Search

Kimyasalların sucul organizmalara yönelik zararlılık ve risk değerlendirmesi Kimyasalların Kaydı, Değerlendirilmesi, İzni ve Kısıtlanması hakkındaki Avrupa Birliği Yönetmeliği (REACH) doğrultusunda önem taşımaktadır. Hayvan refahı ve sürdürülebilirlik gibi etik konular ile sucul toksisite veri gereksinimi göz önünde bulundurulduğunda, Kantitatif Yapı-Toksisitesi İlişkileri (KYTİ) gibi bilgisayarla modelleme yöntemleri çevresel toksisitelerin tahmin edilmesinde büyük önem taşımaktadır. Bu çalışmada, geometri optimizasyon yönteminin seçimine yönelik aktivite-bağımsız akılcı bir yaklaşım iyileştirilmiş KYTİ modellemesi için ilk defa önerilmiştir. Temsili üç sucul türe (su yosunları, balık, planarya) yönelik farklı KYTİ ve türler arası modeller önerilen akılcı yaklaşım kullanılarak geliştirilmiştir. Gökkuşağı alabalığı karaciğer hücre dizini sitotoksisitesi ve Dugesia japonica toksisitesi için KYTİ modelleri ile Daphnia magna ve D. japonica için türler arası kantitatif toksisite ilişkisi ilk kez raporlanmıştır. Endişe verici kimyasallar ve yüksek hacimde üretilen kimyasallar gibi çevresel açıdan önemli kimyasallara yönelik geliştirilen ve dikkate değer tahmin kapsamı sağlayan KYTİ modelleri ile literatüre katkıda bulunulmuştur. Ayrıca, Türkiye Bilimsel ve Teknolojik Araştırma Kurumu (TÜBİTAK) tarafından açıklanan `Ekotoksikolojik Verisi Olmayan Kimyasallar Listesi` nde belirtilen kimyasalların büyük bir çoğunluğu için tahmin edilen sucul toksisite ve sitotoksisite verileri ilk kez olarak sağlanmıştır. Geliştirilen modeller, bilimsel ve düzenleyici bir çerçevede kimyasalların toksisite değerlendirmesi, taranması ve önceliklendirilmesinde potansiyel araçlar olarak ümit vericidir. Environmental hazard and risk assessment of chemicals are crucial for aquatic species within the direction of the European Regulation on the Registration, Evaluation, Authorization and Restriction of Chemicals (REACH). In consideration of ethical concerns, animal welfare and sustainability, as well as the need for aquatic toxicity data, in silico models, such as validated quantitative structure-toxicity relationships (QSTRs), are of great importance. In the present study, an activity-independent rational approach towards selecting an optimal geometry optimization method for improved QSTR modeling was proposed for the first time. Different QSTR and interspecies models towards three representative aquatic species (algae, fish, and planarian) were developed using the rational approach recommended. QSTR models on the prediction of cytotoxicity to rainbow trout liver cell line (RTL-W1), toxicity to Dugesia japonica, and an interspecies quantitative toxicity relationship between Daphnia magna and D. japonica were reported for the first time. The presented QSTR models have contributed to the literature by providing notable prediction coverage for environmentally significant chemicals, such as contaminants of emerging concern and high production volume chemicals. Furthermore, the first predicted aquatic toxicity and cytotoxicity data were provided for a great majority of the chemicals addressed in `The List of Chemicals with no Ecotoxicological Data` announced by the Scientific and Technological Research Council of Turkey (TÜBİTAK). The developed models are promising as potential tools in toxicity assessment, screening and prioritization of chemicals in a scientific and regulatory frame. 216

