通过定量结构-性质关系（QSPR）方法评估多种化学物质在聚乙烯微塑料上的吸附系数

《SAR and QSAR in Environmental Research》：Assessing the adsorption coefficient of diverse chemicals on polyethylene microplastics through a QSPR approach

化学吸附研究在微塑料污染评估中具有重要地位，但现有模型多依赖二维结构或物化性质，外部验证不足。本研究通过重新编译47种有机物在聚乙烯微塑料上的吸附系数数据集，扩展了预测至持久性、迁移性及生物累积性化合物。采用三维分子描述符（3D-MoRSE）结合气-水双相几何优化，显著提升吸附机制解释力。结果显示吸附系数与脂溶性正相关，与羟基数目、极性及电离能负相关，模型预测与文献数据吻合度达90%以上。

　　

摘要

在环境研究中，关于化学物质在微塑料上的吸附作用的研究日益重要。然而，许多现有模型依赖于基本的结构特性、LSER描述符或二维描述符集，这些模型往往缺乏严格的外部验证和适用性评估。我们重新审视了两篇文献，汇编了一个更大的吸附系数数据集（log K_d），该数据集涵盖了多种有机化学物质在纯水中的聚乙烯微塑料上的吸附情况。我们通过严格的数据筛选确保了数据集的质量，并消除了其中的不一致性。从包含47种化学物质的数据集中预测出了61种外部化学物质的log K_d值，其中包括持久性、迁移性和毒性（PMT）化学物质，从而将预测范围扩展到了实验数据有限的PMT/vPvM化合物。与二维或物理化学描述符相比，丰富的三维描述符集提供了更深入的机制洞察。此外，引入来自气相和水相几何优化的三维描述符也改善了对吸附机制的解释。我们的研究结果强调了严格的外部验证和明确定义的适用性（AD）的重要性，同时使用了多种验证指标来改进之前的研究。吸附作用与亲脂性及三维MoRSE描述符呈正相关，而与–OH基团、电离势和极性呈负相关。模型预测结果与文献报道的log K_d值吻合良好。