机器学习分类和回归模型用于预测卡巴马西平及其转化产品的混合毒性
Xiaohan Huang1, Haoran Wang1, Zujian Wu2
1College of Environment and Climate, Guangdong Key Laboratory of Environmental Pollution and Health, Jinan University, Guangzhou, 510632, China.
在水生环境中评估碳胺 (CBZ) 和其转化产品 (TPs) 是至关重要的. 这项研究使用机器学习和生成对抗网络 (GAN) 预测混合毒性,为环境风险评估提供解决方案.
科学领域:
- 环境化学环境化学
- 生态毒理学 生态毒理学
- 计算化学是一种计算化学.
背景情况:
- 碳胺 (CBZ) 和其转化产品 (TPs) 在水生生态系统中普遍存在.
- 缺乏TP合成和毒性评估的标准化方法,阻碍了风险评估.
- 产品的混合毒性带来了难以量化的生态风险.
研究的目的:
- 使用发光细菌评估CBZ及其TP的二元毒性.
- 开发和测试用于预测TP混合毒性的机器学习模型.
- 使用生成对抗网络 (GAN) 来解决TP毒性评估的数据限制.
主要方法:
- 使用发光细菌对CBZ和TP进行毒性测试.
- 开发和评估分类和回归模型.
- 使用生成对抗网络 (GAN) 增强数据集,以改善模型概括.
主要成果:
- 试剂表现出添加剂混合毒性效应.
- 分类模型为毒性风险管理提供了指导.
- 通过GAN增强的回归模型显示,尽管最初的局限性存在,但仍有可能预测混合TP毒性.
结论:
- 基于机器学习的定量结构-活性关系 (QSAR) 模型可以预测混合TP毒性.
- 在没有化学标准的情况下,GAN增强模型为毒性评估提供了可行的解决方案.
- 这种方法有助于对制药污染物及其副产品的环境风险评估.
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