Bu çalışmada, beş kantitatif yapı-toksisite ilişkisi (QSTR) modeli geliştirilmiştir. Çeşitli kimyasalların Poeciliopsis lucida hepatokarsinom hücre dizisi (PLHC-1) kullanılarak üç farklı test - etoksiresorufin-O-deetilaz enzimi (EROD), neutral red (NR) ve 3-(4, 5-dimethylthiazol-2-yl)-2, 5-diphenyl tetrazolyum bromit (MTT) ile sitotoksisitesi ölçülmüş ve bu veriler kullanılarak üç QSTR modeli geliştirilmiştir. EROD, NR and MTT testleri sırasıyla enzimatik aktivite, lizozomal hasar ve mitokondriyal aktiviteyi göstermektedir. Diğer iki QSTR modeli ise akvaryum balığı (GFS), Carassius auratus'un pul dokusuna ve fathead minnow (FHM), Pimephales promelas'ın epitel hücre dizisine ait NR verisi kullanılarak geliştirilmiştir. Modellerdeki tanımlayıcılar QSARINS 2.2.1 yazılımında bulunan araçlarla seçilmiştir. Tüm QSTR modelleri Ekonomik İşbirliği ve Kalkınma Örgütü'nün (OECD) belirlediği ilkelerle uyumlu olacak şekilde geliştirilmiş ve dâhili ve harici olarak doğrulanmıştır. pEC50,EROD[PLHC-1] modeli bir tanımlayıcı, pEC50,NR[GFS] modeli iki ve pEC50,NR[PLHC-1], pEC50,NR[FHM] ve pEC50,MTT[PLHC-1] modellerinin her biri üçer tanımlayıcılıdır ve bu tanımlayıcılar DRAGON 6.0 yazılımı ile hesaplanan tanımlayıcılardır. Geliştirilen QSTR modellerinin tahmin performansı, farklı yapıda ve deneysel sitotoksisite verisi bulunmayan kimyasalların oluşturduğu birer harici set ile test edilmiştir. pEC50,NR[PLHC-1], pEC50,NR[GFS], pEC50,MTT[PLHC-1], pEC50,EROD[PLHC-1] ve pEC50,NR[FHM] modellerinin harici set kimyasallarını yapısal olarak kapsama yüzdeleri sırasıyla %98.6, %95.0, %98.3, %92.1 ve %89.1 olarak bulunmuştur. Fathead minnow modeli dışında, harici set kimyasalları için deneysel in vivo ve tahmin edilen in vitro değerleri arasında orta veya güçlü korelasyon gözlemlenmiştir. Bu çalışmada geliştirilen QSTR modelleri, çeşitli kimyasalların akut balık toksisitelerinin değerlendirilmesinde bir hızlı öntarama ve önceliklendirme sağlayabilir ve kapsamlı toksisite testlerine olan ihtiyacı azaltabilir. In the present study, five Quantitative Structure-Toxicity Relationship (QSTR) models were generated. Three QSTR models were developed for the cytotoxcity (pEC50) of diverse chemicals to Poeciliopsis lucida hepatocarcinoma cell line (PLHC-1) measured with three assays, namely ethoxyresorufin-O-deethylase enzyme (EROD), neutral red (NR) and 3-(4, 5-dimethylthiazol-2-yl)-2, 5-diphenyl tetrazolium bromide (MTT) assays. EROD, NR and MTT assays reflects enzymatic activity, lysosomal and mitochondrial activity, respectively. The other two QSTR models were generated using the NR data for goldfish (GFS), Carassius auratus, scale tissue and fathead minnow (FHM), Pimephales promelas, epithelial cell line. Descriptors appearing in each model were selected via the tools implemented in QSARINS 2.2.1 software. All QSTR models were generated in line with the Organization of Economic Co-operation Development (OECD) principles and validated both internally and externally. pEC50,EROD[PLHC-1] model had one descriptor, pEC50,NR[GFS] had two and each of pEC50,NR[PLHC-1], pEC50,NR[FHM] and pEC50,MTT[PLHC-1] models had three descriptors from DRAGON. The external predictivity of the generated QSTR models were tested using structurally diverse chemicals with no experimental cytotoxicity data. Structural coverage of the pEC50,NR[PLHC-1], pEC50,NR[GFS], pEC50,MTT[PLHC-1], pEC50,EROD[PLHC-1] and pEC50,NR[FHM] models for the external set compounds were 98.6%, 95.0%, 98.3%, 92.1% and 89.1%, respectively. A moderate/strong correlation was observed between the experimental in vivo and predicted in vitro values for the external set chemicals, except fathead minnow. The generated QSTR models may provide an initial, rapid screening and prioritization of these diverse chemicals for the acute fish toxicity assessment and reduce the need for extensive in vivo toxicity testing. 245

