Os estudos de impacto ambiental em sistemas aquáticos são de grande importância, tanto no âmbito social quanto no econômico. Estes têm que contemplar a avaliação dos danos produzidos pelos mais variados tipos de substâncias, criando a necessidade de conhecer a ação destas ao sistema em questão. O resultado da interação de substâncias com o ambiente pode ser explorado por meio de experimentos envolvendo o coeficiente de partição octanol/água (Kow). A escolha do Kow se deve ao fato deste se relacionar a interação do composto escolhido com o meio, no que diz respeito à absorção e transporte. No caso deste trabalho, uma série de fenóis foi estudada em termos do coeficiente de partição. Cálculos teóricos foram realizados como alternativa para mensuração experimental do coeficiente de partição octanol/água. A elaboração de modelos QSAR (Quantitative Structure Activity Relationship) para a previsão de valores de coeficiente de partição octanol/água foi realizado por meio de cálculos envolvendo física quântica e quimiometria. Os dados das variáveis foram obtidos para o grupo de fenóis em questão utilizando os métodos de cálculos semiempíricos AM1, PM3, PM6 e PM7. A comparação dos modelos QSAR obtidos permitiu a conclusão de que, para os descritores selecionados, o conjunto de valores obtidos com o método PM7 proporcionou a criação dos melhores modelos. Utilizando como variáveis selecionadas energia eletrônica, área molecular, volume molecular, energia de repulsão core-core e massa molecular, obteve-se um modelo que acumulava aproximadamente 99,99% de toda a informação em três componentes, com um coeficiente de correlação externo (referente à calibração) em torno de 0,93, o que indica a força preditiva do modelo. A relação da toxicidade com o Índice de Qualidade das Águas também foi investigado por meio da relação dos valores LogKow obtidos e pH. Com o pKa de cada fenol proveniente de dados teóricos (e fazendo uso da relação de pKa e pH proposta por Henderson-Hasselbach), pode-se concluir que não existe influência intrínseca dos valores de LogKow nos valores de pH, verificado com o baixo coeficiente de correlação entre as variáveis, em torno de 0,15. / The environmental impact on aquatic systems are of great importance, both in the social sphere as the economic. These must include the assessment of the damage caused by all sorts of substances, creating the need to know the action of these to the system in question. The result of the interaction of substances with the environment can be explored through experiments involving octanol / water partition coefficient (Kow). The choice of Kow is due to relate the interaction of the compound with the chosen medium, as regards the absorption and transport. In the case of this work, a number of phenols was studied in terms of the partition coefficient. Theoretical calculations have been performed as an alternative to experimental measurement of octanol / water partition. The use of models QSAR (Quantitative Structure Activity Relationship) for predicting values of octanol / water partition was made by means of calculations involving quantum physics and chemometrics. The data for each variable were obtained for the group concerned phenols using the semi-empirical calculation methods AM1, PM3, PM6 and PM7. A comparison of the obtained QSAR models allowed the conclusion that, for the selected descriptors, a set of values obtained with the method provided PM7 the creation of the best models. Using as selected electronic energy, molecular area, molecular volume, core-core repulsion energy and molecular mass variables, we obtained a model that accumulated approximately 99.99% of all information in three components, with an external correlation coefficient (referring to the calibration) around 0,93, which shows the predictive power of the model. The relationship of toxicity with the Water Quality Index was also investigated by means of the relation of LogKow values obtained and pH. With the pKa of the phenol from each theoretical data (and using the relationship of pKa and pH proposed by Henderson-Hasselbach), it can be concluded that there is no influence of intrinsic values LogKow in pH checked with low coefficient correlation between the variables, around 0,15.

