机器学习预测急性毒性与体内对四醇衍生物的实验
Danil P Zarezin1, Alexander A Shtil1,2, Valentin G Nenajdenko3
1Institute of Intelligent Cyber Systems, National Research Nuclear University MEPhI Moscow 115409 Russia danzar@inbox.ru.
RSC medicinal chemistry
|November 28, 2025
概括
机器学习可以准确预测四醇衍生物的毒性,帮助环境风险评估. 这种计算毒理学方法增强了化学品安全评估.
科学领域:
- 计算化学是一种计算化学.
- 毒理学 毒理学 毒理学
- 机器学习应用程序 机器学习应用程序
背景情况:
- 由于暴露于化学物质,四醇衍生物可能会带来潜在的环境风险.
- 准确预测化学毒性对于环境安全至关重要.
- 预测急性毒性的现有模型存在局限性.
研究的目的:
- 开发和验证一种机器学习模型,用于预测四醇衍生物在小鼠中的急性腹腔内毒性.
- 通过计算毒理学来评估与四醇衍生物相关的环境风险.
- 为了探索四醇衍生物的定量结构-活性关系 (QSAR).
主要方法:
- 利用科学文献和ChemIDplus数据库中的LD50数据.
- 使用机器学习技术开发和验证回归模型.
- 通过Mordred软件进行QSAR分析的计算分子描述器.
主要成果:
- 在预测急性腹腔内毒性 (R^2 = 0.76,MSE < 10^-4) 中取得了高准确性.
- 开发的模型表现优于文献中大多数可比模型.
- 通过测试合成的四醇衍生物来证明模型的稳定性.
结论:
- 机器学习提供了一个强大的工具,用于预测四醇衍生物毒性.
- 这种方法有助于识别化学物质暴露的环境风险.
- 该研究建立了一种可靠的方法,用于对四醇衍生物的计算毒理学评估.
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