Bu çalışmada, 2,3,7,8-tetraklorodibenzo-p-dioxin/2,3,7,8-tetraklorodibenzofuran (TCDD/TCDF)-benzeri etkiler gösteren halojenlenmiş aromatik hidrokarbonların toksik etkileri kantitatif yapı-toksisite ilişkileri ile incelenmiştir. Bu doğrultuda, bu kimyasalların Aril Hidrokarbon Reseptörü'ne (AhR) bağlanma afinitelerinden yararlanılmıştır. Modellerde kullanılan tanımlayıcılar SPARTAN 10, DRAGON 6.0 ve ADMET 8.0 yazılımları kullanılarak oluşturulmuş ve tanımlayıcı seçimi QSARINS (v.2.2.1) yazılımı kullanılarak yapılmıştır. Veri setleri, eğitim ve test setlerine ayrılmıştır. Eğitim setleri, her iki modelde de veri setlerinin % 81'inden oluşmuştur. Oluşturulan modeller, Ekonomik İşbirliği ve Kalkınma Örgütü'nün belirlediği ilkelere uygun olacak şekilde dâhili ve harici olarak doğrulanmıştır. TCDD'ye göre normalize edilen veri setinin modeli, DRAGON 6.0 ve ADMET 8.0'dan elde edilen altı tanımlayıcılıdır. TCDF'e göre normalize edilmiş veri setinin modeli ise DRAGON 6.0 yazılımından elde edilen yedi tanımlayıcıdan oluşmuştur. Bu tanımlayıcılar, Ağırlıklı Bütünsel Yapıya Bağlı Değişkenlik gösteren tanımlayıcılar, Moriguchi tanımlayıcıları, ve de iki ve üç boyutlu tanımlayıcı bloklarını içeren çeşitli bloklardan oluşmuştur. Elde edilen modellerin tahmin performansı, naftalin, fenantren gibi poliaromatik hidrokarbonlar (PAH), poliklorlu/bromlu bifeniller, dioksinler/furanlar, eterler, phenoksatinler, tiantrenler ve dibenzotiofenler gibi heterosiklik halka içeren bileşikleri de kapsayan çok çeşitli kimyasal gruba ait yaklaşık 1000 adet kimyasal ile test edilmiştir. Harici veri seti olarak kullanılan bu kimysalların AhR verileri bulunmamaktadır. TCDD/F benzeri kimyasallar için geliştirilen modeller harici set kimyasallarını sırasıyla % 95.55 ve % 89.37 oranında yapısal olarak kapsamıştır. In the present study, the toxic potencies of xenobiotics such as halogenated aromatic hydrocarbons inducing 2,3,7,8-tetrachlorodibenzo-p-dioxin/2,3,7,8-tetrachlorodibenzofuran (TCDD/TCDF)-like effects were investigated by quantitative structure-toxicity relationships using their aryl hydrocarbon receptor (AhR) binding affinity data. The descriptor pool was created using SPARTAN 10, DRAGON 6.0 and ADMET 8.0 software and the descriptors were selected using QSARINS (v.2.2.1) software. Data sets were divided into training and test sets. The training sets were comprised of 81% of the complete data set for both models. The generated models for AhR of chemicals with TCDD/F-like effects were internally and externally validated in line with the Organization of Economic Co–operation and Development principles. TCDD-based model had six descriptors from DRAGON 6.0 and ADMET 8.0. TCDF-based model had seven descriptors from DRAGON 6.0 These descriptors were from various blocks including Weighted Holistic Invariant Molecular, Moriguchi Descriptors, and 2D and 3D descriptors blocks. The predictive ability of the generated models was tested for about 1000 diverse group of chemicals from polychlorinated/brominated biphenyls, dioxins/furans, ethers, polyaromatic hydrocarbons with fused heterocyclic rings (i.e. phenoxathiins, thianthrenes and dibenzothiophenes), and polyaromatic hydrocarbons (i.e. halogenated napthalenes and phenanthrenes) with no AhR data. For the external set chemicals, the structural coverage of the generated models was 95.55% and 89.37% for TCDD/F-like chemicals, respectively. 206

