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作者及机构

本研究由Théophile Gaudin（法国INERIS/Université de Technologie de Compiègne）、Patricia Rotureau（INERIS）、Isabelle Pezron（Université de Technologie de Compiègne）和Guillaume Fayet（INERIS）合作完成，发表于2019年4月至6月的International Journal of Quantitative Structure-Property Relationships（第4卷第2期）。

学术背景

研究领域：本研究属于表面活性剂物理化学与定量构效关系（QSAR）建模的交叉领域，聚焦于糖基表面活性剂（sugar-based surfactants）的吸附效率预测。

研究动机：在环保需求推动下，生物基表面活性剂（尤其是糖基表面活性剂）作为石油基产品的替代品受到广泛关注。然而，其吸附效率（adsorption efficiency，即降低溶液表面张力20 mN/m所需的浓度）的预测模型尚未建立，而这一参数对优化配方成本至关重要。

科学问题：现有研究多关注临界胶束浓度（CMC），但吸附效率（pc20）更能反映表面活性剂在界面的亲和性。传统热力学方法无法高效指导新型糖基表面活性剂的设计，亟需通过QSAR模型建立结构-效率关系。

研究目标：开发首个针对糖基表面活性剂吸附效率的QSAR模型，揭示影响效率的关键结构特征，并为分子设计提供理论工具。

研究流程与方法

1. 数据收集与筛选

• 研究对象：82种结构多样的糖基表面活性剂，涵盖不同极性头（如葡萄糖、麦芽糖衍生物）、烷基链（直链、支链、不饱和链）和连接键（醚键、硫醚键、酯键等）。
  
• 数据来源：从文献中提取172个pc20数据，经严格筛选保留82个可靠数据（温度20–25°C，均通过张力测定法获得）。
  
• 数据集划分：按属性范围法分为训练集（55种）和验证集（27种），确保化学多样性平衡。
  

2. 分子描述符计算

• 结构优化：采用密度泛函理论（DFT）在B3LYP/6-31+G(d,p)水平优化分子构型，并通过频率分析确认能量最低构象。
  
• 描述符类型：
  
  • 整体分子描述符：包括组成型（如碳原子数）、拓扑型（如Wiener指数）、几何型（如分子体积）和量子化学型（如原子电荷）。
    
  • 片段描述符：将分子拆分为极性头和烷基链，分别计算描述符（如极性头的氢键表面积占比）。
    
• 工具：使用CODESSA软件计算326种整体描述符和627种片段描述符。
  

3. 模型开发与验证

• 建模方法：采用多元线性回归（MLR）和最佳多元线性回归（BMLR）算法，筛选最优描述符组合。
  
• 模型类型：开发了6类模型，包括：
  
  1. 基于全部描述符的模型（Equation 1）
     
  2. 仅限拓扑/组成型描述符的模型（Equation 2–3）
     
  3. 片段描述符模型（Equation 4–6）
     
• 验证策略：
  
  • 内部验证：留一法（LOO）和留多法（LMO）交叉验证，计算Q²值。
    
  • 外部验证：通过验证集评估预测能力，计算R²ext、MAE等指标。
    
  • Y-随机化检验：排除偶然相关性风险。
    
  • 适用性域（AD）分析：定义模型预测的化学空间边界。
    

4. 模型对比与优选

通过统计指标（如R²、RMSE）和Chirico标准（如CCC > 0.85）筛选最佳模型，最终确定基于片段组成型描述符的模型（Equation 6）为最优解。

主要结果

1. 模型性能

• 最优模型（Equation 6）：仅需4个描述符（极性头的硫原子数、烷基链分子量等），R²=0.91，RMSE=0.35（训练集）；验证集RMSE=0.43，满足所有Chirico标准（如CCC=0.91）。
  
• 对比传统方法：优于Abbott经验公式（pc20 = –log CMC +1），预测误差更低（MAE=0.31 vs. 0.30）。
  

2. 结构-效率关系

模型揭示了影响pc20的四大结构趋势：
1. 烷基链长度：链越长，效率越高（如描述符2χc与链长正相关）。
2. 极性头尺寸：头基越大，效率越低（如环数nrings,h增加会降低pc20）。
3. 硫连接键：含硫键的分子效率更高（ns,h的回归系数为正）。
4. 烷基链不饱和度：不饱和链降低效率（nsingle,rel,c与饱和链正相关）。

3. 与CMC的关联

pc20与CMC（log）显著相关（R²=0.82），但模型独立于CMC数据，可直接用于未知分子预测。

结论与价值

科学意义：
- 首次建立了糖基表面活性剂吸附效率的QSAR模型，填补了该领域空白。
- 揭示了结构-效率的定量关系，为理性设计高效表面活性剂提供了理论框架。

应用价值：
- 模型仅需2D结构即可预测pc20，可加速生物基表面活性剂的虚拟筛选与配方优化。
- 支持环保替代品的开发，降低对石油基产品的依赖。

亮点：
1. 方法创新：结合片段描述符与组成型描述符，平衡了精度与计算效率。
2. 数据质量：通过严格筛选构建了迄今最大的糖基表面活性剂pc20数据库。
3. 实用性：模型简单易用，无需实验数据即可预测，适合工业研发。

其他有价值内容

• 适用性域分析：明确了模型对含长链（>18C）或极小极性头分子的预测限制，为后续研究划定了边界。
  
• 开源工具：研究使用了Gaussian 09和CODESSA等公开软件，方法可复现。
  

该研究为糖基表面活性剂的设计与应用提供了重要工具，推动了绿色化学与可持续发展目标的实现。