基于集成機(jī)器學(xué)習(xí)方法對(duì)有機(jī)化合物生態(tài)毒性預(yù)測(cè)和風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估
發(fā)布時(shí)間:2023-06-28 05:55
隨著城市化進(jìn)程的加快,有機(jī)化合物的生產(chǎn)和使用日益增加,給人類帶來(lái)許多便利和好處。但是,有機(jī)化學(xué)品的存在伴隨著環(huán)境污染,影響著自然資源的方方面面,其毒副作用為生態(tài)環(huán)境帶來(lái)了極大的負(fù)面影響,包括大氣,土壤,水和依存的生物等。傳統(tǒng)微生物降解有機(jī)污染物的方法繁瑣、占地面積大、成本高,且無(wú)法從源頭上阻止污染物進(jìn)入環(huán)境,日益不適應(yīng)現(xiàn)代社會(huì)的快速發(fā)展,采用機(jī)器學(xué)習(xí)方法預(yù)測(cè)和評(píng)估有機(jī)化合物的生態(tài)毒性,可以高效快捷地判斷這些化學(xué)品可能對(duì)于人類和生態(tài)環(huán)境的潛在風(fēng)險(xiǎn),并有助于深入開展有機(jī)化合物的生物降解研究。本研究采用分子指紋結(jié)合三種機(jī)器學(xué)習(xí)方法(包括隨機(jī)森林、支持向量機(jī)和極端梯度提升),分別開發(fā)了有機(jī)化合物對(duì)大氣環(huán)境、陸地環(huán)境和水體環(huán)境生態(tài)毒性的集成分類預(yù)測(cè)模型,經(jīng)過(guò)五折交叉驗(yàn)證后,得到集成模型對(duì)來(lái)自三類模式生物的數(shù)據(jù)集的整體預(yù)測(cè)準(zhǔn)確度分別達(dá)到88.7%、76.1%和92.6%,在接收器工作特征曲線(ROC)下的面積(AUC)為0.870、0.838和0.966。與先前報(bào)道的方法相比,集成模型實(shí)現(xiàn)了較高的準(zhǔn)確率和AUC值。最后,使用隨機(jī)森林算法進(jìn)行特征重要性分析,確定了一些能代表性的表征生態(tài)毒性的結(jié)構(gòu)特征...
【文章頁(yè)數(shù)】:61 頁(yè)
【學(xué)位級(jí)別】:碩士
【文章目錄】:
摘要
abstract
第1章 緒論
1.1 選題背景及研究意義
1.2 研究思路與內(nèi)容
第2章 國(guó)內(nèi)外文獻(xiàn)綜述
2.1 有機(jī)污染物的微生物降解
2.2 QSAR技術(shù)概論
2.3 機(jī)器學(xué)習(xí)方法概論
2.4 環(huán)境中有機(jī)污染物的毒性預(yù)測(cè)
2.4.1 有機(jī)污染物對(duì)大氣環(huán)境的毒性預(yù)測(cè)
2.4.2 有機(jī)污染物對(duì)陸地環(huán)境的毒性預(yù)測(cè)
2.4.3 有機(jī)污染物對(duì)水體環(huán)境的毒性預(yù)測(cè)
2.4.4 有機(jī)污染物對(duì)環(huán)境中微生物的毒性預(yù)測(cè)
第3章 用集成學(xué)習(xí)方法構(gòu)建有機(jī)化合物生態(tài)毒性預(yù)測(cè)模型
3.1 引言
3.2 實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)收集
3.2.1 大氣環(huán)境數(shù)據(jù)
3.2.2 陸地環(huán)境數(shù)據(jù)
3.2.3 水體環(huán)境數(shù)據(jù)
3.3 模型構(gòu)建與評(píng)估方法
3.3.1 分子指紋的計(jì)算
3.3.2 特征選擇
3.3.3 模型構(gòu)建