O desenvolvimento tecnológico observado nos últimos anos e o avanço na aquisição de dados para os sistemas tanto químicos como biológicos tem gerado um grande número de informações. Como consequência, nos últimos anos, procuram-se ferramentas, fundamentalmente matemáticas, que permitam decodificar este volume imenso de informações, em termos estruturais e biológicos. Embora diversos parâmetros estatísticos e métodos de seleção de modelos e de variáveis tenham sido descritos, mais recentemente, são encontradas propostas de novas ferramentas visando assegurar tanto a qualidade de predição do modelo como a elucidação de algum mecanismo a partir do modelo gerado. Com relação aos estudos de compostos antichagásicos, é grande o número de dados disponíveis, na literatura, nos diferentes aspectos pesquisados.A cruzipaína, também chamada de cruzaína, é a principal cisteína protease do Trypanosoma cruzi e sua inibição tem se mostrado capaz de inibir o desenvolvimento intracelular do protozoário. Neste trabalho foram selecionados da literatura original 90 compostos, incluindo-se 29 alfa-(N)-heterocíclica carboxaldeído tiossemicarbazonas substituídas, com atividade inibitória frente a ribonucleotídeo redutase (IRNR) (série I; compostos I.1. a I.29); 37 tiossemicarbazonas substituídas na cadeia lateral e no anel aromático (série II; compostos II.1 a II.37) e, 61 compostos estruturalmente diferentes (série III; compostos II.1 a III.61, sendo 45 tiossemicarbazonas das quais 37 da série II e, 16 derivados de isatinas). As séries II e III apresentam atividade inibitória frente à cruzaína, uma cisteína protease do T.cruzi. E a série I, embora, apresente atividade inibitória frente a ribonucleotídeo redutase (IRNR) de células H.Ep.-2, é, no entanto, estruturalmente similar às séries II e III. E, ainda mais, os modelos gerados nesta dissertação para a série I foram incluídos na tese de doutorado de H.Ishiki. Cada uma das séries foi dividida em 3 séries de treinamento (A, B e C) com suas correspondentes séries de teste. A seguir, a partir das estruturas representadas em 3 dimensões das moléculas, foram gerados 1497 descritores através do programa DRAGON (v. 3.0) para cada série (I, II e III). Estes descritores foram submetidos a um pré-tratamento de dados, excluindo-se aqueles que não contribuiriam para as análises PLS - Partial Least Squares (mínimos quadrados parciais). Através das análises PLS foram selecionados os descritores mais significativos das equações de regressão linear, que a seguir foram submetidos a uma análise de freqüência, ou seja, foram selecionados os descritores presentes em pelo menos em 2 dos 3 modelos obtidos das séries de treinamento (A, B e C). A partir destes descritores selecionados foram obtidos modelos de QSAR clássico com 5 descritores que foram validados por três filtros. Estes modelos de QSAR validados, apresentaram valores de coeficiente de correlação (r) e do quadrado do coeficiente de predição interna (Qcv2) maiores que 0,9 e 0,7 respectivamente. / It has been observed an enormous improvement in the methods concerning data generation, leading to a large amount of information, especially for chemical and biological systems. Through these developments, it becomes relevant to have reliable methods, mainly new mathematical tools, for structure-activity relationship (SAR) data examination, which means that there is a need for developing datasets screening tools. Although a huge number of descriptors and methods for selection have been described in the literature, it becomes a crucial aspect to develop new concepts and tools that assure selection of relevant information as well as a high predictive power for the generated QSAR models. Concerning antichagasic compounds, in the literature, there is a huge number of data in anti Chagas disease drug research fields. Cruzain, known also as cruzipain, is the major cysteine protease of T. cruzi. The protease is expressed in all life cycle stages of the parasite. Therefore, cruzain is essential for replication of the intracellular parasite. Thus, cruzain is an appealing target for new antitrypanosomal chemotherapy. In this work, it has been taken from selected literature 90 compounds, including 29 substituted alpha-(N)- heterocyclic carboxaldehyde thiosemicarbazones, (set I, compounds I.1 to I. 29) and 37 substituted thiosemicarbazones (set II, compounds II.1 to II.37) and 61 structurally different compounds (set III, compounds II.1 to III.61, namely 45 thiosemicarbazones (37 from set II) and 16 isatin derivatives). Sets II and III showed inhibitory activity against cruzain, a cysteine protease of T. cruzi. Although set I compounds showed inhibitory activity against ribonucleotide reductase enzyme of H.Ep.-2 cells they have been included in this study taking into account that they are structurally similar to sets II and III, studied by H. Ishiki in his PhD thesis. Each set was divided in 3 training sets (A, B and C) with its corresponding test sets. Initially, 1497 descriptors have been obtained by means of DRAGON program (v.3.0) using 3D structures of sets I, II and III compounds. In a second step to reduce the data size, all descriptors have been submitted to a pre-treatment, including the use of different filters, followed by PLS analyses with external validation. Relevant descriptors have been selected using PLS followed by frequency analysis. That means, it has been selected descriptors, which were present at least in 2 or 3 models, generated from training sets (A, B an C). These descriptors have been used to generate QSAR models with up to 5 descriptors. The QSAR models had been validated by three filters. Values of correlation coefficient (r) and the squared correlation coefficient of internal predictions (Qcv2) were higher than 0.9 and 0.7, respectively, for the validated QSAR models.

