外源化合物安全性评价模型建立的研究

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目的探讨人工智能算法在外源化合物安全性评价中的应用,以芳香胺化合物致癌性和离子液体光毒性为研究对象,运用定量结构-活性/性质关系分析方法,旨在构建高效的预测模型用以评价外源化合物的安全性,为设计更加低毒、绿色环保的新型化合物提供思路和指导。方法借助多层感知人工神经网络算法和基因表达式编程算法建立芳香胺致癌性的分类预测模型,基于准确度、灵敏度、特异度和约登指数来比较所建模型的优异,并分析影响芳香胺化合物致癌性的理化和结构因素。采用启发式算法和基因表达式编程算法构建离子液体光毒性的预测模型,通过相关系数
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正己烷(n-hexane)作为一种有机溶剂,工业应用广泛。环境中的正己烷经呼吸道、消化道、皮肤进入机体后,主要分布在脂肪含量较高的器官,如脑、肾、肝、脾、睾丸、血液等。在急性毒性分级中,正己烷属无毒类,但因其挥发性大、脂溶性高,并有蓄积作用,被考虑为高危害性毒物;且正己烷急慢性中毒具有不同的表现:人类正己烷急性中毒主要表现为急性脑病(中枢性抑制)和皮肤、粘膜刺激症;慢性中毒以神经毒性为主,主要表现