基于主成分回归的整合模型预测重金属混合物毒性

摘要：

为解决CA和IA模型预测结果共线性的问题,基于主成分回归改进已有整合加和模型ICIM,建立新的混合物整合模型(PCR-IAM),并预测加和、协同和拮抗相互作用的重金属混合物联合毒性.以混合物实验浓度为因变量,浓度加和与独立作用预测混合物效应浓度的主成分回归为自变量,建立了PCR-IAM模型.以4个二元混合物体系(Ni-Fe、Ni-Pb、Ni-Cd和Ni-Cr)共20条混合物射线的联合毒性(共240个样本点)验证PCR-IAM模型的预测能力.结果表明,所有二元混合物的PCR-IAM模型的决定系数(R2)和留一法(LOO)交叉验证相关系数(Q2)值均大于0.95,表明PCR-IAM模型能够准确预测20条加和效应、协同和拮抗作用混合物的联合毒性.因此,经验数学模型PCR-IAM模型可以准确预测加和效应、协同和拮抗作用混合物毒性,为构建更合理的整合模型及环境混合污染物的风险评估提供可靠的技术手段.

关键词：联合毒性、主成分回归、加和效应、相互作用、重金属

所属期刊栏目：38

分类号：X171.5(环境生物学)

资助基金：国家自然科学基金资助项目51578171,21407032,21667013;桂林市科学技术研究开发项目2016012505

在线出版日期：2018-07-19（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共9页

页码：1970-1978