[發明專利]一種預測抗生素類污染物聯合慢性毒性的方法有效
| 申請號: | 201110270841.0 | 申請日: | 2011-09-14 |
| 公開(公告)號: | CN102435599A | 公開(公告)日: | 2012-05-02 |
| 發明(設計)人: | 林志芬;高雅;鄒小明;尹大強 | 申請(專利權)人: | 同濟大學 |
| 主分類號: | G01N21/76 | 分類號: | G01N21/76;G01N21/64 |
| 代理公司: | 上海智信專利代理有限公司 31002 | 代理人: | 吳林松;周醒 |
| 地址: | 200092 *** | 國省代碼: | 上海;31 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 一種 預測 抗生素 污染物 聯合 慢性 毒性 方法 | ||
技術領域
本發明屬于環境污染檢測技術領域,涉及一種分子模擬預測抗生素污染物聯合毒性的方法。
背景技術
在環境中的污染物都是以混合形式存在的,而非單一污染;因此預測聯合毒性有重大的意義及價值。
抗生素作為一種新型污染物,研究表明它具有以下特性:1)環境中抗生素的持續排放導致抗生素具有擬持久性污染物的特性。2)長期暴露在抗生素的環境中容易導致生物體產生耐藥性,直接危害人類健康。3)抗生素對于環境中的其它有益生物具有毒害效應。研究表明,抗生素的存在導致污水處理微生物對污染物的降解能力大幅度下降。因此針對抗生素的環境特征開展生態毒理研究,對于我國抗生素污染治理和修復具有非常重要的科學意義和實踐價值。
現階段,人們主要圍繞以下幾個方面開展抗生素的生態毒理研究。
(1)單一毒性根據環境中的主要殘留類型,研究人員對受體生物的敏感性進行了研究,認為藻是評價抗生素環境毒性的最敏感生物,而發光菌是經典便捷的受體生物。
(2)聯合毒性抗生素在醫療中普遍存在的聯合使用導致污染區域中多種抗生素同時被檢測到成為常態。由于污染物組份間的相互作用,僅憑單一污染物的毒性數據往往會低估了混合物的真實環境毒性。如Quinn等測定了抗生素復合污染對水螅(Hydra?attenuata)的聯合毒性,結果表明該復合物毒性提高了2-3個數量級。
但是,現行方法的缺點有以下幾種:1)聯合毒性數據缺乏,導致毒性評價過程中忽視污染物間的聯合效應;2)慢性毒性數據缺乏,導致毒性評價過程中忽視慢性效應;3)慢性毒性方法有費時費力等缺陷,需要投入大量人力物力。
自從二十世紀量子力學(quantum?mechanics)的快速發展后,幾乎分子的一切性質,如結構(structure),構象(conformation),偶極矩(dipole?moment),游離能(ionization?potential),電子親和力(electron?affinity),電子密度(electron?density)...等,可經由量子力學計算獲得。計算與實驗的結果往往相當吻合,并且可經由分析計算的結果得到一些實驗無法獲得的資料。與實驗相較,利用計算機計算研究化學有下列幾項優點:1、降低成本,2、增加安全性,3、可研究極快速的反應或變化,4、得到較佳的準確度,5、增進對問題的了解。基于這些原因,分子的量子力學計算自1970年后乃逐漸受到重視。利用計算先行了解分子的特性,已成為合成化學家和藥物設計家所依賴的重要方法。藉此可設計出最佳的反應途徑,預測合成的可能性,并評估所欲合成分子的適用性,節省許多時間和材料的浪費。根據美國化學會數據庫(ACSdatabase)的統計,計算機計算在化學報告的百分比重逐年增加。今日化學的各個領域都將計算視為不可缺的工具,而且,計算效果正隨著方法的改良與計算機的發展,快速的提高。
發明內容
本發明的目的是提供一種預測抗生素類污染物聯合毒性的方法,建立利用同源建模對發光菌聯合慢性毒性進行測定的方法,可為我國抗生素類污染物的環境危險性評價相關理論與方法的發展與應用提供科學依據。
為實現上述目的,本發明的技術方案如下:
一種預測抗生素類污染物聯合慢性毒性的方法,其包括以下步驟:
(1)獲取抗生素理化參數;
(2)獲取受體蛋白及構建其同源模型,測定抗生素與受體蛋白的相互結合能;;
(3)測定抗生素聯合毒性;
(4)以抗生素理化參數、抗生素與受體蛋白的相互結合能和抗生素聯合毒性為基礎,建立慢性聯合毒性預測模型;
(5)應用步驟(4)得到的模型預測抗生素聯合毒性。
所述抗生素的理化參數,包括最高占有軌道能、解離常數(pKa)、極化率、偶極矩、分子體積、吉布斯自由能、分子最高-低軌道占有能差(Eh-l)。
所述獲取抗生素的理化參數,具體包括以下步驟:
1、采用程序Chemoffice獲取小分子結構及其分子坐標,用B3LYP/3-21G基組構建好Gaussian計算文件;
2、采用Gaussian計算上述計算文件;
3、從計算結果中獲取理化參數:最高占有軌道能、解離常數(pKa)、極化率、偶極矩、分子體積、吉布斯自由能、分子最高-低軌道占有能差(Eh-l)。
所述獲取受體蛋白及構建其同源模型,具體包括以下步驟:
1、獲取受體蛋白的基因序列;
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