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[00145260]S-型和J-型浓度-效应关系混合物毒性定量预测研究

交易价格: 面议

所属行业: 环境监测

类型: 非专利

交易方式: 资料待完善

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产权明晰
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对所交付的所有资料进行保密
如实描述

技术详细介绍

课题来源于国家自然科学基金委员会。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。因此,有效开展单调(S-型)和非单调(J-型)浓度—效应关系混合物的相互作用判断,以及准确预测具有相互作用的混合物毒性,对化学混合物毒性研究和实际环境混合物风险评估具有重要理论意义和良好应用前景。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。主要结论如下: 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,该方法可以填补预测二元和多组分混合物相互作用方面的空白。

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