Polibromlu ve poliklorlu difenil eterler (PBDEs/PCDEs) gibi Polihalojenli bileşikler çevredeki dayanıklıkları, yüksek hidrofob özellikleri ve canlılardaki biyobirikimlerinden dolayı önemli bir kimyasal gruplardır. n-oktanol/hava (log Koa), n-oktanol/su (log Kow) dağılım katsayısı gibi fizikokimyasal ve toksisite gibi özellikleri, bu bileşiklerin çevresel akıbeti ve davranışlarını daha iyi anlayabilmek için önem taşımaktadır.Bu çalışmada, PBDE için log Koa ve log RBA, PBDE ve PCDE için log Kow modelleri Heuristic yöntem ve Çoklu Doğrusal Regresyon (MLR) kullanılarak Kantitatif yapı-aktivite/Kantitatif yapı-özellik ilişkisi (QSAR/QSPR) ile oluşturuldu. Tanımlayıcılar DRAGON 5.4, SPARTAN 06 ve CODESSA 2.2 programları ve CRI programından elde edilmiştir. Tüm modellerin içsel validasyonları, birini dışarda bırak (leave-one-out) ve bağımlı değişkenin rastgele karıştırılması (scrambling of the responses) yöntemleri kullanılarak yapıldı. Dışsal validasyon için veri setini eğitim ve test setlerine ayırmada modellenen özelliğe ait veri setinin boyutu göz önünde bulundurularak rastgele ayırma veya Kohonen ağları kullanıldı.log Koa ve log Kow modelleri test set kullanılarak dışsal olarak valide edildi. Log RBA modeli, RBA verisi eksikliğinden dolayı dışsal olarak valide edilemedi. PBDEs/PCDEs için oluşturulan log Kow modelinde, SPARTAN programı ile hesaplanan EHOMO ve Eaq, ve CRI tanımlayıcıları en önemli tanımlayıcı olarak yer aldılar. CRI ayrıca PBDEler için oluşturulan log Koa modelinde de önemli bir tanımlayıcı olarak ortaya çıktı. Polihalojenli difenil eterler için oluşturulan modeller, literatürde daha önce aynı deneysel veri için yayınlanmış olan modeller ile kıyaslandığında, bu çalışmadaki modellerin literatürdeki modellere göre istatistiksel kalite bakımından daha üstün oldukları bulundu. Bütün QSAR/QSPR modelleri yönetmelik amaçlı kullanılabilecek şekilde OECD tarafından yayınlanan prensipler göz önünde bulundurularak oluşturuldu. Bu prensipler, modellerin içsel ve dışsal validasyonunu, uygulanabilirlik alanının (AD) analizini ve mümkünse mekanistik yorumunu içermektedir. Polyhalogenated compounds (PHCs) such as polybrominated and polychlorinated diphenyl ethers (PBDEs/PCDEs) are an important chemical group because of their environmental persistence, high hydrophobicity, and bioaccumulation in humans. Their physico-chemical properties such as n-octanol/air partition coefficient (log Koa) and n-octanol/water partition coefficient (log Kow) and toxicities are of fundamental importance to gain a better understanding of the environmental fate and behavior of these compounds.In this study, several Quantitative Structure-Activity Relationship/Quantitative Structure-Property Relationship (QSAR/QSPR) models were developed on log Koa of PBDEs, log Kow of PBDEs and PCDEs, and the aryl hydrocarbon receptor relative binding affinity (log RBA) of PBDEs by employing Heuristic Method (HM) and Multiple Linear Regression (MLR). Descriptors used were from DRAGON 5.4, SPARTAN 06, and CODESSA 2.2 software and the Characteristic Root Index (CRI) program. All the best models were internally validated for their performance using the leave-one-out procedure and scrambling of the responses. External validation was provided by splitting the data sets into training and test sets either using random division in terms of property modeled or Kohonen network considering the size of the data sets.Of the models developed log Koa and log Kow models were validated externally by using test sets. log RBA model could not be validated externally because of a lack of RBA data. EHOMO and Eaq from SPARTAN, and the CRI appeared to be significant descriptors for the developed log Kow models of PBDEs/PCDEs. The CRI also appeared to be an important parameter in modeling log Koa of PBDEs. The statistical quality of all the models for polyhalogenated diphenyl ethers is compared to those of the previously published models using the same experimental data and found to be superior to those models. All the QSAR/QSPR models were developed taking into account the OECD principles for validation, for regulatory purposes, of QSAR. This implied internal and external validations, the analysis of the applicability domain (AD) and, when possible, a mechanistic interpretation of the models. 147

