多环芳烃(PAHs)是煤,石油,木材,烟草,有机高分子化合物等有机物不完全燃烧时产生的挥发性碳氢化合物,存在于大气颗粒物中,而迄今已发现有200多种PAHs,其中有相当部分具有致癌性,因此研究多环芳烃的致癌性对人类健康有重要意义。定性构效关系(QSAR)是一种借助分子的理化性质参数或结构参数,以数学和统计学手段定量研究有机小分子与生物大分子相互作用、有机小分子在生物体内吸收、分布、代谢、排泄等生理相关性质的方法。随机森林(Random forest, RF)是一种自然的非线性建模工具,预测准确率高,不容易出现过拟合,是目前数据挖掘、生物信息学的热门的前沿研究领域之一。本文利用随机森林结合定量构效关系方法对大气颗粒物中多环芳烃的致癌性进行预测,利用45种多环芳烃的8个结构参数及致癌性建立模型,再利用所建模型对22种多环芳烃进行预测,得到测试结果准确率为90.91%,由此推测利用随机森林结合定量构效关系分析方法可以快速有效的预测大气颗粒物中多环芳烃的致癌性,为大气颗粒物的防治提供参考依据,减少多环芳烃对人类健康的影响。