MLSE机器学习算法辅助的DBP对水生有毒性风险的优先选以及环境法规的指导

Xiaolin Wang1, Peixuan Sun1, Ning Hao1

  • 1College of New Energy and Environment, Jilin University, Changchun 130012, China.

PubMed
概括

这项研究使用综合生物数据和分子建模评估了833种消毒副产品 (DBPs) 的水生毒性风险. 结果突出了与高DBP毒性相关的结构特征,有助于风险评估和水安全.