Kvantitativ struktur-aktivitet slektskap (QSAR) modellering er en representativ bioinformatikk metode i toksikologiske screening. Denne protokollen viser hvordan du beregningsmessig vurdere risikoen for endokrine disruptors (EDs) i akvatiske miljøer. Bruker OECD QSAR Toolbox, implementerer protokollen en i silisiummangan analysen for å analysere toksisitet av EDs i fisk.
Beregningsorientert analyse av toksikologiske prosesser muliggjør screening av kjemiske substanser med høy gjennomstrømming og prediksjon av deres endepunkter i biologiske systemer. Spesielt kvantitative struktur-aktivitet forholdet (QSAR) modeller har blitt stadig mer brukt for å vurdere miljøvirkningene av en overflod av giftige materialer. I de senere årene, noen mer uthevet typer toxicants er endokrine disruptors (EDs, som er kjemikalier som kan forstyrre noen hormon relatert metabolisme). Fordi EDs kan påvirke dyr utvikling og reproduksjon, raskt forutsi de negative virkningene av EDs bruke i silisiummangan teknikker er nødvendig. Denne studien presenterer en i silisiummangan metode for å generere prediksjon data på virkningene av representative EDs i akvatiske virveldyr, spesielt fiskearter. Protokollen beskriver et eksempel utnytte den automatiserte arbeidsflyten av QSAR Toolbox programvare utviklet av organisasjonen for økonomisk samarbeid og utvikling (OECD) for å muliggjøre akutte økotoksisitet spådommer om EDs. Som et resultat, er følgende bestemt: (1) beregning av de numeriske sammenhenger mellom konsentrasjonen for 50% av dødelighet (LC50) og oktanol-vann partisjon koeffisient (Kow), (2) output forestillinger der LC50 verdier bestemmes i eksperimenter sammenlignes med de som genereres av beregninger, og (3) avhengighet av østrogen reseptor bindende affinitet på forholdet mellom Kow og LC50.
Nye utviklinger innen informatikk og beregningsorientert teknologi har styrket de biologiske vitenskaper med kvantitative metoder som gir høy presisjon og pålitelighet1. Spesielt har algoritmer som brukes i molekylær taksonomi og eiendom klassifisering resultert i kvantitativ struktur-aktivitet forholdet (QSAR) modeller2. Disse modellene sammenligner automatisk de kjemiske strukturene og de biologiske aktivitetene til en gitt kjemisk database og implementerer hurtig i silisiummangan screening av et bredt spekter av kjemiske underlag i henhold til deres medisinske eller toksikologiske handlinger3. QSAR verktøy kan produsere prediktiv toksisitet profiler som en funksjon av funksjonen vektorer av molekylære beskrivelser (dvs. fysikalsk parametre) av kjemikalier av interesse for numerisk opprette kategorisk endepunkt4. Vanligvis vises hvert kvantitativ sluttpunkt som en 2D-scatterplot kontra endringer i beskrivelses verdier. En QSAR-modell genereres deretter ved hjelp av (flere) lineære regresjonsanalyse. Når et datasett er fullt utnyttet til å konstruere en QSAR-modell (kalt trenings settet), blir modellen statistisk validert ved å forutsi endepunktene til en gruppe kjemikalier som ikke er inkludert i trenings settet (kalt testsettet). Modellen kan deretter brukes til å forutsi de biologiske aktivitetene til testet forbindelser3.
Blant mange skadelige kjemikalier, endokrine disruptors (EDs) har blitt fremhevet som en gruppe toxicants som kan forstyrre i mange hormon-relaterte metabolisms i pattedyr, amfibier, og fisk5,6. EDs er kjent for å indusere en rekke bivirkninger, som kreft og misdannelser, ved å blokkere eller endre normale hormonelle trasé eller aktivere unormal hormon syntese/degradering signaler. Som en konsekvens, disse hormon-etterligne kjemikalier kan forurolige endokrine systemer slik at biologisk utvikling og reproduksjon av dyreliv dyr populasjoner er hemmet. Spesielt, den økotoksikologiske effekten av EDs har blitt grundig undersøkt i akvatiske virveldyr, som har nesten identiske hormon reseptor strukturer til de av pattedyr, inkludert mennesker. Fordi alle hormonelle handlinger oppstår ved lave doser in vivo, forutsi potensialet toksisitet av ED kandidater bruker rask i silisiummangan screening er avgjørende for offentlig og miljømessig helse.
