S-型和J-型浓度-效应关系混合物毒性定量预测研究
批准号:
21407032
项目类别:
青年科学基金项目
资助金额:
25.0 万元
负责人:
覃礼堂
依托单位:
学科分类:
大气污染与控制化学
结题年份:
2017
批准年份:
2014
项目状态:
已结题
项目参与者:
李海翔、雷云、王飞飞、秦萌、梁森、覃璐玫
中文摘要
混合物联合毒性预测主要基于浓度加和(CA)与独立作用(IA)模型。CA和IA只能评估加和作用混合物,目前缺少可靠方法定量预测具有相互作用(协同和拮抗)的混合物毒性。对于非单调J-型浓度-效应关系混合物的相互作用判断及其联合毒性预测,现有方法存在不能评估和预测难题。本项目以高精度微板毒性分析法测定多种污染物的S-型和J-型浓度-效应曲线(CRC);基于CA和IA模型判断S-型CRC混合物的加和、协同和拮抗作用,应用线性回归和主成分分析等方法构建S-型CRC混合物相互作用预测模型;改进传统CA模型建立J-型CRC混合物加和模型,并用于判断和揭示J-型CRC混合物相互作用方式与规律;以J-型CRC混合物加和模型推导和计算J-型CRC的特征参数,提出利用支持向量机构建J-型CRC混合物毒性预测模型,并准确预测混合物联合毒性,为解决混合物毒性的定量预测与风险评估难题提供新方法。
英文摘要
The joint toxicity of the mixture is mainly based on the concentration addition (CA) and independent action (IA) models, which can only be used to assess the mixture with additive effect. Reliable method is lacked for the accurate prediction of the interactive mixture toxicity (synergistic and antagonistic interaction). The existing models are failed to evaluate the interaction type of the mixture with non-monotone J-shaped concentration-effect relationship, and to predict the mixture toxicity. The presented project applies the microplate toxicity analysis (MTA) method to test the S-shaped and J-shaped concentration-response curves (CRC) of the pollutants. The determinations of the additive, synergistic and antagonistic interactions of the mixture with S-shaped CRC are based on the CA and IA models. The linear regression and principal component analysis method are used to develop models that are able to predict the toxicities of the S-shaped CRC interactive mixture. The classical CA model is modified into a new additive model for mixture with J-shaped CRC, which is used to determine the interaction type of the mixture. The characteristic parameters of J-shaped CRC mixture are deducted and calculated from the new additive model. The support vector machine is used to build a new model for the mixture with J-shaped CRC, which is used to predict the joint toxicity of mixtures. The results provide new methods for quantitative prediction and risk assessment of mixture toxicity.
由于目前缺少可靠方法定量预测具有协同和拮抗作用混合物毒性,非单调J-型浓度-效应关系混合物的相互作用判断及其联合毒性预测需要构建合理的方法进行评估。本项目以高精度微板毒性分析法测定重金属、农药和抗生素等多种污染物的S-型和J-型浓度-效应曲线(CRC);基于观测值置信区间及浓度加和(CA)或独立作用(IA)模型定性判断混合物的加和、协同和拮抗作用;应用线性回归方法构建S-型和J-型CRC混合物毒性预测新模型;基于非单调函数的IA模型预测和判断J-型CRC混合物联合毒性和相互作用,为解决混合物毒性的定量预测与风险评估难题提供新方法。主要重要结果包括:.① 构建两个新的S-型混合物相互作用定量预测模型(LCA和LIA)。利用一元线性回归方法,建立混合物的实验效应浓度与CA模型或IA模型计算效应浓度的负对数之间的线性关系模型,简称LCA模型和LIA模型。.② 以观测置信区间与CA模型定性判断S-型混合物毒性相互作用,以组合指数法(CI)及置信区间定量判断混合物毒性相互作用。.③ 提出以独立作用模型预测和判断J-型CRC混合物的毒性相互作用。基于修正Brain-Cousens或Cedergreen的IA模型能够预测J-型CRC混合物毒性,并以IA模型作为加和模型判断J-型CRC混合物毒性作用。此外,基于一元线性回归方法和IA模型,构建J-型CRC两阶段线性LIA模型。.④ 基于定量结构活性相关预测抗生素和农药混合物联合毒性。建立45组混合物半数效应浓度(EC50)的定量结构-活性关系(QSAR)模型,QSAR模型的确定系数为0.9366,且模型能够准确预测45种混合物加性、协同和拮抗作用。与传统的浓度加和模型和独立作用模型相比,QSAR模型在预测混合毒性方面具有优势。因此,该方法可以有效预测二元和多组分混合物相互作用。.该项目的重要结果为混合物毒性相互作用预测及其复合污染风险评估提供可靠的预测方法。
