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许多化学品具有潜在的内分泌干扰效应,会对人类健康和生态系统造成危害。仅仅通过实验方法筛选内分泌干扰物,成本昂贵、费时费力,且部分化合物尚缺乏标准样品,因此,有必要建立有机污染物内分泌干扰效应的高通量(虚拟)筛选模型和定量结构-活性相关(QSAR)模型。本研究结合分子对接和实验检测方法,建立了有机污染物内分泌干扰效应的QSAR模型；研究了蒽醌类(AQs)化合物和羟基多溴联苯醚(HO-PBDEs)与激素受体间的相互作用,揭示了上述化合物的拟激素效应与其分子结构间的内在联系。基于7类化合物的雌激素效应相对效应势(logRP)和DRAGON次件计算得到的分子结构参数,采用偏最小二乘(PLS)回归,建立了化合物logRP值的QSAR模型。利用重组基因酵母法测定了外部独立验证集的logRP值,对建立的QSAR模型进行了性能评价。研究结果表明：建立的QSAR模型具有较好的拟合优度、稳健性和预测能力,相关系数(R2)、交叉验证系数(Q2LOO)、外部可解释方差(Q2EXT)分别为0.89、0.90、0.78。化合物的雌激素效应不仅与分子的大小、形状和极化率有关,还与分子的立体结构特征及分子间的相互作用有关。通过分子对接剖析了AQs分子与雌激素受体(ERα)间的相互作用,采用重组基因酵母法检测了AQs化合物的雌激素效应,并建立了AQs化合物雌激素效应的QSAR模型。研究结果表明：AQs分子与ERα间存在氢键、疏水和静电相互作用。AQs化合物的雌激素效应主要与其分子的分配能力和静电相互作用有关。极化率项(π1)、结合能(Ebinding)、平均分子极化率(α)、分子中原子的最负电荷(q-)和分子表面负静电势的平均值(Vs-)是影响AQs化合物雌激素效应的重要因素。AQs分子的a越大,雌激素效应越强。Vs-较负的AQs分子更易于与受体ERα结合,显示较强的雌激素效应；建立的QSAR模型稳健性和预测能力较高,具有较强的机理可解释性,能够用于预测其他AQs化合物的雌激素效应。通过分子对接研究了HO-PBDEs与甲状腺激素受体(TRβ)间的相互作用,采用双杂交酵母检测了HO-PBDEs的甲状腺激素效应,建立了HO-PBDEs甲状腺激素效应的QSAR模型。研究结果表明：与TRβ结合是HO-PBDEs发挥甲状腺激素效应的关键步骤,HO-PBDEs分子与TRβ间存在氢键、疏水和π-π相互作用。与PBDEs相比,HO-PBDEs具有较强的甲状腺激素效应(p<0.05)。溴原子数目(nBr)、正辛醇-水分配系数(logΚow)、芳香性指数(IA)、分子最低未占据轨道能(ELUMO)、亲电性指数(ω)和偶极矩(μ)与HO-PBDEs的甲状腺激素效应密切相关。HO-PBDEs分子在水相和生物相间的分配能力是控制其甲状腺激素效应的重要因素。HO-PBDEs的非平面性和得电子能力也会影响其甲状腺激素效应的大小。得电子能力较高的HO-PBDEs分子与受体间呈现较弱的氢键作用,相应的显示较弱的甲状腺激素效应。建立的QSAR模型具有较好的稳健性、预测能力和机理可解释性,能够用于预测其他HO-PBDEs化合物的甲状腺激素效应。