Assessment and modelling of the toxicity of phenols: A comparative study with marine and freshwater algae
Fenol toksisitesinin değerlendirilmesi ve modellenmesi: Tuzlu ve tatlı su algleri ile karşılaştırmalı bir çalışma
- Tez No: 333121
- Danışmanlar: PROF. DR. MELEK TÜRKER SAÇAN
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Biyoistatistik, Biyokimya, Biostatistics, Biochemistry
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2013
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Boğaziçi Üniversitesi
- Enstitü: Çevre Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Çevre Bilimleri Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 202
Özet
Algler gerek oksijen üreterek, gerekse besin maddelerinin çevrimindeki rolleri nedeniyle sucul ekosistemlerde biyolojik çeşitliliğin devamını sağlarlar. Alglerin çevredeki rollerine kıyasla, fenoller gibi birçok organik kirleticilere ait alg toksisite verisi oldukça sınırlıdır. Öte yandan, bütün kimyasallara ait alg toksisite verisini laboratuvar deneyleriyle elde etmek neredeyse imkansızdır. Bu nedenle, kantitatif yapı-aktivite/toksisite ilişkileri (KYAİ/KYTİ) gibi laboratuvar deneylerine alternatif yöntemler alg ekotoksisite verisindeki boşluğun doldurulmasına katkı sağlayabilir.Bu çalışmada, fenollerin bir tuzlu su alg türü olan Dunaliella tertiolecta ve bir tatlı su alg türü olan Chlorella vulgaris üzerindeki toksik etkileri belirlenmiş ve elde edilen veriler KYTİ yöntemiyle analiz edilmiştir. Toksisite değerlendirmesi için seçilen fenoller polar narkotik, enerji metabolizmasını hedefleyen ve reaktif fenoller olmak üzere çeşitli mekanizmalarla toksik etki gösterdikleri için endüstriyel kimyasalların minyatür bir modelini temsil etmekte, dolayısıyla da KYTİ analizleri için gerçekçi bir temel teşkil etmektedirler. Çoklu doğrusal regresyon ve tersine yayılmalı yapay sinir ağları teknikleri kullanılarak içsel ve harici olarak geçerliliği test edilen çeşitli KYTİ modelleri elde edilmiştir. Geliştirilen modellerin çoğunda, çok sayıda tanımlayıcı arasında, hidrofobisite ve elektrofilisite bazlı parametrelerin önemi dikkat çekmiştir. Diğer yandan, pirogalol, hidrokinon ve katekol gibi reaktif türlere yükseltgenebilen fenollerin alg toksisiteleri hidrofobisitenin tahmin ettiğinden daha fazla bulunmuştur. Bu reaktif fenollerin toksisiteleri elektrofilisite parametresi ile daha iyi açıklanmıştır. Modellerin harici geçerliliği, fenol ve anilin türevlerinin bir tatlı su alg türü olan Pseudokirchneriella subcapitata üzerindeki literatür toksisite verisi ile de doğrulanmıştır. Dolayısıyla, geliştirilen modellerin farklı bir alg türüne ve en azından farklı bir organik kirletici grubuna da uygulanabilir olduğu gösterilmiştir.KYTİ modellerinin yanı sıra, algler ile bakteri, protozoa, su piresi ve balık gibi sucul türler arasında yapılan toksisite korelasyonlarından çıkan sonuç, sucul organizmaların fenolere verdiği tepkilerin polar narkotik mekanizmanın üzerinde farklılaşmaya başladığıdır. Sonuç olarak, bu çalışmada geliştirilen KYTİ modelleri, modellerin uygulanabilirlik alanında kalması şartıyla, farklı toksik mekanizmalar uyarınca etki gösteren ve deneysel verisi olmayan çeşitli kimyasalların toksisitesini tahmin etmek için kullanılabilir.
Özet (Çeviri)
Algae sustain biodiversity in aquatic ecosystems by producing oxygen and recycling nutrients. In contrast to their key role in the environment, toxicity data of many organic pollutants, such as phenols, on algae, especially for marine algae, are severely limited. On the other hand, the data requirement in algal toxicity is almost impossible to be supplied through exhaustive laboratory testing considering the huge number of chemicals to be assessed. Therefore, the use of alternative methods to laboratory testing, such as the quantitative structure-activity/toxicity relationships (QSARs/QSTRs), can help reduce the data gap in algal ecotoxicity.In this study, novel toxicity data of phenols on marine alga Dunaliella tertiolecta and freshwater alga Chlorella vulgaris were generated and subjected to QSAR analysis. The phenols selected for toxicological assessment are known to elicit toxicity through different modes of toxic action including polar narcosis, respiratory uncoupling and reactive mechanisms; as such, the data set was regarded as a miniature model of industrial chemical space and provided a realistic basis upon which to explore the development of algal QSTRs. Multiple linear regression and counter propagation artificial neural network techniques were used to build internally and externally validated QSTR models. Most of the QSTRs highlighted the importance of hydrophobicity and electrophilicity related parameters among numerous descriptors. Hydrophobicity was found to underpin the toxicity of phenols to algae. On the other hand, pyrogallol, hydroquinones and catechols, which are potentially capable of being oxidized to reactive species, displayed algal toxicity in excess of that predicted by hydrophobicity. The toxicity of these reactive phenols was better described by electrophilicity parameters. The external validation of the models was also verified using a data set obtained from literature comprising the toxicity of phenols and anilines to another freshwater alga, Pseudokirchneriella subcapitata. Consequently, the developed QSTRs were shown to be applicable to data from another algal test system and at least for another class of organic compounds.Apart from the QSTRs, investigation of inter-algal and inter-species toxicity correlations between algae and other aquatic organisms such as bacteria, protozoa, daphnia and fish revealed that the response of aquatic organisms to phenols differentiated above the level of polar narcosis. As a result, for a heterogeneous set of compounds acting through different modes of toxic action, the models developed in this study can be used to predict the toxicity of untested compounds provided that the new chemicals are within the applicability domain of the respective model.
Benzer Tezler
- Assessment and ın sılıco modellıng of the toxıcıty of selected emergıng pollutants to chlorella vulgarıs
Yeni ortaya çıkan bazı kirleticilerin chlorella vulgaris toksisitelerinin belirlenmesi ve modellenmesi
GÜLÇİN TUĞCU
- Doğal terpen-rosin fenolik reçinenin çevreci bir yaklaşımla sentezi ve yapay sinir ağları ile modellenmesi
Synthesis of natural terpene-rosin phenolic resin with an environmental approach and artificial neural network modelling
NAİLE ANGIN
Doktora
Türkçe
2024
KimyaBursa Teknik ÜniversitesiOrman Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MURAT ERTAŞ
- Gemi teknolojilerinin sürdürülebilirliğinin bütünleşik modellemesi
Integrated modelling of sustainability of ship technologies
MEHMET ÖNAL
Doktora
Türkçe
2019
Gemi MühendisliğiDokuz Eylül ÜniversitesiDeniz Bilimleri ve Teknolojisi Ana Bilim Dalı
PROF. DR. KADRİ TURGUT GÜRSEL
- Çevreye etki eden kimyasal toksik bileşiklerin moleküler modelleme ile incelenmesi
Analisys of enviroment-effective toxic chemicals by molecular modelling
ŞENAY DURAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2008
Çevre MühendisliğiGebze Yüksek Teknoloji EnstitüsüÇevre Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. GÜLEDA ENGİN
