【摘 要】
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化学品在提升人类生活质量的同时,也对人体和生态健康构成风险。筛查致癌性的化学品并对其进行风险管理,对于保护人体健康具有重要意义。然而,采用动物试验筛查致癌性化学品的方法,通量低、耗时长且有违动物伦理,难以满足化学品风险管理的需求。以定量构效关系（QSAR）模型为核心的计算方法,可以弥补实验筛查的不足,为化学品风险管理提供必要的工具。本研究采用多种机器学习算法,构建了筛查致癌性化学品的QSAR模型。
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化学品在提升人类生活质量的同时,也对人体和生态健康构成风险。筛查致癌性的化学品并对其进行风险管理,对于保护人体健康具有重要意义。然而,采用动物试验筛查致癌性化学品的方法,通量低、耗时长且有违动物伦理,难以满足化学品风险管理的需求。以定量构效关系（QSAR）模型为核心的计算方法,可以弥补实验筛查的不足,为化学品风险管理提供必要的工具。本研究采用多种机器学习算法,构建了筛查致癌性化学品的QSAR模型。主要研究工作如下:（1）采用支持向量机、k近邻、随机森林、梯度提升决策树和人工神经网络算法构建了单一和集成筛查致癌性化学品的模型。通过文献调研建立了包含2107种化学品的数据库,其中具有致癌性标记的化学品1152种。计算了CDK,Pub Chem指纹和描述符等13种分子特征,构建了65个单一模型。采用预测准确性（RA）、特异性(RSP)和受试者工作特征曲线下面积(AROC)等参数表征模型,对RSP大于60%的模型,进一步采用软投票的策略构建了52种集成模型。基于化合物结构相似性对模型进行了应用域表征。结果表明,集成模型的预测性能更优,最优模型训练集的RA和AROC分别为92.7%和94.5%,外部验证集的RA和AROC分别为79.2%和81.6%。采用所建模型筛查了《中国现有化学物质名录》中的两万多种化学品,2052种在应用域内,687种化学品被预测为致癌物。（2）基于图神经网络（GNN）算法构建了致癌性化学品的筛查模型。模型的输入为化学品的分子图,节点表示原子,边表示化学键。优化了GNN模型中批次处理样本大小和原子级别隐藏层神经元数目,其他参数设定为默认值,例如图级别隐藏层神经元数为256,迭代次数设定为1000。本研究共构建了6个GNN模型,最优的GNN模型训练集的RA和AROC分别为94.1%和99.5%,外部验证集的RA和AROC分别为80.1%和89.1%。基于化合物结构相似性对模型进行了应用域表征。基于GNN的注意力机制对模型进行机理解释。本研究所构建的集成模型在外部数据库的RA和AROC优于前人所建模型,所建图神经网络模型外部验证的AROC优于前人所建模型。所建模型可用于筛查具有致癌性的化学品,为化学品风险管理提供依据。
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