Predicting algal growth inhibition toxicity: three-step strategy using structural and physicochemical properties

数量结构-活动关系 水生毒理学 量子化学 毒性 化学 生化工程 环境化学 有机化学 立体化学 分子 工程类
作者
A. Furuhama,K. Hasunuma,Takehiko I. Hayashi,Norihisa Tatarazako
出处
期刊:Sar and Qsar in Environmental Research [Taylor & Francis]
卷期号:27 (5): 343-362 被引量:12
标识
DOI:10.1080/1062936x.2016.1174151
摘要

We propose a three-step strategy that uses structural and physicochemical properties of chemicals to predict their 72 h algal growth inhibition toxicities against Pseudokirchneriella subcapitata. In Step 1, using a log D-based criterion and structural alerts, we produced an interspecies QSAR between algal and acute daphnid toxicities for initial screening of chemicals. In Step 2, we categorized chemicals according to the Verhaar scheme for aquatic toxicity, and we developed QSARs for toxicities of Class 1 (non-polar narcotic) and Class 2 (polar narcotic) chemicals by means of simple regression with a hydrophobicity descriptor and multiple regression with a hydrophobicity descriptor and a quantum chemical descriptor. Using the algal toxicities of the Class 1 chemicals, we proposed a baseline QSAR for calculating their excess toxicities. In Step 3, we used structural profiles to predict toxicity either quantitatively or qualitatively and to assign chemicals to the following categories: Pesticide, Reactive, Toxic, Toxic low and Uncategorized. Although this three-step strategy cannot be used to estimate the algal toxicities of all chemicals, it is useful for chemicals within its domain. The strategy is also applicable as a component of Integrated Approaches to Testing and Assessment.
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