农药对水生生物毒性的见解：水蚤（Daphnia Magna）上的QSTR模型,Ecotoxicology and Environmental Safety
农用化学品对非目标水生生物的毒性是化学生态风险评估中的关键项目。但是，仍然迫切需要开发新的工具，以有效，准确地评估农用化学品的水生毒性。在这项工作中，通过使用五种机器学习方法与七个指纹和一组分子描述符相结合，对包含639种农药的数据集进行了QSTR研究，这些农药对测得的大型蚤（Daphnia magna）具有EC 50毒性。通过聚类分析成功解决了数据集的不平衡问题。排名前10位的QSTR模型显示出比ECOSAR更大的预测能力。最佳模型Ext-SVM在10倍交叉验证中表现出最佳性能（Q高= 0.807，Q中等= 0.806，Q低= 0.755，Q总计= 0.794），以及在测试集验证中（Q高= 0.865，Q中等= 0.783，Q低= 0.931，Q总= 0.848）。还研究了关键物理化学性质与毒性的相关性，其中MW，a_np，logP（o / w），GCUT_SLOGP_1，chilv和SMR_VSA7值与大型水蚤呈正相关。毒性，而logS和a_don显示负相关。健壮的QSTR模型提供了评估农业化学水生毒性的有效工具，而且揭示的高毒性和低毒性化合物之间不同的物理化学性质可能对发现和设计低水生毒性农药有用。
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