过渡金属保护人体健康水质基准的非致癌EDs预测方法技术

本发明专利技术涉及过渡金属非致癌EDs的预测技术，具体公开了过渡金属保护人体健康水质基准的非致癌生物效应剂量的预测方法，该方法包括S1、数据选择，S2、聚类分析，S3、QSARs建模，S4、内部验证，拟合优度和稳健性检验，S5、外部验证和预测能力确定，S6、判别分析，S7、最优预测空间的评价。本发明专利技术对人体健康效应剂量与金属或类金属的理化性质之间的关系进行分析，利用QSARs方法对公布人体健康EDs值的25种金属/类金属进行分类及拟合，以对其他金属或类金属的人体健康EDs值预测，为保护人体健康的水质基准制定和风险评估提供参考依据。

【技术实现步骤摘要】
过渡金属保护人体健康水质基准的非致癌EDs预测方法
本专利技术涉及过渡金属非致癌EDs的预测技术，具体涉及过渡金属保护人体健康水质基准的非致癌生物效应剂量的预测方法。
技术介绍
USEPA在2000年首次颁布了人体健康水质基准指南《推导保护人体健康水质基准方法学》，并首次系统地介绍了人体健康基准基本的理论与方法。指南中针对不同污染物，分别设定了两类毒性效应终点，即致癌和非致癌效应终点。对于非致癌效应来说，毒性的效应阈值的表征方法有三种：无观察有害效应水平(No-observed-adverse-effectlevel，NOAEL)、最低观察有害效应水平(Lowest-observed-adverse-effectlevel，LOAEL)和基准剂量(benchmarkdoselevel，BMDL)。NOAEL是指受试物在一定时间内，按一定方式与机体接触，用灵敏的现代检测方法和观察指标未发现有害作用的最高剂量。LOAEL是指在规定的试验条件下，受试样品引起实验动物形态、功能、生长发育等发生有害改变的最低染毒剂量或浓度。传统上，主要由实验得到NOAEL和LOAEL。BMD是指相对于背景值来说，产生指定有害效应发生率的物质的剂量或浓度。包括NOAEL、LOAEL、BMD等都是基于科学实验的动物毒性数据或者可接受范围内的人体流行病学临床实验数据，这里统一称为关键效应剂量水平值(Criticaleffectdoselevel)，简称为效应剂量(Effectdoses，EDs)。保护人体健康的非致癌效应水质基准值主要是基于EDs值，并使用不确定因子或者变异因子得到参考剂量值(ReferenceDoses，RfDs)，从而推导保护人体健康非致癌效应水质基准值。因此，EDs值的确定是推导保护人体健康基准过程中的关键步骤。EDs值可以直接地表明单个元素对实验动物健康、临床医学或者流行病学调查中人类健康的影响。同时，最小风险水平值的NOAEL和BMD值一定程度上补充了数据的来源并验证了数据的可靠性。所以经常会直接采用EDs值作为阈值来评价元素对人体健康的影响。目前，已知的金属或类金属人体健康基准EDs值有25种金属或类金属，其中包含12种优先控制污染物和13种非优先控制污染物，还有60余种金属没有EDs值。传统上，通过标准化的动物实验测试手段，是目前获得EDs值和进行人体健康风险评估的唯一手段。但是，用于基准推导的大量动物毒理实验或者可接受范围内的人体流行病学临床实验需要耗费大量人力，物力、财力和时间，并且复杂生物体系中金属或类金属的形态难于被准确测定，因此极大地阻碍了金属保护人体健康水质基准研究的发展，这也是大量金属或类金属没有EDs值和对应的RfDs参考值的主要原因。另外，大部分镧系和锕系金属本来地壳含量就很少、毒性也较大，并不适宜进行临床实验；放射性元素也会造成化学品污染，不符合环境保护的初衷。但是对金属或类金属对人体健康潜在不良影响的研究十分依赖毒性终点EDs值。因此，尝试建立不依赖于实验测定的能够预测EDs值的数学模型，将有助于金属保护人体健康水质基准的研究。美国有毒物质和疾病登记处(AgencyforToxicSubstancesandDiseaseRegistry，ATSDR)已经开始开发和应用先进的计算模型来增强传统毒理学方法与多级跨外推(cross-extrapolation)技术。