A combretastatina A4 é um promissor agente anticâncer. Na célula, inibe a polimerização dos microtúbulos, os quais são fundamentais nos processos de motilidade, manutenção estrutural e mitose. Essa inibição se dá a partir do sítio de interação da αβ-tubulina bloqueando o fluxo do sangue que alimenta os tumores, o que resulta na morte dos mesmos. Com estrutura semelhante às combretastatinas, as chalconas constituem uma classe de compostos que atuam no mesmo sítio de interação na tubulina. Baseando-se nos trabalhos experimentais de Ducki e colaboradores, estudou-se a estrutura molecular de 87 chalconas análogas à combretastatina A4 por meio do método quântico DFT com o propósito de desenvolver modelos de Relações Quantitativas Estrutura-Atividade (QSAR) aplicados a tais antagonistas. A partir dos métodos dos Mínimos Quadrados Parciais (PLS) e de Redes Neurais Artificiais (ANN), foram gerados modelos que conduzem à elucidação da relação dos compostos estudados com suas respectivas atividades biológicas. Os descritores eletrônicos e moleculares selecionados apresentam alta concordância com as características das moléculas, havendo predominância de comportamento linear com a atividade biológica, podendo, eventualmente, apresentar comportamento não-linear, o que torna o modelo gerado altamente consistente. / Combretastatin A4 is a promising anticancer agent. It inhibits the polymerization of microtubules in the cell, which are essential in the process of motility, structural maintenance and mitosis. This inhibition is given from the interaction site of αβ-tubulin blocking the blood flow that feeds the tumor, what results in its death. The chalcones, sharing a similar structure of the combretastatin, are also a class of compounds that act in the same site of interaction in the tubulin. Based on the experimental work of Ducki and co-workers, we proposed a molecular structure study of 87 chalcones similar to combretastatin A4 using the DFT method in order to develop Quantitative Structure-Activity Relationships (QSAR) applied to the given antagonists. Through Partial Least Squares (PLS) and Artificial Neural Network (ANN) methods, some models has been generated to lead the understanding on the relationship between the compounds studied and their respective biological activities. The electronic and molecular descriptors selected have high correlation with the molecule features, being linear most of the time, although with eventual non-linear behavior, which makes the generated model highly consistent.

Desde os tempos antigos, o leite de papoula é usado como sedativo e poderoso analgésico. Hoje, na terapêutica, a morfina - a qual se encontra em grande proporção no leite da papoula - continua sendo utilizada como analgésico em casos de dor moderada e severa. Concomitantemente, drogas derivadas da morfina têm sido amplamente utilizadas; sendo a heroína uma das drogas com maior potencial viciante conhecido. <br /> O desenvolvimento de antagonistas do receptor alvo da morfina/heroína (receptor &mu;-opioide) pode auxiliar tanto no desenvolvimento de medicamentos analgésicos mais seguros e potentes, bem como no desenvolvimento de medicamentos que podem ter utilidade no tratamento da dependência por drogas opiáceas. <br /> Com o intuito de criar a relação entre a atividade biológica de um conjunto de 51 moléculas e sua respectiva ação antagonista ao receptor &mu;-opioide, foram selecionadas, da literatura, moléculas que apresentam interações biológicas contra o receptor &mu;-opioide. <br /> As moléculas selecionadas tiveram suas geometrias otimizadas e suas propriedades calculadas pelo método DFT/B3LYP, com um conjunto de funções de base 6-31g++(d,p). Os dados obtidos, como informações sobre a estrutura eletrônica, propriedades topológicas e físico-químicas, foram relacionados com os valores de pKi. Para a correta análise das variáveis que são úteis na descrição da atividade biológica, métodos de análise estatística como PCA, HCA, SIMCA e KNN foram utilizados, além do método de PLS para a construção do modelo matemático de relação entre atividade biológica e as variáveis. <br /> Os resultados mostram que variáveis como a energia do orbital LUMO, a quantidade de nitrogênios na cadeia da molécula, o volume de alguns substituintes e o valor das variáveis E1p e E3u (mensuradas respectivamente pela polarizabilidade molecular e peso atômico) têm grande relação com a atividade biológica. <br /> O modelo criado é útil na previsão da atividade biológica de outras moléculas, bem como ao fornecer ideias para uma síntese planejada de novos compostos com atividade antagonista