毒性预测和关键成分的识别,复杂的混合物含有hormetic成分的关键成分
Meng-Ting Tao1, Ting-Ting Ding1, Ze-Jun Wang2
1Key Laboratory of Yangtze River Water Environment, Ministry of Education, College of Environmental Science and Engineering, Tongji University, Shanghai 200092, PR China; State Key Laboratory of Pollution Control and Resource Reuse, College of Environmental Science and Engineering, Tongji University, Shanghai 200092, PR China.
预测含有hormetic成分的化学混合物的毒性是一项挑战. 神经网络与传统模型不同,可以准确预测混合物毒性,并识别影响效果的关键成分.
科学领域:
- 环境毒理学环境毒理学
- 化学混合物分析 化学混合物分析
- 计算毒理学计算毒理学
背景情况:
- 荷尔梅斯,一个剂量反应现象,使混合物毒性预测复杂化.
- 单个成分的刺激作用可以掩盖或改变混合物的毒性.
- 识别关键组件对于理解和管理混合物风险至关重要.
研究的目的:
- 为了研究混合物毒性预测显示hormesis.com的成分.
- 确定影响复杂混合物毒性的关键化学物质.
- 为了比较混合物毒性的不同预测模型的有效性.
主要方法:
- 构建了一个含有16种化学物质的混合系统,包括hormetic组件.
- 使用Vibrio qinghaiensis sp.-Q67用于单个化学品和混合物的毒性测试.
- 应用独立行动 (IA) 和反向传播神经网络 (BPNN) 模型用于毒性预测.
- 采用全球敏感性分析 (GSA) 来识别关键组件.
主要成果:
- 在16种化学物质中,有6种呈现出时间依赖性激增.
- 混合物毒性往往高于预测,这是由于刺激效果减弱和潜在的协同作用.
- 在预测混合物毒性方面,BPNN模型显著优于IA.
- GSA确定了五个关键成分,其中无毒成分水平影响混合物毒性.
结论:
- 逆向传播神经网络为hormetic混合物毒性提供了卓越的预测能力.
- 关键成分的识别至关重要,因为它们的度变化可以不可预测地改变毒性.
- 降低关键成分水平并不总是缓解混合物毒性的有效策略.
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