抄録/ポイント：
抄録/ポイント
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化学物質の分子情報から化学物質を直接環境に分配する手法の評価について調べた。455の化学物質の多媒質環境への分配-無次元区画の質量比で表される-を,SimpleBox 3,レベルIII逃散性モデルと,主要な物理化学及び輸送特性と分解速度に関して報告された不確実性の伝播とを用いて予測した。化学物質-その幾つかは優先順位リストに登録されている-を,モデル開発における予測情報の影響を最少にするために,特性実験データ利用可能性に従って選択した。化学物質は,オランダを象徴する地理的に固定した1つシナリオで,大気,または,水に排出され,5つの区画(大気,水,堆積物,土壌,植生)に配分される。種々な区画における質量比を予測するための定量的構造-運命関係(QSFR)モデルを,サポートベクトル回帰アルゴリズムを用いて開発した。分子量と38の分子組成を含む1組の分子記述子を採用して,化学空間を特徴づけた。455の化学物質の内の375物質を,QSFRモデルの学習とテストに用い,80物質をモデル開発から除外し,外部検証セットとして使用した。学習・試験用化学物質を選定し,構造的類似性に従った自己組織化マップにより,QSFRsの適用領域(DOA)を決定した。最良の結果を,分類[C]と[C; O],または,構造に酸素と異なるヘテロ原子を少なくとも1つ持つ分類の何れかに属する化学物質に対して開発したQSFRモデルにより得た。これらの2つの分類依存モデル-それぞれ,146と229の化学物質を持つ-は,大気と水の両方に対して,予測二乗係数,q
2≧0.90を示し,外部の化学物質に対しては,それぞれ,q
2≒0.70と0.40に低下した。予測誤差は,物理化学及び輸送特性と分解速度の不確実性に伴う偏差と同程度の大きさであった。Copyright 2010 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.
