GB/T 24781-2009 化学品性质(Q)SAR模型的验证指南 生态毒理性质

　　ICS 13 . 300 A 80

　　中 华 人 民 共 和 国 国 家 标 准

　　GB/T 24781—2009

　　化学品性质(Q)SAR模型的验证指南

　　生态毒理性质

　　Guidanceon thevalidation of(Q)SAR modelsforchemicalsproperties—

　　Ecologicaleffects

　　2009-12-15 发布 2010-07-01 实施

　　中华人民共和国国家质量监督检验检疫总局中 国 国 家 标 准 化 管 理 委 员 会

　　

　　发

　　

　　布

　　GB/T 24781—2009

　　前 言

　　本标准参考采用经济合作与发展组织(OECD) 指南文件 ENV/JM/MONO(2007)2《(定量)结 构-活性关系[(Q)SAR]模型的验证的指南文件》(英文版)，其有关的技术内容与上述文件完全一致 。

　　本标准附录 A 为资料性附录 。

　　本标准由全国危险化学品管理标准化技术委员会提出并归 口 。

　　本标准负责起草单位：国家质检总局进出口化学品安全研究中心 。

　　本标准参加起草单位：中国检验检疫科学研究院 、湖北出入境检验检疫局 、中化化工标准化研究所 、江西出入境检验检疫局 。

　　本标准主要起草人：程艳 、陈会明 、李晞 、宋乃宁 、周新 、崔海容 、郭坚 。

　　本标准系首次发布 。

　　Ⅰ

　　GB/T 24781—2009

　　引 言

　　欧盟于 2007 年 6 月 1 日立法通过《化学品的注册 、评估 、授权和限制法规》(以下简称 REACH 法规)，并于 2008 年 6 月 1 日正式实施 。该法规实施以后对进入欧盟市场上的化学品进行统一管理 。 我国为应对欧盟 REACH 法规，制定了化学品安全系列标准，等同转化了欧盟 REACH 法规的相关技术内容 。

　　欧盟 REACH 法规和联合国《全球化学品统一分类和标签制度》(GHS) 为了减少动物试验，明确规定了(Q)SAR模型预测方法在特定情况下可用于化学品性质的预测 。

　　本标准是为了 应 对 欧 盟 REACH 法 规，在 技 术 指 标 上 参 考 采 用了 OECD 指 南 文 件 ENV/JM/ MONO(2007)2《(定量)结构-活性关系[(Q)SAR]模型的验证的指南文件》(英文版)和 REACH 技术法规 EUR 21866 EN 2005《(定量)结构-活性关系的特征：初步指南》(英文版)，并且其有关的技术内容与上述文件完全一致，建立了化学品生态毒理性质(Q)SAR模型的验证指南 。

　　Ⅱ

　　GB/T 24781—2009

　　化学品性质(Q)SAR模型的验证指南

　　生态毒理性质

　　1 范围

　　本标准规定了化学品生态毒理性质(Q)SAR模型的验证指南 。

　　本标准适用于现有的以及将来开发的各种(Q)SAR模型 。

　　2 术语和定义

　　下列术语和定义适用于本标准 。

　　2 . 1

　　(定量)结构-活性关系[(Q)SAR](quantitative)structure-activity relationship

　　物质效应和分子描述符之间的(定量)关系 。

　　2 . 2

　　(Q)SAR的验证 (Q)SAR validation

　　依据(Q)SAR描述的终点和应用范围，对(Q) SAR 模型运算的符合度 、适用度和预测能力，以及机制解释的可靠性和相关性进行评价的过程 。

　　3 验证原则

　　3 . 1 确定的终点 。

　　3 . 2 明确的运算算法 。

　　3 . 3 确定的应用范围 。

　　3 . 4 对符合度 、适用度和预测能力的合适的评价 。

　　3 . 5 如果可能，提供机制解释 。

　　4 验证原则阐述

　　4 . 1 确定的终点

　　4 . 1 . 1 不同的(Q)SAR预测模块针对不同的终点 。在采用(Q) SAR 模型对化学品生态毒理性质进行预测时，常用的终点为生态毒理学参数，包括半数致死浓度(LC50 ) 、半数效应浓度(EC50 ) 、最低可观测效应浓度(LOEC) 、无可观察效应浓度(NOEC) 、生物需氧量(BOD) 、化学需氧量(COD) 、水解性 、生物降解性 、生物富积系数(BCF) 、正辛醇/水分配系数(kow ) 、吸收速率常数 、清除速率常数 、分配系数 、吸附系数等 。