技术实现思路
本专利技术的目的在于克服现有技术中存在的不足，提供过渡金属保护人体健康水质基准的非致癌EDs预测方法。本专利技术的技术方案为：过渡金属保护人体健康水质基准的非致癌EDs预测方法，包括以下步骤：S1、数据选择从数据库中获取25种金属/类金属元素的健康阈值，所述数据库包括(a)USEPA的综合风险信息系统(IRIS)；(b)临时同行评议毒性值(PPRTV)；(c)其他毒性值，包括有毒物质和疾病登记署(ATSDR)得出的最小风险水平(MRL)，加利福尼亚州环保局(CalEPA)毒性值以及USEPA健康效应评估总结表(Healtheffectsassessmentsummarytable,HEAST)；将25种金属/类金属划分为训练集和验证集，以建立有验证的模型；其中，数据划分的标准为：(1)选择较早发布的、理化参数齐全的金属/类金属作为训练集；(2)训练集和验证集都选择不同族的元素；S2、聚类分析(1)将金属/类金属健康阈值数据按公式1进行标准化变换，其中，代表标准化变换后的i金属/类金属的j理化性质的值，xij代表标准化变换前的i金属/类金属的j理化性质的值，代表所有样本金属/类金属的j理化性质的平均值，sj代表所有样本金属/类金属的j理化性质的标准差；(2)聚类分析根据分类对象的不同分为R型和Q型两大类，R型是对变量(指标)进行分类处理，Q型是对样品进行分类处理；采用R型聚类分析处理金属/类金属的理化参数，寻找出与EDs值关系最密切的理化性质参数，再根据得到的理化性质参数，利用Q型聚类分析对25种金属/类金属EDs值进行分类，即采用聚类分析方法里的最短距离(欧氏距离)法分类；(3)使用统计软件进行聚类分析；S3、QSARs建模(1)分析金属/类金属的理化参数与所述数据库中的EDs之间的相关关系，即以选定的结构参数为自变量，EDs为因变量，作pearson相关系数检验，得到变量间的线性相关程度；对满足P值小于0.1的条件的参数进一步做线性拟合构建生物的金属/类金属理化性质-效应剂量(EDs)关系模型(PhysicochemicalProperties-EDsRelationships，PPER)，得到决定系数R2；(2)利用R型聚类分析后得到的与EDs值关系最密切的理化性质参数，分别同Q型聚类分析得到不同的金属/类金属类进行线性拟合，建立多组PPER模型；根据决定系数R2和P值，选择拟合度高的一类QSARs建模，进行内部和外部验证；(3)使用统计软件进行数据处理与模型构建；S4、内部验证，拟合优度和稳健性检验(1)内部验证采用残差标准误RSE、R2、F统计量和调整过的R2四种统计量描述参数模型的拟合程度；R2和RSE的计算公式如公式2和公式3所示；其中，yi是第i种金属/类金属的EDs值，是第i种金属/类金属的预测EDs值，n是训练集的金属/类金属个数；当模型拥有最小RSE值和最大R2的模型被认为是最佳模型；(2)采用k折交叉验证法检验模型的稳健性；交叉验证计算因变量预测值与原抽出样本的因变量的观测值yi之间的相关系数Q2cv及交叉验证均方根误差(RMSECV)评价模型内部预测能力；(3)使用统计软件进行统计分析；S5、外部验证和预测能力确定(1)利用具有验证集来对模型进行验证，该验证集的预测值可以和观测值相比较；(2)使用外部验证的决定系数Q2ext和预测的均方根误差RSEext对模型外部预测能力进行评价；采用公式4和公式5计算外部验证的决定系数Q2ext和预测的均方根误差RSEext；其中，是第j种验证集(V)金属/类金属的EDs观测值，是第j种验证集(V)金属/类金属的EDs预测值，是训练集(T)EDs观测值的平均值，m是验证集的金属/类金属个数；(3)使用统计软件进行统计分析；S6、判别分析利用对训练集的样本本文档来自技高网...

