農薬の環境残留性 : データの収集と構造特徴解析 Pesticide Persistence in the Environment - Collected Data and Structure : Based Analysis

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抄録

本研究では420種の農薬の土壌中での半減期(half-life, HL)データを収集し構造活性相関を行った。解析に際しては結果の不確実性等を考慮し、これらデータを3つのクラス(HL(30日をクラス1、30日<HL(100日をクラス2、100日<HLをクラス3)に分けて用いた。315化合物を訓練集合とし、31種の構造記述子を用いて構造‐生分解性相関のモデル化を行った。その結果272化合物(86.3%)の活性クラスを正しく予測できた。一方、38化合物は隣接クラスへの誤分類であり,非隣接クラスへの誤分類は5化合物であった。一方、予測集合105化合物に対しては82化合物(78.1%)が正しく予測され、非隣接への誤分類は3化合物であった。また、得られたモデルをもとに生分解性予測システムEKeeperを作成した。

A data set of 420 pesticide persistences in the environment was collected as field half-life (HL) using several on-line databases. Due to the fuzziness of observed values, the compounds were grouped into three major categories: class 1 when a pesticide has HL ≤ 30 days; class 2, if 30 < HL ≤ 100 days; and class 3, if HL > 100 days. The Quantitative Structure-Biodegradation Relationship (QSBR) analysis was worked out on the training set of 315 pesticides. Thirty one topological substructural descriptors were used and the decision tree approach was employed for the modeling. Estimation results were as follows: for the train set, 5 compounds of two-unity (class 1/class 3) misclassification, 38 compounds of unity (class 1/class 2 and class 2/class 3) misclassification, and 272 compounds (86.3%) were correctly classified; for the test set, there were 3, 20, and 82 compounds (78.1%) respectively. The computer expert system EKeeper was developed on the basis of the QSBR model.

収録刊行物

  • Journal of computer chemistry, Japan

    Journal of computer chemistry, Japan 3(2), 59-70, 2004-06-15

    日本コンピュータ化学会

参考文献:  37件中 1-37件 を表示

各種コード

  • NII論文ID(NAID)
    10013130007
  • NII書誌ID(NCID)
    AA11657986
  • 本文言語コード
    ENG
  • 資料種別
    ART
  • ISSN
    13471767
  • NDL 記事登録ID
    6999893
  • NDL 雑誌分類
    ZP1(科学技術--化学・化学工業) // ZM13(科学技術--科学技術一般--データ処理・計算機)
  • NDL 請求記号
    Z74-C857
  • データ提供元
    CJP書誌  NDL  J-STAGE 
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