【摘 要】
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该文大量实测数据的基础上,应用数理统计方法以分子连接性指数和校正基团作为估算因子针对两种生物（水蚤和黑头呆鱼）的毒性（EC50和LC50）作了预测研究.该文分别从化合物结构（即化学
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该文大量实测数据的基础上,应用数理统计方法以分子连接性指数和校正基团作为估算因子针对两种生物（水蚤和黑头呆鱼）的毒性（EC50和LC50）作了预测研究.该文分别从化合物结构（即化学类别）和作用模式类别方面来讨论QSAR模型的改进.通过对两种生物毒性进行分类建模显示,两种化合物分类都能很好的改善预测精度.通过各分类模型可决系数和平均残差分析以及稳健性检验,发现少数类别如酸和酯类等预测效果较差.这说明上述类别中在分类存在一定缺陷或者是致毒机理存在一定的不一致性,需要更细的分类或者对分类标准进行改进.另外,在异常值的检验中,可以看出较大误差的产生主要是由于脂溶性、水溶性以及实测值的过大或过小所致,这一方面说明了该模型预测方式符合致毒机理;另一方面也说明了作为统计模型的外推局限性.
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