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为建立高效的纳米金属氧化物细胞生物毒性构效关系预测模型,研究了20种纳米金属氧化物在不同生物条件下对人正常肺上皮细胞(BEAS-2B)和角质层细胞(HaCaT)的毒性效应构效关系,并首次将元素周期描述符(定量描述符)与试验条件参数(定性描述符)相结合,共同表征金属氧化物的纳米结构特征。在采用支持向量机-特征递归消除法(Support Vector Machine-Recursive Feature Elimination, SVM-RFE)筛选的最优描述符作为输入参数的基础上,分别应用支持向量机(Support Vector Machine, SVM)和随机森林(Random Forest, RF)2种高效的建模方法,建立纳米材料构效关系(Structure-Activity Relationships for Nanoparticals, Nano-SAR)预测模型。2个算法训练集的准确率(ACC)均大于0.9,内部验证准确率均大于0.7,测试集外部验证的准确率也均大于0.8,模型验证结果表明2个算法均具有良好的稳定性和较强的预测能力。对比2个算法研究结果表明,RF算法优于SVM算法... 相似文献
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环境中抗生素复合污染产生的毒性效应具有潜在风险。为系统考察磺胺类抗生素(SAs)混合物的联合毒性效应,以环境中常见的磺胺吡啶(SPY)、磺胺甲基嘧啶(SMR)、磺胺二甲嘧啶(SM2)、磺胺甲氧哒嗪(SMP)、磺胺甲恶唑(SMZ)和磺胺喹噁啉(SQ) 6种SAs及其二元混合物体系(共75条混合物射线)为研究对象,利用96孔微板测定6种SAs及其二元混合物对斜生栅藻(So)的生长抑制毒性,通过浓度加和(CA)、独立作用(IA)模型和模型偏移率(MDR)分析混合物的联合毒性及毒性相互作用。结果表明,6种SAs及其混合物射线对So在96 h呈现明显的毒性,但不同SAs的毒性大小不同,以半数效应浓度的负对数(pEC_(50))为毒性大小指标,6种SAs的毒性大小顺序为:SQ(pEC_(50)=5.311)>SPY(pEC_(50)=3.757)≈SMZ(pEC_(50)=3.749)>SMP(pEC_(50)=3.680)>SM2(pEC_(50)=3.090)>SMR(pEC_(50)=2.595);不同组分SAs混合物对So的联合毒性存在差异,大部分混合物毒性存在组分浓度依赖性,而有小部分混合物毒性则不存在组分浓度依赖性;15个SAs混合物体系以拮抗作用和协同作用为主。混合体系组分的浓度比不同会产生不同的相互作用类型。在10%效应下,含有组分SPY的混合体系大多呈现协同作用,且随组分SPY浓度比的增大,协同作用增强。含有组分SMR的混合体系均呈现拮抗作用,且随着组分SMR浓度比的增大,拮抗作用增强。研究成果为抗生素的生态风险评估提供重要的基础数据。 相似文献