KARAKTER ST K KÖK NDEKS MODEL N N SEÇ LM Ş HORMON BOZUCUK MYASALLARIN F Z KO-K MYASAL VE B YOLOJ K ÖZELL KLER N NTAHM N ED LMES Ç N UYGULANMASIMUSTAFA ÖZKULÇevre Bilimleri, Yüksek Lisans Tezi, 2005Tez Yöneticisi: Doç. Dr. Melek Türker SaçanAnahtar Kelimeler: çözünürlük, n-oktanol/su katsayısı, Henry Sabiti, alglerdeki %50 etkiliinhibisyon konsantrasyonu, balıklardaki biyokonsantrasyon faktörüÖzet:Seçilen hormon bozucu kimyasalların (EDCs) sudaki çözünürlüğü (S), n-oktanol/sukatsayısı (KOW) ve Henry Sabiti (H) için iki farklı parametre grubuna dayalı miktarsal yapı-özellik ilişkisi (QSPR) modelleri geliştirilmiştir. Benzer şekilde, hormon bozucu özelliğesahip benzen türevleri için, alglerdeki %50 etkili inhibisyon konsantrasyonu (48h-EC50) vebalıklardaki biyokonsantrasyon faktörü'nü (BCF) içeren biyolojik özelliklerin tahminedilmesi için de miktarsal yapı-özellik ilişkisi modelleri geliştirilmiştir. Bu miktarsal yapı-özellik ilişkisi modellerini geliştirmek için kullanılan parametreler; topolojiye bağlıKarakteristik Kök ndeksi (CRI) ile en yüksek seviyedeki dolu moleküler orbital, en düşükseviyedeki boş moleküler orbital enerjileri (EHOMO ve ELUMO) ve dipol momenti (µ) içerenyarı-deneysel moleküler tanımlayıcılardır.? leri yönde çok değişkenli doğrusal regresyon? kullanılarak bulunan en iyidenklemler, topolojiye bağlı Karakteristik Kök ndeksi'nin S, KOW ve BCF modellerindeen önemli parametre olduğunu ortaya koymuştur. S ve H için CRI, ELUMO ve µ içeren üçparametreli ve sırasıyla r = 0.986 ve r = 0.933 korelasyon katsayılı modeller elde edilirken,KOW için CRI ve EHOMO içeren r = 0.992 korelasyon katsayılı iki parametreli bir model eldeedilmiştir. EHOMO ve µ ilişiklik yüzünden aynı modelde yer almamıştır. BCF'in tahminedilmesinde yalnızca CRI'ın kullanıldığı modelin korelasyon katsayısı r = 0.850 iken, 48h-EC50 modelinin korelasyon katsayısı r = 0.926 olmuş ve modelde tanımlayıcı olarak CRIve ELUMO yer almıştır. BCF için elde edilen ve yalnızca CRI'ın kullanıldığı modelde(model 6), veri sayısı 18 ile sınırlı olduğu için modelin güvenilirliği önce klasik testlerlekontrol edilmiş, daha sonra literatürdeki yine CRI'ya bağlı başka bir model (model 7) ilekarşılaştırılmıştır. Jackknife testlerinin sonuçları geliştirilen beş modelin de istatistikselolarak güvenilir olduğunu göstermiştir. Hesaplanan değerlerin deneysel değerlerdenortalama sapmaları S, KOW, H, 48h-EC50, ve BCF için sırasıyla 0.27, 0.17, 0.28, 0.19 ve0.29 logaritmik birim olarak bulunmuştur. Geliştirilen modeller, deneysel verileri olmayanve veri setinde bulunmayan hormon bozucu kimyasalların S, KOW, H, 48h-EC50 ve BCFdeğerlerinin tahmin edilmesinde kullanılmıştır.Tezin Metin Formatı Dışındaki Ekleri:Resim:Figure 2.1. (a) General structure of phthalate esters and (b) diethyl phthalateFigure 2.2. Structures of (a) PCDDs and (b) PCDFsFigure 2.3. Structures of (a) 2,3,7,8-tetrachlorodibenzo-p-dioxinand (b) 2,3,4,7,8-pentachlorodibenzo-p-furanFigure 2.4. Structures of (a) 2,6-dinitrotoluene and (b) 4-nitrophenolFigure 4.1. Plot of studentized residual versus calculated - log S frommodel (2)Figure 4.2. Plot of observed and predicted - log S values frommodel (2)Figure 4.3. Hydrogen-depleted structure of decylhexyl phthalate conformers:(a) the most stable conformer having side-chain folding(E = -227.396 kcal mol-1), (b) the second stable conformer withoutfolding (E = -222.104 kcal mol-1)Figure 4.4. Hydrogen-depleted structure of dinonyl phthalate conformers:(a) the most stable