promissora. / Since antiquity, the poppy\'s milk has been used as sedative and powerful analgesic. Nowadays, in the therapy, the morphine - that is found in large proportion in poppy\'s milk - is still being used as painkiller in cases of moderate and severe pain. Concurrently, drugs made from morphine have been widely used; being the heroin the drug with the highest known addictive potential. <br /> The development of the antagonists of the morphine/heroine target receptor (&mu;-opiate receptor) can help on more safety and powerful medicine developments, and also to develop medicines that can be useful in treating opiate drugs addiction. <br /> In order to create the relationship between biological activity of a set of 51 molecules and their respective antagonist action by &mu;-opiate receptor, was selected, from the literature, molecules that show biological interaction against &mu;-opiate receptor. <br /> The selected molecules had their geometries optimized and their properties calculated by DFT/B3LYP method, with a set of base functions 6-31g++(d,p). The data obtained, as information about the electronic structure, topological properties and physical-chemical, were related to the pKi values. To the correct analysis of the variables that are useful on the description of the biological activity, were used statistical analysis methods as PCA, HCA, SIMCA and KNN, other than the PLS method for building the mathematical model of relationship between the biological activity and the variables. <br /> The results show that variables as the energies of LUMO orbital, the quantity of nitrogen in the molecular chain, the volume of some substituents and the value of the variables E1p and E3u (measured respectively by molecular polarity and atomic weight) has big relationship with the biological activity. <br /> The created model is useful in biological activity prevision for other molecules, as well as providing ideas for a planned synthesis of new compounds with promissory antagonist activity.

A depressão, também conhecida como distúrbio depressivo maior, é uma doença extremamente séria caracterizada por distúrbios afetivos que apresenta sintomas como tristeza, pessimismo, baixa autoestima, alterações nas funções vegetativas como sono e apetite e cognitivas como concentração, memória e atenção. A depressão afeta hoje cerca de 300 milhões de pessoas sendo essa a doença mais incapacitante do mundo, segundo dados da Organização Mundial da Saúde. O receptor humano 5-HT2a tem sido associado a inúmeras condições neurológicas e moléculas ligantes seletivas a esse receptor podem apresentar potencial terapêutico no tratamento de distúrbios de comportamento, tais como a depressão. Com o propósito de contribuir para o planejamento de novos fármacos mais eficazes no tratamento da depressão realizou-se um estudo de QSAR (do inglês Quantitative structure-activity Relationship) com um conjunto de 106 compostos arilpiperazínicos utilizando os métodos de Mínimos Quadrados Parciais (PLS) e Redes Neurais Artificias (ANN). O modelo de PLS foi obtido com 76 compostos no conjunto de treinamento e 11 compostos no conjunto teste (r2 = 0,749 e q2 = 0,696). Os testes de validação leave-N-out, randomização e detecção de outliers confirmaram a robustez e estabilidade dos modelos e demonstraram que os mesmos não foram gerados através de correlações ao acaso. O modelos de Redes Neurais Artificiais de Perceptron de Multicamadas (MLP-ANN) foi gerado utilizando funções de transferência tansig-tansig. O treinamento das redes demonstrou que o melhor modelo apresentava arquitetura 7-10-1. Tal modelo apresentou valores de erro quadrático médio (EQM) igual a 0,00964, desvio médio absoluto (DMA) igual a 0,0775 e r2treinamento, r2validação e r2teste iguais a 0,794, 0,795 e 0,788, respectivamente. Os descritores dos modelos matemáticos gerados mostraram concordância com as propriedades moleculares dos compostos e os valores de atividade biológica preditos pelos modelos de PLS e ANN demonstraram que a interação dos descritores é satisfatoriamente relacionada tanto por aproximações lineares quanto não-lineares. / Depression, major depressive disorder or clinical depression, is a serious mood disorder characterized by severe symptoms like emotional suffering and feeling miserable that affects vegetative functions as sleeping and eating and cognitive functions like concentration, memory and attention. The world mental health estimates that depression affects more than 300 million people worldwide and is the leading cause of world disability. The human receptor 5-HT2a has been associated to many neurological dysfunctions. Molecules that selectively bind to this receptor present the potential to be used as an effective treatment of mental health disorders, such as depression. Our primary aim in this work is to contribute to the development of new drugs for the treatment of depression. Quantitative Structure-Activity Relationships (QSAR) studies with a series of 106 arylpiperazines that interact with the neuroreceptor 5-HT2a were conducted employing the methods Partial Least Squares (PLS) and Artificial Neural Networks (ANN). The PLS model was obtained with a training set of 76 compounds and a 19 compounds test set (r² = 0. 