农药对蚯蚓急性毒性的分类建模研究

蚯蚓在改良土壤、消解农业废弃物以及提高土壤养分和作物产量等方面发挥着重要的作用。为了评价农药对蚯蚓的急性毒性作用,采用线性判别分析(LDA)和支持向量机(SVM)方法分别建立了基于定量结构——活性关系(QSAR)的分类模型,并探讨了对蚯蚓急性毒性有影响的分子结构因素。模型结果表明,含12个描述符的SVM模型对于训练集和测试集的准确率分别为96.18%和81.25%,均优于LDA的91.60%和75.00%。SVM模型对有毒物质预测的准确率高达94.23%,高于LDA的88.00%,意味着SVM模型在毒性评价方面更具意义。另外,农药对蚯蚓的急性毒性主要与分子几何形状、电荷分布特征以及极性等因素相关。

挥发性有机化合物与硝基自由基反应速率常数的定量结构-性质关系

基于DRAGON描述符,采用多元线性回归(MLR)、支持向量机(SVM)和投影寻踪回归(PPR)方法,建立了3种预测模型,预测了270个挥发性有机化合物(VOCs)在大气对流层中与硝基自由基(NO_(3)·)反应的动力学常数(以-log k_(NO_(3))表示),并探讨了对反应降解机理有影响的分子结构因素.与MLR模型、SVM模型相比较,PPR模型稳健可靠且泛化能力更好,说明非线性模型更适用于VOCs与NO_(3)·5反应速率常数的拟合.对于测试集,PPR模型给出R 2=0.956,均方根误差RMSE=0.434,平均绝对相对偏差AARD=2.563%.