【摘 要】
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美国化学文摘社注册的化学品数量已达到1.8亿,一些化学品有致突变性。突变可能引发遗传病、癌症、干细胞功能障碍等多类疾病,危害人类健康。筛查化学品是否具有致突变性,对预防和控制化学品的健康风险至关重要。仅通过实验测试的方法筛查具有致突变性的化学品,效率低、成本高,难以满足化学品风险管理的需求。定量构效关系(QSAR)模型可用于高通量地筛查致突变性的化学品,弥补实验的不足。本研究使用多种机器学习算法,
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美国化学文摘社注册的化学品数量已达到1.8亿,一些化学品有致突变性。突变可能引发遗传病、癌症、干细胞功能障碍等多类疾病,危害人类健康。筛查化学品是否具有致突变性,对预防和控制化学品的健康风险至关重要。仅通过实验测试的方法筛查具有致突变性的化学品,效率低、成本高,难以满足化学品风险管理的需求。定量构效关系(QSAR)模型可用于高通量地筛查致突变性的化学品,弥补实验的不足。本研究使用多种机器学习算法,构建了预测基因突变和染色体变异两类突变效应的QSAR模型。主要研究工作如下:(1)构建了预测基因突变的Q
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