QSAR modeller basert på toksikologiske av EDs har vært gjennomført utnytte både 2D og 3D beskrivelser (kjent som 2D og 3D QSAR, henholdsvis), som avslører ED ligand bindende slektskap av østrogen, androgen, og progesteron reseptorer7. Til tross for høy presisjon fordelene med 3D QSAR, der conformational og elektrostatiske interaksjoner er vurdert, beholder 2D QSAR sin egen robusthet i direkte matematiske algoritmer, raske beregninger, og ekstremt lav beregningsorientert belastninger. I tillegg er 2D-QSAR-modellene fleksible for bruk i et bredt spekter av applikasjoner, samtidig som de oppnår relativt nøyaktig prediktiv ytelse.
OECD QSAR Toolbox er i dag en av de mest utnyttet dataprogramvare verktøy, som gir fritt tilgjengelig og pre-bygget QSAR modeller8,9. Dens profiler bruker 2D Descriptor databaser. Siden utgivelsen av den første versjonen i 2008, har programvaren blitt brukt innen kjemisk og biologisk industri, folkehelse og miljø sikkerhet for full eller delvis analyse av den potensielle risikoen for naturlige og syntetiske forbindelser, med spesielle interesser i kreft10,11,12, mutagenitet13,14,15og utviklingstoksiske effekter16. Det er også demonstrert at anvendelsen av vann-toksikologiske, med fokus på bioakkumulering og biotransformasjon17.
Den QSAR Toolbox har vist seg nyttig for å forutsi den kortsiktige toksisitet av et bredt spekter av kjemikalier17, samt østrogen RESEPTOR (er) bindende slektskap av EDs18. Den akutte ecotoxicities av EDs i akvatiske virveldyr har imidlertid ikke blitt analysert ved hjelp av QSAR Toolbox. I denne studien presenteres en typisk og facile protokoll for å utføre QSAR modellering på de akutte bivirkningene av EDs med fokus på fiskearter. Studien viser at QSAR Toolbox er en lett tilgjengelig programvare for beregning og forutsi dødelighet/dødelighet av akvatiske virveldyr for noen representative EDs. statistiske behandlingsmetoder for de avledede silisiummangan datasettene presenteres. Figur 1 viser den generelle ordningen for den generelle driften av QSAR Toolbox. Arbeidsflyten vist i figur 2 gir enkle instruksjoner om hvordan du skal betjene i silisiummangan analysen å forutsi akutt økotoksisitet av mål stoffer som endokrine forstyrre kjemikalier.
Allsidigheten til OECD QSAR Toolbox som analytisk programvare for økotoksikologi er vist her med spesiell interesse for de negative virkningene av endokrine forstyrre kjemikalier på akvatiske virveldyr. I tillegg ble en enkel og standard protokoll demonstrert for å forutsi Akutt toksisitet (96-h LC50) av 74 representant EDs (tabell 1) for fiskearter. Dette ble oppnådd ved å bruke kategori bygging, data gap fylling, og er profilering moduler innebygd i QSAR Toolbox (figur 1, figur 2).
Den lineære sammenhengen mellom log10LC50 oglog 10Kow med en negativ skråning (som vist i supplerende figur S1) har lenge vært kjent som en standard kvantitativ forhold i QSAR analyser25, hvor høyere toksisitet er vist jo mer hydrofobe en gitt kjemisk er. Som du kan se fra en enkel beregning, er den generelle matematiske relasjonen som inneholder formelen S1 og formel S2 (tilleggsinformasjon), et konvertert uttrykk fra følgende effekt funksjon26:
Fra plottet av (ligning 2), karakteriserer et mellomliggende utvalg av Kow26 kan være mulig ved å justere parametrene a og b, hvor en viss variasjon i hydrofobisiteten (eller hydrofiliteten) ikke signifikant endre endepunkt for Akutt toksisitet.