749, q² = 0.696). Leave-N-out analysis, biological activity randomization and outliers detection confirmed the robustness and stability of the models and showed that they were not obtained by chance correlations. Predictive models were also generated by Multilayer Perceptron Artificial Neural Network (MLP-ANN) trained with tansig-tansig transfer functions showed that the best results were obtained for a 7-10-1 architecture (r²training = 0. 794, r²validation = 0.795 and r²test = 0.788). The descriptors used to construct the predictive models showed good agreement with the arylpiperazines molecular properties, and the biological activity predicted by the PLS and ANN methods suggested that the descriptor interactions can be described by a linear or a nonlinear approach as well.

Orientador: Roberto Rittner Neto / Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Ciências Médicas / Made available in DSpace on 2018-08-21T10:40:13Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Bitencourt_Michelle_M.pdf: 771721 bytes, checksum: 1771939b9c0680c7375ae9953fca996f (MD5) Previous issue date: 2012 / Resumo: O presente trabalho trata de um estudo sobre compostos que se comportam como inibidores da acetilcolinesterase, uma importante enzima do processo de cognição. A acetilcolinesterase atua na hidrólise da acetilcolina, responsável pela comunicação entre os neurônios. Uma das modalidades para o design racional de fármacos é a estimativa de propriedades biológicas de novas moléculas utilizando métodos computacionais. Análise quantitativa entre estrutura química e atividade biológica (QSAR) é uma dessas técnicas. No presente trabalho, análise multivariada de imagens aplicada em QSAR (MIA-QSAR) foi utilizada para se construírem modelos QSAR preditivos para uma série congênere de carbamatos com atividade anticolinesterásica. Os bons resultados estatísticos da modelagem credenciaram o modelo MIA-QSAR construído a predizer a atividade biológica de alguns novos derivados, potencialmente úteis para o tratamento do Mal de Alzheimer / Abstract: The present work describes the study of some compounds which act as acetylcholinesterase inhibitors a very important enzyme in the cognitive process. zAcetylcholinesterase is responsible by the hydrolysis of acetylcholine, which accounts for the communication among the neurons. One of the approaches for the rational pharmaceuticals design is the estimation of the biological properties of new molecules using computational methods. The quantitative analysis between chemical structure and biological activity (QSAR) is one of these techniques. In the present work, the multivariate analysis of images applied in QSAR (MIA-QSAR) was employed for building predictable QSAR models for a congenial series of carbamates which exhibit anticholinesterase activity. The significant statistical results from this treatment enabled the MIA-QSAR model thus obtained to reliably predict the biological activity of some new derivatives, as potentially useful for the Alzheimer Disease treatment / Mestrado / Ciencias Biomedicas / Mestra em Ciências Médicas

The toxicity of 36 aliphatic amines on the embryos of the zebrafish Danio rerio were investigated. The DarT (Danio rerio Toxicity assay) was used to determine the lethal concentrations within a 48 h static acute toxicity test. A QSAR (Quantitative Structure-Activity Relationship) was performed using the LC50 values and molecular descriptors such as lipophilicity, maximum positive charge on hydrogen atom and the effective diameter of the molecule. In general, the toxicity of primary and secondary amines could be described by the lipophilicity as descriptor. The toxicity of the tertiary amines tested could be only described by a bilinear regression model. Further, regression models for other aquatic species such as the fathead minnow Pimephales promelas, Daphnia magna and Tetrahymena pyriformis showed that the toxicity of each species is a good predictor for each other.

