【摘 要】
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随着环境污染越来越严重,有机化合物成为环境污染的主要危害,尤其是随着工业污水、生活废水、运输泄漏等方式排放到水体中的有机化合物对水生生物造成了极大的负面影响。然而有机化合物急性毒性的研究领域,传统生物实验方法时间长、费用高、方法复杂,计算机辅助构建的二元分类模型虽可对毒性进行划分,但无法准确对毒性进一步划分。多元分类模型不仅可以快速准确地对有机化合物水生生物急性毒性进行,还可以进一步的按照各个国家
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随着环境污染越来越严重,有机化合物成为环境污染的主要危害,尤其是随着工业污水、生活废水、运输泄漏等方式排放到水体中的有机化合物对水生生物造成了极大的负面影响。然而有机化合物急性毒性的研究领域,传统生物实验方法时间长、费用高、方法复杂,计算机辅助构建的二元分类模型虽可对毒性进行划分,但无法准确对毒性进一步划分。多元分类模型不仅可以快速准确地对有机化合物水生生物急性毒性进行,还可以进一步的按照各个国家和组织的有机化合物危害划分标准进行有效预测。本研究以黑头呆鱼（Pimephales promelas）作为试验对象,使用来自于ECOTOX数据集和EAT5数据集的373种有机化合物,首先采取7种机器学习算法结合8种分子指纹构建了一系列基分类器筛选出5种机器学习算法,接着使用这5种机器学习算法和8种分子指纹进一步构建基分类器,最终通过投票法有机化合物对水生生物急性毒性多元分类投票集成模型（The voting ensemble model,VEM）。经过重复100次5折交叉验证和外部验证后,最优基分类器Extend FP-C5.0性能为准确性87.30%、敏感性87.32%、特异性95.76%,集成模型性能为准确性96.92%、敏感性96.93%、特异性98.97%。最后,使用极限梯度提升算法和Shapley Value进行特征重要性分析,确定了一些具有代表性的表征生态毒性的结构特征。本研究对于有机化合物水生生物急性毒性作用机制的研究与预测具有一定的理论和现实价值,为有机化合物环境风险评估提供了高效、快速的工具。
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