Sammenlignende analyser mellom beregningsorientert spådommer og eksperimentelle observasjoner på LC50, som vist i Figur 3 og Figur 4, er vanligvis rapportert i studier av QSAR for ulike akvatiske toxicants, inkludert tekniske ioniske overflateaktive stoffer27, for soppmidler28, og plantevernmidler metabolitter21. Denne typen retrospektiv validering gir informasjon om hvor langt en gitt QSAR verktøyet kan nå i form av komparative resultater til eksperimentelle resultater. I denne studien av Akutt toksisitet i fisk, QSAR Toolbox ble påvist å gi beskyttende spådommer for over 90% av testet EDs i all fisk og i en enkelt Art, Pimephales promelas.
Ytterligere identifisere de tre avvikende kjemikalier i Figur 3 og Figur 4, som viste høyere anslått LC50 i gjennomsnitt og på et minimum, henholdsvis, er nødvendig. Først den 3 ‘, 5, 7-trihydroxy-4 ‘, 6-dimethoxyisoflavone er en type flavonoid (mer spesifikt, en isoflavone), som anses å være generelt trygt og brukes i urte Farmasi; Men, det har fortsatt østrogen-relaterte bekymringer29 og kan forårsake akutt toksisitet trolig gjennom oksidativt fosforylering frakobling30. Neste, det 1, 4-benzenediol, alarmert hydrokinon, er en fenoliske sammensatt det kanne avtrekker en ingen-spesifikk og cytotoksisk immun svaret inne fisken31. Endelig har 4-hexylphenol vært kjent for å vise tilstrekkelig positiv estrogenic aktivitet skal klassifiseres som en ED32. Det har vært godt studert at den viktigste årsaken til den akutte toksisitet av hydrokinon er reduksjonen-oksidasjon (Redox) sykling. Den hydrokinon er oksidert å benzoquinone og redusert tilbake til semi-quinone eller hydrokinon gjentatte ganger, med tappe kofaktorer og generere reaktive oksygen arter33. De to andre kjemikaliene kan kreve dypere undersøkelser for å avdekke deres virkningsmekanismer i akutte økotoksisitet ved hjelp av molekylær docking tilnærminger som som brukes av Panche et al.34, som ikke kan dekkes av QSAR verktøykasse.
EDs forstyrrer det endokrine systemet hovedsakelig gjennom fysikalsk interaksjoner med steroid reseptorer som østrogen og androgen reseptorer, som er av stor interesse i QSAR modellering studier35. Med tanke på dette, er QSAR Toolbox robust når det gjelder facile og rask klassifisering av ER bindende slektskap for et sett av kjemikalier basert bare på 2D-beskrivelsene av molekylære strukturer. Når dette ER profiler systemet ble brukt på vår liste over EDs, ingen klar korrelasjon ble funnet mellom ER bindende affinitet og hydrofobisiteten (supplerende figur S2). Dette resultatet kan forklares med det faktum at dannelsen av en steroid-reseptor-komplekset er ikke en direkte konsekvens av en hydrofobe binding bidrag, men bør ledsages av en conformational endring i den aktive-site reseptor struktur36. Reseptoren bindingen kan også skyldes hydrogen-binding og π-stabling.
I tillegg kan plasseringen av hver kjemisk gruppe på molekylet påvirke reseptor bindingen, selv om hydrofobisiteten og antall hydrogen bånd aksept Orer-givere forblir de samme. For det andre, ER profiler produsert motsatte trender mellom anslått og eksperimentell LC50 bety nivåer med økende er bindende affinitet (figur 5). Dette kan være fordi dødelighet av foreldre i en Akutt toksisitet test er ikke på grunn av ER bindende, men heller til narkose i de fleste tilfeller, eller å Redox sykling i tilfelle av hydrokinon. For eksempel kreves mer omfattende analyse, inkludert kronisk toksisitet, for et større sett med EDs for å definere prediktiv begrensninger for den gjeldende versjonen av QSAR Toolbox.
