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构建基于GHS标准的黑头呆鱼(Pimephales promelas)急性毒性二元分类模型
引用本文:王雅琪,刘会会,杨先海. 构建基于GHS标准的黑头呆鱼(Pimephales promelas)急性毒性二元分类模型[J]. 生态毒理学报, 2019, 14(4): 170-174
作者姓名:王雅琪  刘会会  杨先海
作者单位:南京理工大学环境与生物工程学院,江苏省化工污染控制与资源化高校重点实验室,南京210094;南京理工大学环境与生物工程学院,江苏省化工污染控制与资源化高校重点实验室,南京210094;南京理工大学环境与生物工程学院,江苏省化工污染控制与资源化高校重点实验室,南京210094
基金项目:国家自然科学基金(No. 41671489, 21507038, 21507061)
摘    要:鱼类急性毒性参数是进行化学品生态风险评估、分类标签等工作不可或缺的毒性指标。本文选取634个有机化学品对黑头呆鱼(Pimephales promelas)的急性毒性数据,并依据"全球化学品统一分类和标签制度"(GHS)中推荐的分类标准,将急性毒性值小于和大于100 mg·L-1的物质分别划分为有毒物质和无毒物质。以分类结果为建模指标,构建了基于欧几里德距离的K最近邻(k NN)二元分类模型。评估结果表明,模型训练集和验证集的预测准确度(Q)、敏感性(Sn)和特异性(Sp)参数均大于0.7,说明模型具有较好的预测能力。因而,在化学品分类标签工作中,可使用该模型预测缺失的鱼类急性毒性类别。

关 键 词:黑头呆鱼  急性毒性  kNN  欧几里德距离  全球化学品统一分类和标签制度
收稿时间:2019-05-31
修稿时间:2019-07-01

Development of GHS-based Binary Classification Models for Predicting Acute Toxicity of Fathead Minnow (Pimephales promelas)
Wang Yaqi,Liu Huihui,Yang Xianhai. Development of GHS-based Binary Classification Models for Predicting Acute Toxicity of Fathead Minnow (Pimephales promelas)[J]. Asian Journal of Ecotoxicology, 2019, 14(4): 170-174
Authors:Wang Yaqi  Liu Huihui  Yang Xianhai
Affiliation:Jiangsu Key Laboratory of Chemical Pollution Control and Resources Reuse, School of Environmental and Biological Engineering, Nanjing University of Science and Technology, Nanjing 210094, China
Abstract:
Keywords:fathead minnow   acute toxicity   kNN   Euclidean distances   globally harmonized system of classification and labelling of chemicals
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