松花江水中有机化学品的生物毒性预测

• 作者: 王鹏 高大文
• 来源期刊: 哈尔滨商业大学学报(自然科学版)
• 学科: 地球科学
• 关键词: 人工神经网络 QSAR 有机化学品 生物毒性
• 年，卷（期）: 2004,（5）
• 所属期刊栏目: 环境工程
• 页码范围: 549-551,559
• 页数: 4页
• 分类号: X703
• 字数: 1451字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1672-0946.2004.05.012

摘要

应用人工神经网络技术构建的定量构效关系模型（QSAR）对存在松花江水中的有机化学品的毒性进行了预测.结果显示,有机化学品对酵母菌毒性的预测值与实测值接近,预测误差较小.另外,采用所建立的有机化学品对酵母菌毒性和对呆鲦鱼毒性的相关性方程预测了松花江水中有机化学品对呆鲦鱼的毒性,结果显示,有机化学品对酵母菌的毒性与对呆鲦鱼的毒性之间具有很好的相关性（R=0.982 6）,从整个有机化学品对呆鲦鱼毒性大小的趋势上看,预测值与实验值基本吻合.因此,得出采用低等微生物-酵母菌替代高等生物-鱼作为指示生物进行有机化学品毒性的评价是可行的,这一研究成果对大量有机化学品毒性筛选和进行优先污染物控制方面具有重要的意义.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王鹏	哈尔滨工业大学市政环境工程学院	228	3272	33.0	48.0
2	高大文	东北林业大学森林资源与环境学院	54	780	14.0	25.0