筛查全/多氟烷基化合物(PFASs)生物活性的卷积神经网络模型

全/多氟烷基化合物(PFASs)是一类备受关注的化学品，已在多种环境介质中检出。然而，目前PFASs的生物活性数据缺乏，限制了其危害性评价和管理，有必要构建PFASs生物活性的高通量筛查模型。本研究基于卷积神经网络(CNN)算法，采用分子灰度图像作为输入，构建了PFASs的23种活性终点的筛查模型(简称Image-CNN模型)。与使用分子指纹和分子描述符作为输入，采用随机森林和支持向量分类器算法构建的基准测试模型相比，Image-CNN模型预测效果更好，平均的受试者工作特征曲线下面积达0.96。与此前模型相比，模型性能更优。基于分子指纹相似性，表征了模型的应用域。筛查了已知最大的PFASs名录，其中3种PFASs在所有建模的活性终点中都被预测为有活性。