预测建模和机械解释抗生素和反应性素物种之间的单个电子转移反应性
Linlin Dong1, Chenxuan Zong1, Jiao Qu1
1State Environmental Protection Key Laboratory of Wetland Ecology and Vegetation Restoration, School of Environment, Northeast Normal University, Changchun 130117, PR China.
活性素物种 (RHS) 通过单电子转移 (SET) 降解抗生素. 这项研究开发了定量结构-活性关系 (QSAR) 和机器学习 (ML) 模型,以预测水中环境中抗生素转化SET反应激活能量.
科学领域:
- 环境化学环境化学
- 计算化学计算化学
- 水处理 处理水的方法
背景情况:
- 水生环境中的抗生素污染对环境和健康构成重大风险.
- 在水处理和自然系统中普遍存在的反应性素物种 (RHS) 可以降解抗生素.
- 单电子转移 (SET) 是一种关键的降解途径,特别是在富含电子的抗生素中.
研究的目的:
- 计算SET反应激活能量 (Δ‡G0SET) 对于5个RHS和40个类似抗生素的化合物之间的相互作用.
- 开发和验证定量结构-活动关系 (QSAR) 和机器学习 (ML) 模型,用于预测 Δ‡G0SET.
- 解释影响不同RHS系统中SET反应活性的分子驱动因素.
主要方法:
- 使用量子化学计算来确定 Δ‡G0SET 值.
- 构建了QSAR和九个不同的ML模型 (包括人工神经网络,决策树和catboost).
- 为了模型的可解释性,使用了夏普利添加式扩展 (SHAP) 分析.
主要成果:
- 开发了强大的QSAR和ML模型,对D‡G0SET具有令人满意的预测性能.
- 识别了控制SET反应性的特定系统的分子描述符 (例如电子,空间,拓).
- 证明影响SET的主导分子特征因特定的RHS而有显著差异.
结论:
- 该研究提供了一个可预测和可解释的框架,用于评估在素丰富的水生环境中的抗生素转化.
- 开发的模型可以预测不同RHS的各种抗生素的降解潜力.
- 了解结构-活性关系可以提高我们管理抗生素污染的能力.
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