　　4 . 1 . 2 在采用(Q)SAR模型对化学品生态毒理性质进行预测时，常用的描述符包括正辛醇/水分配系数(kow ) 、水溶解度 、降解常数 、氢键 、分子表面积等 。

　　4 . 1 . 3 一个确定的终点至少包含以下因素：

　　a) 产生建模集数据的详细信息;

　　b) 测试方案的不同不会导致终点数值的明显不同;

　　c) 测试方案内部因素的不同不会导致结果的不同;

　　d) (Q)SAR 预测的化学品对象的范围包含在测试方案的化学品对象范围内;

　　e) (Q)SAR预测的终点与测试方案的终点相同;

　　1

　　GB/T 24781—2009

　　f) 科学定义的终点能够反映化学品结构间的不同 。

　　4 . 2 明确的运算算法

　　当评价(Q)SAR 预测模型的运算算法时，需要考虑下列因素：

　　a) 终点数值和描述符数值的数据集;

　　b) 对描述符的来源和测量的说明;

　　c) 对测试集和建模集的描述，并对异常点的剔除说明理由;

　　d) 对数学模型进行描述;

　　e) 对模型运行进行描述的统计学参数;

　　f) 构成(Q)SAR 预测模型的参数以及参数数值 。

　　4 . 3 确定的应用范围

　　4 . 3 . 1 (Q)SAR 的应用范围是多维空间中的一个理论区域，在这个区域中(Q) SAR 模型的预测具有一定的可靠性 。

　　4 . 3 . 2 (Q)SAR模型的应用范围需要考虑以下因素：

　　a) 建立与应用范围相关联的可信度范围;

　　b) 建立对应用范围的限制方法;

　　c) 评价应用范围的限制方法，以更好地理解其长处 、局限性和适用性;

　　d) 将应用范围限制方法与传统的统计学方法联合应用 。

　　4 . 4 对符合度 、适用度和预测能力的合适的评价

　　4 . 4 . 1 包含两类信息：

　　a) 模型的内部运行的评价，包括符合度和适用度，主要是应用建模集来确定;

　　b) 模型的外部评价，包括预测能力，主要是采用合适的测试集来确定 。

　　4 . 4 . 2 模型应具有统计学意义，一个具有高度统计学可执行意义的模型包括以下一个或几个特征：

　　a) 当采用最少数量的变量时，具有最高的可能的预测能力;

　　b) 预测变量之间的关联很小 。

　　4 . 4 . 3 一个具有低的统计学可执行意义的模型包括以下一个或几个特征：

　　a) 缺乏一个或多个相关变量，如：没有足够的拟合能力;

　　b) 在拟合度和预测能力之间具有显著差别;

　　c) 一个或多个(噪声)变量偶尔会与响应相关;

　　d) 预测变量之间有高度的相关性 。

　　4 . 5 如果可能，提供机制解释

　　鼓励在对(Q) SAR 模 型 验 证 过 程 中 寻 找 出 机 制 解 释，能 够 增 加 对 于 统 计 有 效 性 和 应 用 范 围 的理解 。

　　5 验证的报告格式

　　5 . 1 (Q)SAR模型验证的报告格式是构建和总结模型重要信息的框架，包括：

　　a) 模型的来源;

　　b) 模型的类型;

　　c) 模型的验证;

　　d) 可能的模型应用，等 。

　　5 . 2 附录 A 给出了化学品生态毒理性质的(Q)SAR模型的验证指南示例 。

　　2

　　GB/T 24781—2009

　　附 录 A

　　(资料性附录)

　　化学品生态毒理性质的(Q)SAR模型的验证指南示例

　　A.1 模型说明

　　采用 BIOWIN v4 . 02 模型预测有机化学物质的生物降解性 。

　　A.2 模型验证报告(见表 A. 1)