Die kovalente Bindung von elektrophilen körperfremden Stoffen an nukleophile Zentren in Peptiden und Proteinen ist der initiierende molekulare Schritt einer Vielzahl von Erkrankungen und toxischen Prozessen. Für a,b-ungesättigte Aldehyde, Ketone und Ester, die sogenannten Michael-Akzeptoren, spielt dabei die Reaktion mit endogenen Thiolen eine entscheidende Rolle. Für diese Stoffklasse ermöglicht die Quantifizierung der Thiolreaktivität (als logaritmische Geschwindigkeitskonstante zweiter Ordnung der Reaktion des Michael-Akzeptors mit dem Tripeptid Glutathion (GSH), log kGSH) eine Vorhersage der akuten aquatischen Toxizität gegenüber den Ciliaten Tetrahymena Pyriformis (quantifiziert als logaritmische 50%-Effekt-Konzentration (effect-concentration, EC) der Wachstumsinhibition, log EC50). Zum besseren Verständnis der an diesen Prozessen beteiligten Reaktionen wurden in dieser Arbeit mehrere mögliche Mechanismen der Addition von Methylthiol an a,b-ungesättigte Carbonylverbindungen quantenchemisch anhand ihrer Übergangszustände untersucht. Dabei lag der Fokus unter anderem auf der Identifikation einer Modellreaktion, deren Barriere eine quantitative Vorhersage der Thiolreaktivität ermöglicht. Entsprechende Regressionsmodelle wurde an experimentelle Daten angepasst. Auf der Basis der berechneten elektrophilen Reaktivität log kGSH und der Hydrophobie (quantifiziert als logarithmischer Oktanol/Wasser-Verteilungskoeffizient, log Kow) wurden Stoffklassenspezifische Regressionsmodelle zur Toxizitätsvorhersage entwickelt und für die Untergruppe der Ester eine Modell-Suite etabliert.

Die kovalente Bindung von elektrophilen körperfremden Stoffen an nukleophile Zentren in Peptiden und Proteinen ist der initiierende molekulare Schritt einer Vielzahl von Erkrankungen und toxischen Prozessen. Für a,b-ungesättigte Aldehyde, Ketone und Ester, die sogenannten Michael-Akzeptoren, spielt dabei die Reaktion mit endogenen Thiolen eine entscheidende Rolle. Für diese Stoffklasse ermöglicht die Quantifizierung der Thiolreaktivität (als logaritmische Geschwindigkeitskonstante zweiter Ordnung der Reaktion des Michael-Akzeptors mit dem Tripeptid Glutathion (GSH), log kGSH) eine Vorhersage der akuten aquatischen Toxizität gegenüber den Ciliaten Tetrahymena Pyriformis (quantifiziert als logaritmische 50%-Effekt-Konzentration (effect-concentration, EC) der Wachstumsinhibition, log EC50). Zum besseren Verständnis der an diesen Prozessen beteiligten Reaktionen wurden in dieser Arbeit mehrere mögliche Mechanismen der Addition von Methylthiol an a,b-ungesättigte Carbonylverbindungen quantenchemisch anhand ihrer Übergangszustände untersucht. Dabei lag der Fokus unter anderem auf der Identifikation einer Modellreaktion, deren Barriere eine quantitative Vorhersage der Thiolreaktivität ermöglicht. Entsprechende Regressionsmodelle wurde an experimentelle Daten angepasst. Auf der Basis der berechneten elektrophilen Reaktivität log kGSH und der Hydrophobie (quantifiziert als logarithmischer Oktanol/Wasser-Verteilungskoeffizient, log Kow) wurden Stoffklassenspezifische Regressionsmodelle zur Toxizitätsvorhersage entwickelt und für die Untergruppe der Ester eine Modell-Suite etabliert.

The toxicity of 36 aliphatic amines on the embryos of the zebrafish Danio rerio were investigated. The DarT (Danio rerio Toxicity assay) was used to determine the lethal concentrations within a 48 h static acute toxicity test. A QSAR (Quantitative Structure-Activity Relationship) was performed using the LC50 values and molecular descriptors such as lipophilicity, maximum positive charge on hydrogen atom and the effective diameter of the molecule. In general, the toxicity of primary and secondary amines could be described by the lipophilicity as descriptor. The toxicity of the tertiary amines tested could be only described by a bilinear regression model. Further, regression models for other aquatic species such as the fathead minnow Pimephales promelas, Daphnia magna and Tetrahymena pyriformis showed that the toxicity of each species is a good predictor for each other.