人工神经网络提升氟化酚毒性QSAR模型预测精度

人工神经网络在氟化酚的定量构效关系研究中展现了其强大的预测能力。该研究利用误差反传前向人工神经网络(ANN)这一机器学习工具，针对16种不同结构的氟化酚，探索它们与梨形四膜虫急性毒性的定量关系。这些氟化酚的量子化学参数和理化特性被用作输入变量，而梨形四膜虫的毒性反应则是输出目标。通过内外双重验证方法，研究人员评估了模型的稳定性和预测性能。 具体来说，ANN模型的表现非常出色，其相关系数达到了惊人的0.9998，交叉检验相关系数为0.9818，标准偏差仅为0.01，残差绝对值控制在0.04以内。当将该模型应用到外部预测集中，其相关系数依然保持在0.9936，显示出良好的泛化能力。相比之下，多元线性回归(MLR)模型的相关系数稍低，为0.9802，标准偏差较大，且残差绝对值超过0.28，外部预测集的相关系数也仅略高于ANN模型。 这一结果表明，人工神经网络能够更有效地捕捉氟化酚结构与其毒性之间复杂的非线性关系，从而提供更为精确的预测，优于传统的多元线性回归模型。这对于理解氟化酚的毒性机制以及在环境保护和化学品管理中的应用具有重要意义。此外，该研究还展示了神经网络在处理化学领域中的潜在应用价值，特别是在定量构效关系(QSAR)研究中，它能提供一种高效、准确的预测工具。