臭素化・塩素化ダイオキシン異性体の構造特性に基づくc-GCRT予測モデルの構築

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dibenzo-p-dioxin(DD)とdibenzofuran(DF)の骨格を有する臭素化ダイオキシンの分子構造最適化を、MOPAC93 rev.2を用いて行った。また、一部の分子についてはGaussian98W rev.A.9を用いた構造最適化も実施した。得られた分子構造に基づいて、種々の分子物性,構造特性値を算出した。特に、溶媒接触可能表面積、双極子モーメント、塩素置換基、臭素置換基、水素置換基上に蓄えられる電荷の総和に着目した。次に、既報告の塩素化ダイオキシン異性体c-GCRT値を参考に、臭素化ダイオキシンのc-GCRT値予測モデルを構築した。このとき、分子質量数が等しい塩素置換位置異性体カテゴリーに注目し、これらのc-GCRT値を教師データとしてモデル構築を行った。予測には、主成分回帰分析(Principal component regression ; PCR)法とArtificial neural networks(ANNs)-法Back propagation(BP法)を用い、それらの計算にはChemish ver.4.05を使用した。予測制度はクロスバリデーション法に基づくleave-one-out(LOO)-Q2値を参考にした。この結果、予測にはPCR法よりもANNs-BP法が有効であることが明らかとなり、まだ十分に異性体のc-GCRT値が解明していない臭素化ダイオキシン類に関して、有効な予測モデルを構築することが出来た。さらに、MOPAC93 rev.2を用いて、DDとDFの骨格を有する全臭素系ダイオキシン(DD;1700種、DF;3320種)の分子構造を最適化し、上記の構造特性値を計算することに成功した。これより、今後環境、生態系への悪影響が懸念される臭素系ダイオキシンについて、分子物性データの極めて有用なデータベースを構築することが出来た。