Denne foreløpige forskningen kan også ha folkehelsen implikasjoner fordi steroider (androgener, østrogen, progestines, og corticoids) og deres reseptorer utstillingen lignende eller til og med identiske makro molekylære strukturer på tvers virveldyr5. Disse typer analoge endokrine signalering systemer kan operere ved hjelp av en felles mekanisme i viktige hendelser i EDs5. Likevel er flere og komplementære metoder som kreves for å belyse dette store og komplekse aspektet [for eksempel ved å utføre beregningsorientert modellering av absorpsjon, distribusjon, metabolisme, og utskillelse (ADME), og/eller ugunstig utfall vei (AOP)]38. Videre, fordi de fleste av de vitenskapelige og offentlige bekymringer reist om de negative virkningene av EDs er relatert til deres kroniske toksisitet, forbedre databaser og algoritmer i QSAR Toolbox og produsere pålitelige langsiktige økotoksikologi spådommer for EDs er begge nødvendige.
Dette papiret demonstrerer anvendelsen av QSAR Toolbox å sammenligne økotoksikologiske LC50 verdier for fisk med log10K verdier for EDs. gjennom hele protokollen, det resulterer i svake relasjoner mellom de to parametrene, som det har blitt avslørt av tidligere studier (f. eks, Kim et al.39) som logger10Kow er ikke en god direkte indikasjon på akvatiske LC50. Til tross for denne begrensningen, gir denne protokollen en generell gjennomgang eller “scene” for å beskrive hvordan du bruker dashbordet for et gitt formål, siden det er et gyldig program for å bruke QSAR Toolbox for å undersøke sammenhenger mellom LC50 (eller er binding affinitet) og stokk10Kow, eller som et verktøy for rask akutt økotoksisitet screening. Likevel, det bør bemerkes at (1) belyse koblingen mellom østrogen reseptor bindende og kronisk toksisitet, snarere enn Akutt toksisitet (dødelighet), er mer relevant slik at klarere sammenhenger kan bli funnet, og (2) androgen reseptoren, sammen med at av østrogen, spiller også en avgjørende rolle i reproduktiv toksisitet. Derfor er det nødvendig for den fremtidige versjonen av QSAR Toolbox for å forbedre prediksjon funksjonene i lys av disse to punktene.
The authors have nothing to disclose.
Denne forskningen ble støttet av National Research Council of Science & Technology (NST) stipend fra Sør-Korea regjeringen (MSIP) (nr. CAP-17-01-KIST Europe) og Project 11911.
Adobe Acrobat Reader DC | Adobe Systems Software Ireland Limited | NA | Required to view prediction and category report |
Computer | System: Microsoft Corporation | NA | Recommended system properties: (i) system type: 64 bit, Microsoft Windows 7 or newer, (ii) processor: I5 at 2.4 GHz or faster processor or equivalent AMD CPU, (iii) Installed memory (RAM): 6 GB of RAM, (iv) Hard Disk Drive (HDD): 20 GB free hard drive space |
Microsoft Editor | Microsoft Corporation | NA | Required to upload a substance list of CAS numbers (batch mode) to the OECD QSAR Toolbox as .txt file (text file) |
Microsoft Excel 2016 | Microsoft Corporation | NA | Required to export data from OECD QSAR Toolbox as .cvs, .xls or .xlsx files |
OECD QSAR Toolbox version 4.0 or newer | Organisation for Economic Co-operation and Development |
NA | Required to run OECD QSAR Toolbox Automated Workflows; free download: https://qsartoolbox.org/download/ |
OriginPro 9 | OriginLab Corporation | NA | Optional program for data analysis; similar tools possible |