值的关系如图1所示.

2.2 模型的检验

用变异膨胀因子(Vif)检验进入模型变量之间的多重共线性,它能够反映方程中自变量之间的相关程度[10].Vif定义为:Vif=1/(1-r2),其中,r为模型中参数之间的相关系数.Vif=1.0时,参数之间不存在相关性;110时,模型不稳健,变量之间存在很强的相关性,需要重新检查变量间的相关系数[11-12].两种模型中变量的Vif及t值见表5.

图1 酚类化合物logKow文献值与计算值之间的关系Fig.1 Relationship between experimental and calculated logKowof phenols

表5 两种计算水平所得自变量的Vif和t值Table 5 Vifandtvalues of independent variables at two levels

表5中,B3L YP/6-31G(d,p)水平建立的模型的各个参数的Vif均小于5.0,表明模型中变量间的相关性很小,模型是稳健的,可以接受.B3L YP/6-311G(d,p)水平建立的模型的q+H和q-的Vif分别为6.061和6.259,皆大于5.0,说明二者之间有一定相关性,模型不够稳健.B3L YP/6-31G(d,p)水平建立的模型的各自变量的t值分别为-33.576,14.338,-7.085,-4.543均大于置信度为95%的标准t值(tα/2=2.03),说明此模型是可行的,并进一步验证了模型的稳定性.G的t值绝对值大于的t值绝对值,说明G对logKow的影响较更为显著.

3 结论

在B3L YP/6-31G(d,p)和B3L YP/6-311G(d,p)两种水平上计算得到了部分酚类化合物的结构和热力学参数,将这些参数作为描述符,得到酚类化合物的logKow与其结构和热力学参数的定量结构-关系方程.两种方法得到的结果相近,而在B3L YP/6-31G(d,p)水平上建立的模型更为稳健,且B3L YP/6-31G(d,p)具有基组小,运算时间短,比较经济可靠的特点,可以用于酚类化合物Kow的预测.

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Predictingn-octanol/water partition coefficient of phenols with density functional theory

YE Qing-guo1,SON GBin1,ZHANG Hong-zhe2,ZHANG De-qiang1,ZHANG Fan2

(1.College of Chemical Engineering,Qingdao University of Science and Technology,Qingdao266042,Shandong,China;2.State Key L aboratory of Saf ety and Control f or Chemicals-Qingdao Research Institute of Saf ety Engineering,S INOPEC,Qingdao266071,Shandong,China)

Structural and thermodynamic parameters of 36 phenol compounds were optimized by using density functional theory(DFT)at the levels of B3L YP/6-31G(d,p)and B3L YP/6-311G(d,p),respectively.As-obtained parameters were used to establish the quantitative structureproperty relationship models forn-octanol/water partition coefficient.The correlation coefficients(R)were determined to be 0.988 and 0.988,and the cross validated correlation coefficients(q2)were determined to be 0.94 and 0.96,respectively.The models were validated byVif(variance inflation factors)and t-test.Results show that both models obtained at the B3L YP/6-31G(d,p)and B3L YP/6-311G(d,p)levels have good predictive ability,and B3L YP/6-31G(d,p)is more suitable for predicting theKowof phenol compounds,due to its shorter time needed and more robust model.

phenols;n-octanol/water partition coefficient;quantitative structure-property relationship(QSPR);DFT;prediction

O 643.38

A

1008-1011(2011)04-0066-06

2010-12-28.

叶庆国(1957-),女,教授,主要从事传质与分离研究.E-mail:yeqingguo@qust.edu.cn.