環(huán)境計算毒理學技術為防控化學品的環(huán)境風險、源頭防范新污染物產生提供科學工具。本書介紹化學品環(huán)境管理現狀,環(huán)境遷移性、持久性、生物積累性與毒性的基本概念,以及相關屬性參數的數據和預測模型;結合作者的研究工作,從機理與數據驅動建模的角度,介紹化學品PBT屬性篩查與預測的計算毒理學技術及方法案例;展望人工智能、機器學習等建模技術在化學品管理中的應用前景。
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目錄
叢書序
前言
第1章 化學品的環(huán)境管理 1
1.1 化學品概述 1
1.1.1 化學品與新污染物 1
1.1.2 治理環(huán)境新污染物需要健全化學品管理 3
1.1.3 PBT化學品的篩查 5
1.2 化學品是可持續(xù)發(fā)展的雙刃劍 11
1.2.1 化學品對可持續(xù)發(fā)展的促進作用 11
1.2.2 化學品對可持續(xù)發(fā)展的負面影響 13
1.2.3 化學品管理與可持續(xù)發(fā)展 16
1.3 國際化學品管理 17
1.3.1 國際組織的化學品管理 17
1.3.2 發(fā)達國家的化學品管理 19
1.4 中國的化學品管理 21
1.4.1 中國的化學品管理法規(guī)概要 21
1.4.2 中國新化學物質環(huán)境管理辦法 22
1.4.3 中國化學品管理的國際履約 23
1.4.4 中國化學品管理的相關標準 24
1.4.5 中國化學品管理的挑戰(zhàn) 26
1.5 化學品環(huán)境管理相關技術 26
1.5.1 計算毒理學 27
1.5.2 集成測試策略 31
1.5.3 化學品風險管理的系統(tǒng)工程 33
1.6 小結與展望 39
知識圖譜 40
參考文獻 40
第2章 化學品的環(huán)境遷移性 46
2.1 環(huán)境遷移性及分配行為概述 46
2.1.1 化學品的多介質環(huán)境遷移行為 46
2.1.2 化學品遷移的熱力學表征 48
2.1.3 化學品遷移的動力學特征 51
2.2 化學品分配行為參數的模擬預測 52
2.2.1 定量構效關系 53
2.2.2 分子模擬方法 56
2.3 化學品分配行為參數的數據及預測模型 58
2.3.1 過冷液體蒸氣壓 59
2.3.2 水溶解度 62
2.3.3 亨利定律常數 64
2.3.4 正辛醇-空氣分配系數 67
2.3.5 正辛醇-水分配系數 72
2.3.6 土壤(沉積物)有機碳吸附系數 75
2.3.7 化學品在納米材料上的吸附系數 77
2.4 小結與展望 81
知識圖譜 82
參考文獻 82
第3章 化學品環(huán)境持久性的模擬預測 90
3.1 化學品環(huán)境持久性概述 90
3.1.1 化學品的環(huán)境降解反應及動力學 90
3.1.2 化學品環(huán)境持久性評價標準 91
3.2 生物降解 92
3.2.1 微生物降解動力學 92
3.2.2 微生物降解的影響因素 93
3.2.3 標準測試方法 94
3.2.4 化學品生物降解性數據 95
3.2.5 生物降解性預測模型 95
3.3 光降解 97
3.3.1 環(huán)境光降解動力學及測試方法 97
3.3.2 光降解的影響因素 101
3.3.3 光解動力學參數預測模型 119
3.4 水解 123
3.4.1 水解反應機制及動力學 123
3.4.2 水解反應的影響因素 125
3.4.3 標準測試方法 127
3.4.4 化學品水解速率常數數據 128
3.4.5 水解速率常數的預測模型 129
3.5 氧化降解 133
3.5.1 羥基自由基的氧化降解 134
3.5.2 臭氧的氧化降解 144
3.6 小結與展望 148
知識圖譜 149
參考文獻 150
第4章 化學品生物積累性的模擬預測 160
4.1 生物積累性的含義及表征參數 160
4.1.1 生物積累性的含義 160
4.1.2 生物積累性表征參數 161
4.2 ADME過程 165
4.2.1 跨膜機制 165
4.2.2 ADME的基本概念 165
4.2.3 典型生物中化學品的ADME過程 166
4.3 化學品生物積累性的影響因素 167
4.3.1 化學品的理化性質 167
4.3.2 生物因素 168
4.3.3 環(huán)境因素 169
4.4 化學品生物積累性的測試方法 169
4.4.1 魚類的生物積累測試方法 169
4.4.2 底棲生物的生物積累測試方法 170
4.5 化學品生物積累性的數據 171
4.5.1 生物積累參數的數據 171
4.5.2 生理參數的數據 174
4.5.3 組織-血液分配系數的數據 176
4.6 化學品生物積累性的預測模型 183
4.6.1 定量構效關系模型 183
4.6.2 毒代動力學模型 187
4.7 小結與展望 197
知識圖譜 198
參考文獻 199
第5章 化學品毒性及預測模型 203
5.1 化學品毒性概述 203
5.1.1 毒性與毒性作用 203
5.1.2 毒性作用分類 203
5.1.3 量效關系 205
5.1.4 毒性作用機制 206
5.1.5 毒性測試與評價方法的發(fā)展 208
5.2 水生生物急性毒性及預測模型 210
5.2.1 基本概念 210
5.2.2 實驗方法及導則 210
5.2.3 水生毒性作用模式 211
5.2.4 水生生物急性毒性數據庫 212
5.2.5 水生生物急性毒性預測模型 213
5.3 化學品“三致”效應的模擬預測 214
5.3.1 致癌性 214
5.3.2 致突變性 219
5.3.3 致畸性 224
5.4 化學品內分泌干擾效應的模擬預測 226
5.4.1 基本概念 226
5.4.2 各國和國際組織內分泌干擾物管控的發(fā)展進程 232
5.4.3 內分泌干擾效應測試方法及標準導則 234
5.4.4 內分泌干擾效應數據 235
5.4.5 內分泌干擾效應的預測模型 235
5.5 化學品線粒體毒性的模擬預測 239
5.5.1 線粒體概述 239
5.5.2 線粒體毒性作用機制 240
5.5.3 線粒體毒性測試方法 243
5.5.4 線粒體毒性數據 244
5.5.5 線粒體毒性的QSAR預測模型 245
5.6 納米材料毒性的預測模型 250
5.6.1 納米材料的暴露 250
5.6.2 納米材料毒性的預測模型 251
5.7 化學品的器官毒性與預測模型 253
5.7.1 肝毒性 253
5.7.2 腎毒性 254
5.7.3 心臟與血管毒性 255
5.7.4 肺毒性 256
5.7.5 免疫毒性 257
5.7.6 神經毒性 258
5.7.7 化學品器官毒性的相關數據庫、預測模型 260
5.8 小結與展望 262
知識圖譜 263
參考文獻 263
第6章 基于圖注意力網絡篩查PBT化學品 278
6.1 PBT化學品的綜合篩查 278
6.2 圖注意力網絡算法 280
6.2.1 圖神經網絡基本原理 280
6.2.2 圖注意力網絡 282
6.2.3 基于圖注意力網絡的QSAR模型 284
6.3 基于圖注意力網絡篩查PBT化學品的模型 285
6.3.1 PBT化學品數據庫 286
6.3.2 GAT模型表現 286
6.3.3 GAT模型應用域 289
6.3.4 篩查《中國現有化學物質名錄》(IECSC)中的PBT化學品 290
6.4 小結與展望 291
知識圖譜 292
參考文獻 292
縮略語 294
索引 299