基于細胞毒性響應的化學物質(zhì)識別算法研究.pdf

1、隨著我國工業(yè)化水平的不斷提高，越來越多的化學物質(zhì)及其衍生品出現(xiàn)在人們的日常生活中（如食品添加劑、防腐劑等），某些化學物質(zhì)往往具有相似的毒性效應。因此，可基于毒作用機理，實現(xiàn)化學物質(zhì)的高通量篩選，也有利于限制這些類似化學物質(zhì)的人體總攝入量。本文基于反映化學物質(zhì)作用機理(mode ofaction，MOA)的細胞毒性響應曲線(time-dependentcellular response profiles，TCRPs)，提出了一種特征提取與

2、聚類分析的方法，實現(xiàn)了化學物質(zhì)的高通量的篩選與風險評估。本文完成的主要工作如下:
　　(1)由于細胞毒性響應曲線是一組三維空間的時間序列，基于統(tǒng)計分析的模式識別算法（如貝葉斯算法）無法處理此類數(shù)據(jù)。本文利用細胞毒性的“濃度-響應曲線”法將三維空間的細胞毒性響應曲線轉(zhuǎn)換成二維的細胞濃度-響應曲線(concentration-response curves)，并對該濃度-響應曲線進行特性分析，提取表征曲線動力學變化的特征值，構(gòu)建特征向

3、量，再利用奇異值分解(SVD)方法去除特征向量之間的相關(guān)性。在此基礎(chǔ)上，結(jié)合KKZ算法，提出了一種改進的k-均值聚類算法，實現(xiàn)化學物質(zhì)分類。六種化學物質(zhì)的測試結(jié)果表明:本文算法具有較高的識別精度。
　　(2)為了便于人們在生物細胞水平上進行化學物質(zhì)的識別，本文在MATLAB/GUI的平臺上，對所提出的關(guān)鍵算法進行了模塊化的設(shè)計，開發(fā)了一個化學物質(zhì)識別系統(tǒng)。該系統(tǒng)集數(shù)據(jù)導入、曲線繪制、特征提取與聚類分析等功能為一體，具有良好的人機互