【摘 要】
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本研究采集了包含新化学物质申报数据在内共172种有机化合物的28天快速生物降解测试数据，将化合物按3∶1随机分为训练集和测试集两组，基于训练集化合物的结构和生物降解性
【机 构】
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环境保护部化学品登记中心,北京,100012
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本研究采集了包含新化学物质申报数据在内共172种有机化合物的28天快速生物降解测试数据，将化合物按3∶1随机分为训练集和测试集两组，基于训练集化合物的结构和生物降解性建立支持向量分类模型.用测试集化合物来验证模型的稳定性和准确性，并与美国EPI Suite组件中BioWin软件预测结果进行对比分析.本研究所建模型对测试集中22个不易快速生物降解和21个易快速生物降解的化合物分别准确预测18个和12个，准确率为69.77％；运用BioWin软件准确预测18个和7个，准确率为58.14％.对预测集化合物，本研究所建模型预测准确性稍高.该模型对易快速生物降解化合物的预测准确性较不易快速生物降解化合物高，从化学品环境管理和风险评价的角度出发，对新化学物质和现有化学物质的评价与管理是有利的.本研究基于化学物质的结构和生物降解性建立的支持向量分类模型，具有较好的预测和泛化能力，可用于未进行生物降解性测试的化学品尤其是新化学物质进行初步估算.
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