【摘 要】
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实际环境中的污染物通常以混合物的形式存在.现有混合物毒性预测方法(浓度加和CA与独立作用IA)仅适用于无毒性相互作用的混合物,且CA和IA对混合物的预测能力值得怀疑.为了能够更加准确预测混合物毒性,需要建立新的混合物毒性预测模型.为此,基于CA和IA模型建立两个新的混合物毒性预测新方法.利用一元线性回归方法,建立混合物效应浓度实验值(pECxmix)和CA计算的效应浓度值(pECxCA)的负对数之
【机 构】
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桂林理工大学环境科学与工程学院 桂林 541004 同济大学环境科学与工程学院 上海 200092
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实际环境中的污染物通常以混合物的形式存在.现有混合物毒性预测方法(浓度加和CA与独立作用IA)仅适用于无毒性相互作用的混合物,且CA和IA对混合物的预测能力值得怀疑.为了能够更加准确预测混合物毒性,需要建立新的混合物毒性预测模型.为此,基于CA和IA模型建立两个新的混合物毒性预测新方法.利用一元线性回归方法,建立混合物效应浓度实验值(pECxmix)和CA计算的效应浓度值(pECxCA)的负对数之间的定量关系,构建LCA模型;建立混合物效应浓度实验值(pECxmix)和IA计算的效应浓度值(pECxIA)的负对数之间的定量关系,构建LIA模型.利用定量结果-活性相关(QSAR)模型验证方法检验新建立LCA和LIA模型的预测能力.内部验证包括留一法(LOO)交叉验证和y-随机化检验.外部验证通过将整体数据集拆分为训练集和检验集,以训练集建立LCA和LIA模型,以检验集验证模型的外部预测能力,以保证LCA和LIA具有真正的外部预测能力.
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