【摘 要】
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水生毒性是评价化学品对生态系统的影响的重要指标.在本研究中,采用分子描述和分子指纹结合不同的机器学习方法分别构建了基于不同鱼种的局部模型和全局模型.所有模型均
【机 构】
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华东理工大学,上海市徐汇区梅陇路130号,200237
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水生毒性是评价化学品对生态系统的影响的重要指标.在本研究中,采用分子描述和分子指纹结合不同的机器学习方法分别构建了基于不同鱼种的局部模型和全局模型.所有模型均通过同鱼种的独立测试集以及不同鱼种的外部验证集验证.局部模型和全局模型的对测试集的准确率在0.8左右.在不同鱼种的外部验证集中,杂色鳉和斑点叉尾鮰数据集被用来作为外部验证集.局部模型对杂色鳉和斑点叉尾鮰的预测准确率分别为0.861和0.844,而全局模型的预测准确度为0.869和0.816.此外,同时使用信息增益[1]的方法来寻找与水生急性毒性存在显著相关性的警示子结构,例如烷基芳基硫醚、二芳香醚和磷酸衍生物等.这项研究为评估化学品水生毒性的早期评价中提供了重要的工具.
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