　　表 A.1 采用 BIOWIN V4 . 02 模型预测有机化学物质的生物降解性的验证报告总结

　　验证原则

　　模型信息

　　是/否

　　a) 确定的终点

　　1) 模型预测 目标明确，针对化学品的理化 、毒性或生态毒性终点有明确要求

　　是

　　2) 模型预测 目标与特定的测试方法或技术对应

　　是

　　3) 影响试验以及预测的重要因素，如性别 、种群 、温度 、暴露时间 、测试方案等

　　否

　　4) 终点测试单位

　　是

　　b) 明确的运算算法

　　1) 对物质结构的明确描述，尤其是取代基团

　　是

　　2) 涉及到定量预测时，对于物料平衡的明确描述

　　是

　　c) 确定的应用范围

　　1) 对于应用的限制性，如考虑到化学物质的结构时，需要包括在内 和/或 排 除在外的化学物质的说明

　　是

　　2) 对化学物质结构与性质相关规则的描述

　　否

　　3) 涉及到定量预测时，分 别 针 对 描 述 型 变 量 或 响 应 型 变 量 的 、包 括 在 内 或 者排除在外的规则

　　是

　　4) 针对模型预测的终点数值，化学品描述符数值在建模集中分布的说明

　　是

　　d) 对 符 合 度 、适 用 度 和预 测能 力 的 合 适 的评价

　　1) 对于给定 的 建 模 集 的 详 细 描 述，包 括：建 模 集 中 分 子 结 构 的 数 目 、化 学 名称 、分 子 结 构 、CAS 号 、描 述 型 或 者 响 应 型 变 量 的 数 据 、建 模 集 数 据 质 量分析

　　否

　　2) 用来建立模型的数据是否来自于经过处理的原始测试数据(如平行样的平均值)。如果是，则需要提供原始数据以及处理过程

　　是

　　3) 对用来选择描述符的方 法 的 解 释，包 括 用 来 选 择 原 始 描 述 符 的 方 法，考 虑的原始描述符的数目，从较大范围的原始描述符选集中筛选出较小 范 围 的最终描述符的方法，包含在模型中的最终描述符的数目

　　是

　　4) 对用来建立模型的统计 学 方 法 的 描 述，包 括 使 用 的 软 件 包 的 细 节，以 及 在此统计学方法下，模型是否已经独立的被确认过

　　是

　　5) 基于建模集的对模型的符合度的基本统计，例如标准偏差的计算等

　　是

　　6) 有否进 行 交 叉 验 证 或 者 重 组，如 果 已 有 进 行，那 么 所 采 用 的 具 体 方 法 的描述

　　是

　　7) 针对建模集质量和/或已知的响应型变量，对模型的内部运行性的评价

　　是

　　GB/T24781—2009

　　GB/T 2 4 7 8 1 2 0 0 9

　　—

　　表 A.1(续)

　　验证原则

　　模型信息

　　是/否

　　d) 对 符 合 度 、适 用 度 和预 测能 力 的 合 适 的评价

　　8) 模型是否已经采用独立于建模集的测试集验证过

　　是

　　9) 如果已经对模型进行了测试集的外部验证，那么需要提供对于测试集的详细描述，包括：测试集中分 子 结 构 的 数 目 、化 学 名 称 、分 子 结 构 、CAS 号 、所有描述型变量的数据 、所有响应型变量的数据 、测试数据的质量等

　　是

　　10) 如果已经对模型进行 了 测 试 集 的 外 部 验 证，那 么 需 要 提 供 用 来 选 择 测 试结构的方法的解释，包括测试集所代表的模型的应用范围的 界 定，外 部 集是否足够大能够代表建 模 集 数 据 集，用 来 评 估 模 型 的 预 测 能 力 的 统 计 学方法的说明(包括使用的软件包)，模型的预测能力的统计学 分 析，考 虑 到建模集和测试集的质 量 和/或 已 知 的 响 应 型 变 量 时 模 型 的 预 测 能 力的 评价，模型的预测能力与以往确认的定量原则的比较

　　是

　　e) 可能的机制解释

　　1) 针对分子结构的特性 描 述(例 如 分 子 的 亲 核 性 或 亲 电 性 的 描 述，或 者 受 体结合区域的描述)

　　否

　　2) 涉及到定量时，与 已 知 的(生 物)活 性 机 制 相 关 的 描 述 符 的 物 理 化 学 性 质解释

　　否

　　3) 支持机制解释的参考文献

　　是

　　4) 模型机制的优先性(例如在建模前，保证原始建模集结构和/或描述符 选 自符合预先定义的作用机制)或者从属性(例如在建模后，再解释建模 集 结 构和/或描述符)的说明

　　是

　　A.3 模型验证结论

　　根据以上验证报告总结，BIOWIN模型能用来预测筛选快速生物降解的有机化合物 。