3.3.3.1 支持向量機(jī)
3.3.3.2 隨機(jī)森林
3.3.3.3 極端梯度提升
3.3.3.4 集成學(xué)習(xí)方法
3.3.4 模型性能評(píng)估
3.3.5 警示子結(jié)構(gòu)分析
3.4 結(jié)果與討論
3.4.1 數(shù)據(jù)集分析
3.4.2 基分類模型性能
3.4.2.1 大氣環(huán)境模型
3.4.2.2 陸生環(huán)境模型
3.4.2.3 水生環(huán)境模型
3.4.3 集成模型的性能
3.4.4 與文獻(xiàn)中報(bào)道的方法的比較
3.4.5 與生態(tài)毒性相關(guān)的結(jié)構(gòu)特征
3.5 本章小結(jié)
第4章 結(jié)論與展望
4.1 結(jié)論
4.2 存在問題與展望
致謝
參考文獻(xiàn)
附錄 FP4分子指紋對(duì)應(yīng)的結(jié)構(gòu)特征
攻讀學(xué)位期間發(fā)表的學(xué)術(shù)論文及參加科研情況
本文編號(hào):3836112
【文章頁(yè)數(shù)】:61 頁(yè)
【學(xué)位級(jí)別】:碩士
【文章目錄】:
摘要
abstract
第1章 緒論
1.1 選題背景及研究意義
1.2 研究思路與內(nèi)容
第2章 國(guó)內(nèi)外文獻(xiàn)綜述
2.1 有機(jī)污染物的微生物降解
2.2 QSAR技術(shù)概論
2.3 機(jī)器學(xué)習(xí)方法概論
2.4 環(huán)境中有機(jī)污染物的毒性預(yù)測(cè)
2.4.1 有機(jī)污染物對(duì)大氣環(huán)境的毒性預(yù)測(cè)
2.4.2 有機(jī)污染物對(duì)陸地環(huán)境的毒性預(yù)測(cè)
2.4.3 有機(jī)污染物對(duì)水體環(huán)境的毒性預(yù)測(cè)
2.4.4 有機(jī)污染物對(duì)環(huán)境中微生物的毒性預(yù)測(cè)
第3章 用集成學(xué)習(xí)方法構(gòu)建有機(jī)化合物生態(tài)毒性預(yù)測(cè)模型
3.1 引言
3.2 實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)收集
3.2.1 大氣環(huán)境數(shù)據(jù)
3.2.2 陸地環(huán)境數(shù)據(jù)
3.2.3 水體環(huán)境數(shù)據(jù)
3.3 模型構(gòu)建與評(píng)估方法
3.3.1 分子指紋的計(jì)算
3.3.2 特征選擇
3.3.3 模型構(gòu)建
3.3.3.1 支持向量機(jī)
3.3.3.2 隨機(jī)森林
3.3.3.3 極端梯度提升
3.3.3.4 集成學(xué)習(xí)方法
3.3.4 模型性能評(píng)估
3.3.5 警示子結(jié)構(gòu)分析
3.4 結(jié)果與討論
3.4.1 數(shù)據(jù)集分析
3.4.2 基分類模型性能
3.4.2.1 大氣環(huán)境模型
3.4.2.2 陸生環(huán)境模型
3.4.2.3 水生環(huán)境模型
3.4.3 集成模型的性能
3.4.4 與文獻(xiàn)中報(bào)道的方法的比較
3.4.5 與生態(tài)毒性相關(guān)的結(jié)構(gòu)特征
3.5 本章小結(jié)
第4章 結(jié)論與展望
4.1 結(jié)論
4.2 存在問題與展望
致謝
參考文獻(xiàn)
附錄 FP4分子指紋對(duì)應(yīng)的結(jié)構(gòu)特征
攻讀學(xué)位期間發(fā)表的學(xué)術(shù)論文及參加科研情況
本文編號(hào):3836112
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