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Further Exploring Linear Concentration Addition and Independent Action for Predicting Non-interactive Mixture Toxicity
进一步探索线性浓度添加和独立作用来预测非相互作用混合物毒性
DOI:
10.14102/j.cnki.0254-5861.2011-1464
发表时间:
2017
期刊:
Chinese Journal of Structural Chemistry
影响因子:
2.2
作者:
[Qin Li-Tang, Zhang Xin, Mo Ling-Yun, Liang Yan-Peng, Zeng Hong-Hu]
通讯作者:
Zeng Hong-Hu
Linear regression model for predicting interactive mixture toxicity of pesticide and ionic liquid
预测农药与离子液体相互作用混合物毒性的线性回归模型
DOI:
10.1007/s11356-015-4584-6
发表时间:
2015-08-01
期刊:
ENVIRONMENTAL SCIENCE AND POLLUTION RESEARCH
影响因子:
5.8
作者:
[Qin, Li-Tang, Wu, Jie, Liang, Yan-Peng]
通讯作者:
Liang, Yan-Peng
Two-Stage Prediction on Effects of Mixtures Containing Phenolic Compounds and Heavy Metals on Vibrio qinghaiensis sp Q67
酚类和重金属混合物对青海弧菌Q67影响的两阶段预测
DOI:
10.1007/s00128-017-2099-1
发表时间:
2017
期刊:
Bulletin of Environmental Contamination and Toxicology
影响因子:
2.7
作者:
[Mo Ling-Yun, Liu Jie, Qin Li-Tang, Zeng Hong-Hu, Liang Yan-Peng]
通讯作者:
Liang Yan-Peng
Quantitative Characterization of the Toxicities of Cd-Ni and Cd-Cr Binary Mixtures Using Combination Index Method.
使用组合指数法定量表征 Cd-Ni 和 Cd-Cr 二元混合物的毒性
DOI:
10.1155/2016/4158451
发表时间:
2016
期刊:
BioMed research international
影响因子:
--
作者:
[Mo L, Zheng M, Qin M, Zhang X, Liu J, Qin L, Zeng H, Liang Y]
通讯作者:
Liang Y
Progress on the combined effects of PPCP residues in drinking water
饮用水中PPCP残留的综合影响研究进展
DOI:
--
发表时间:
2016
期刊:
Advances in Energy, Environment and Materials Science
影响因子:
--
作者:
[高欢欢, 覃礼堂, 黄亮亮, 梁延鹏, 莫凌云, 曾鸿鹄]
通讯作者:
曾鸿鹄
共 11 条
基于数学模型和机器学习揭示唑类杀菌剂混合物对绿藻的非加和作用机理
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批准号:22466013
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项目类别:地区科学基金项目
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资助金额:33.00万元
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批准年份:2024
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负责人:覃礼堂
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依托单位:
基于结构-活性关系的长期低剂量唑类杀菌剂混合物毒性和相互作用定量预测研究
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批准号:21866010
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项目类别:地区科学基金项目
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资助金额:40.0万元
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批准年份:2018
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负责人:覃礼堂
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依托单位:
国内基金
海外基金