【技术保护点】
过渡金属保护人体健康水质基准的非致癌EDs预测方法，包括以下步骤：S1、数据选择从数据库中获取25种金属/类金属元素的健康阈值，所述数据库包括(a)USEPA的综合风险信息系统IRIS；(b)临时同行评议毒性值PPRTV；(c)其他毒性值，包括有毒物质和疾病登记署ATSDR得出的最小风险水平MRL，加利福尼亚州环保局CalEPA毒性值以及USEPA健康效应评估总结表HEAST；将25种金属/类金属划分为训练集和验证集，以建立有验证的模型；其中，数据划分的标准为：(1)选择较早发布的、理化参数齐全的金属/类金属作为训练集；(2)训练集和验证集都选择不同族的元素；S2、聚类分析(1)将金属/类金属健康阈值数据按公式1进行标准化变换，

【技术特征摘要】
1.过渡金属保护人体健康水质基准的非致癌EDs预测方法，包括以下步骤：S1、数据选择从数据库中获取25种金属/类金属元素的健康阈值，所述数据库包括(a)USEPA的综合风险信息系统IRIS；(b)临时同行评议毒性值PPRTV；(c)其他毒性值，包括有毒物质和疾病登记署ATSDR得出的最小风险水平MRL，加利福尼亚州环保局CalEPA毒性值以及USEPA健康效应评估总结表HEAST；将25种金属/类金属划分为训练集和验证集，以建立有验证的模型；其中，数据划分的标准为：(1)选择较早发布的、理化参数齐全的金属/类金属作为训练集；(2)训练集和验证集都选择不同族的元素；S2、聚类分析(1)将金属/类金属健康阈值数据按公式1进行标准化变换，其中，代表标准化变换后的i金属/类金属的j理化性质的值，xij代表标准化变换前的i金属/类金属的j理化性质的值，代表所有样本金属/类金属的j理化性质的平均值，sj代表所有样本金属/类金属的j理化性质的标准差；(2)聚类分析根据分类对象的不同分为R型和Q型两大类，R型是对变量进行分类处理，Q型是对样品进行分类处理；采用R型聚类分析处理金属/类金属的理化参数，寻找出与EDs值关系最密切的理化性质参数，再根据得到的理化性质参数，利用Q型聚类分析对25种金属/类金属EDs值进行分类，即采用聚类分析方法里的最短距离法分类；(3)使用统计软件进行聚类分析；S3、QSARs建模(1)分析金属/类金属的理化参数与所述数据库中的EDs之间的相关关系，即以选定的结构参数为自变量，EDs为因变量，作pearson相关系数检验，得到变量间的线性相关程度；对满足P值小于0.1的条件的参数做线性拟合构建生物的金属/类金属理化性质-效应剂量关系模型，得到决定系数R2；(2)利用R型聚类分析后得到的与EDs值关系最密切的理化性质参数，分别同Q型聚类分析得到不同的金属/类金属类进行线性拟合，建立多组PPER模型；根据决定系数R2和P值，选择拟合度高的一类QSARs建模，进行内部和外部验证；(3)使用统计软件进行数据处理与模型构建；S4、内部验证，拟合优度和稳健性检验(1)内部验证采用残差标准误RSE、R2、F统计量和调整过的R2四种统计量描述参数模型的拟合程度；R2和RSE的计算公式如公式2和公式3所示；其中，yi是第i种金属/类金属的EDs值，是第i种金属/类金属的预测EDs值，n是训练集的金属/类金属个数；当模型拥有最小RSE值和最大R2的模型被认为是最佳模型；(2)采用k折交叉验证法检验模型的稳健性；交叉验证计算因变量预测值与原抽出样本的因变量的观测值yi之间的相关系数Q2cv及交...

【专利技术属性】
技术研发人员：王颖，吴丰昌，穆云松，冯承莲，刘跃丹，
申请(专利权)人：中国环境科学研究院，
类型：发明
国别省市：北京,11