conformer having side-chain folding(E = -235.753 kcal mol-1), (b) moderately stable conformer withoutfolding (E = -231.702 kcal mol-1)Figure 4.5. Hydrogen-depleted structure of di-C11-14-branched alkylphthalate conformers: (a) the most stable conformer(E = -270.782 kcal mol-1), (b) the third stable conformerhaving side-chain folding (E = -270.118 kcal mol-1)Figure 4.6. Plot of observed and predicted log KOW values frommodel (3)Figure 4.7. Plot of studentized residual versus calculated log KOW frommodel (3)Figure 4.8. Plot of observed and predicted - log H values frommodel (4)Figure 4.9. Plot of studentized residual versus calculated - log H frommodel (4)Figure 4.10. Plot of observed and predicted log 1/EC50 values frommodel (5)Figure 4.11. Plot of studentized residual versus calculated log 1/EC50 frommodel (5)Figure 4.12. Plot of observed and predicted log BCF values frommodel (6)Figure 4.13. Plot of studentized residual versus calculated log BCF frommodel (6)Program:EPIWIN; SCIENTIFIC WORK PLACE 3.0; Excel 2002; SPARTAN PRO; STATISTICA6.0. APPLICATION OF THE CHARACTERISTIC ROOT INDEX MODEL TO THEESTIMATION OF PHYSICO-CHEMICAL AND BIOLOGICAL PROPERTIES OFSELECTED ENDOCRINE DISRUPTING CHEMICALSMUSTAFA ÖZKULEnvironmental Sciences, M.S. Thesis, 2005Thesis Supervisor: Assoc. Prof. Dr. Melek Türker SaçanKeywords: solubility, n-octanol/water partition coefficient, Henry?s Law Constant, 50%effective inhibition concentration to algae, bioconcentration factor in fishAbstract:Quantitative structure-property relationship (QSPR) models based on two differentsets of parameters have been developed for water solubility (S), n-octanol/water partitioncoefficient (KOW), and Henry?s Law Constant (H) of selected endocrine disruptingchemicals (EDCs). Similarly, QSPR models have also been established for the biologicalproperties including 50% effective inhibition concentration (48h-EC50) to algae andbioconcentration factor (BCF) in fish for substituted benzenes having endocrine disruptingproperties. The parameters used to develop these QSPR models were topology basedCharacteristic Root Index (CRI) and semi-empirical molecular descriptors, namely -energies of the highest occupied and the lowest unoccupied molecular orbital (EHOMO andELUMO), and dipole moment (µ).The best fit equation found by ?forward multiple linear regression? showed that thetopology based CRI was the most important parameter for the modeling of S, KOW andBCF. For KOW a two-parameter equation including the CRI and EHOMO was obtained with acorrelation coefficient of r = 0.992, whereas a three-parameter equation including the CRI,ELUMO and µ was obtained for both solubility and Henry?s Law Constant with a correlationcoefficient of r = 0.986 and r = 0.933, respectively. EHOMO and µ didn?t appear in the samemodel because of the collinearity. The CRI and ELUMO descriptors were used in regressionsof 48h-EC50 with a correlation coefficient of r = 0.926 while only the CRI had appeared asa descriptor for the prediction of BCF with a correlation coefficient of r = 0.850. Since thenumber of BCF data is limited to 18 for the CRI-based QSPR model (model 6), reliabilityof this model was first checked by classical tests, and then it was compared with the otherCRI-based model (model 7) reported in the literature. The results of modified jackknifetests indicated that the five models were statistically robust. Mean deviation of calculatedvalues from experimental data amounted to 0.27, 0.17, 0.28, 0.19 and 0.29 log units for theS, KOW, H, 48h-EC50, and BCF, respectively. The developed models have been used topredict the S, KOW, H, 48h-EC50, and BCF of those compounds where there are noexperimental measurements. 109