水环境是自然界最重要的环境之一。随着人类社会的发展,水体污染对人类及其他生物体的生命健康构成了威胁。水体污染可以分为单一污染和复合污染。国内外学者对于水体单一污染的研究较多,但对于水体复合污染的研究较少。水环境复合污染是一类常见的水体污染。该类型污染较为复杂,内部存在大量的非线性关系,从而导致水体复合污染的研究难度较大,研究范围较窄。本文研究制备一种基于高通量方法的环境毒理检测芯片。该生物化学芯片旨在研究混合污水的急性生物毒性及其评价。环境毒理学中一项重要的研究方法是对污染物的急性毒性进行评价。其中选用的指示生物有酶、细胞以及微生物等。高通量检测技术可以一次检测多个样品。这项技术可以对大量复杂污染物进行高效检测,同时检测范围较广。计算机深度学习建立的神经网络模型可以用来研究非线性科学。基于高通量方法的环境毒理检测技术是一种新型的检测方式。将生物化学芯片检测与人工神经网络分析进行结合,从而检测污水的急性生物毒性。该检测技术使得检测信息更具时效性。生物化学芯片携带方便,现场检测得到图片之后。传输到相应的软件上,可以快速得到检测结果。该检测方法操作方便快捷,可以应用于多个领域。比如,水源地水质与自来水厂处理之后的水质检测进行对比、污水处理前后的毒性对比等。该研究将有益于每个人的用水健康。当人们在使用自来水之前,都可以使用芯片和软件自行检测。耗时短、成本低、方便、适用人群广泛将成为这个方法的主要特色,主要研究结果如下:1.通过化学打印技术制作生物化学芯片。该芯片主要用作记录混合污水的内部信息及其急性生物毒性效应。通过混合污水对生物化学扰动体系的扰动反应结果,进行信息记录。化学打印机按照设计图将试剂打印在载体上,从而构建了扰动体系。其中试剂包括显色剂、酶、底物、激活剂、抑制剂以及解毒剂。打印机按照设计图将标准毒物打印在扰动体系上,从而建立混合污水急性生物毒性的数据库。根据试验结果分析而得,生物化学芯片可以成功记录混合污水的内部复杂化学信息,同时也可以记录污水的急性生物毒性效应。2.通过化学打印技术制作分类学习标签。通过混合污水对发光细菌的发光抑制率对污水的毒性进行分级,进而对生物化学芯片进行分类。使用化学打印机构建发光体系。在发光体系达到最佳发光强度时,打印混合毒物。混合毒物与生物化学芯片中使用的毒物完全一致。生物化学芯片与发光体系的单元是一一对应的关系。因此,根据混合污水对发光细菌的发光抑制率,对污水的毒性进行分级,同时可以对生物化学芯片进行分类。试验结果表明,根据发光细菌的发光抑制率,可以制作对混合污水的急性生物毒性的分类学习标签。3.构建神经网络。将记录混合污水信息的生物化学芯片图片和分类标签输入计算机内,进行深度学习。将70%的图片用作模型训练。剩下30%的图片用作模型测试。根据分析结果表明,计算机学习情况良好,建立的神经网络模型较为成功。在以后的混合污水急性生物毒性检测中,可以通过高通量快速检测技术和水环境毒理检测体系的结合,进行高效、便捷、快速的检测。