【摘 要】
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采用子结构模式识别结合5种机器学习方法(包括支持向量机、C4.5决策树、k-最近邻法、随机森林法、和朴素贝叶斯法),分别构建了有机化合物对水生和陆地环境毒性评价的两个重要
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采用子结构模式识别结合5种机器学习方法(包括支持向量机、C4.5决策树、k-最近邻法、随机森林法、和朴素贝叶斯法),分别构建了有机化合物对水生和陆地环境毒性评价的两个重要生物靶标--呆鲦鱼(Fathead minnow)和蜜蜂毒性的定性分类和定量回归预测模型.所有模型均通过独立测试集验证.其中,利用支持向量机分类算法得到的分类模型对呆鲦鱼和蜜蜂毒性测试集的整体预测准确度分别达到95.9%和95.0%.采用支持向量机回归算法得到的回归模型,对呆鲦鱼和蜜蜂毒性测试集的预测相关系数的平方(R2)分别达到0.878和0.663.最后,通过信息熵分析的方法,确定了一批能够代表性地表征呆鲦鱼和蜜蜂毒性的子结构模式,包括1,2-二酚、二烷基硫醚、二芳香醚和磷酸衍生物等.提出的方法为有毒化学品的生态风险评价提供了一种非常好的评价策略和可靠的工具.
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