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用于风险评估的环境污染物毒性建模的最新进展:从单一污染物到混合物
Current Pollution Reports ( IF 6.4 ) Pub Date : 2022-03-10 , DOI: 10.1007/s40726-022-00219-6
Mainak Chatterjee 1 , Kunal Roy 1
Affiliation  

审查目的

近年来,有增无减的环境污染已成为这个星球的一个严重问题。包括人类在内的生活环境总是处于多种化学物质的暴露之下,并且在其他化学物质的存在下存在一种化合物的协同作用的机会。因此,为了更好地对环境污染物进行风险评估,混合物毒性评估非常重要。监管机构现在更加关注使用替代的新方法进行化学毒性评估。本综述总结了对混合物中单一化学污染物的生态毒性评估的替代建模方法的使用以及该领域的最新进展。

最近的发现

尽管存在化学混合物,但监管机构越来越重视对单个污染物的风险评估,其对人类健康和环境的有害影响是显而易见的。单个污染物的毒性评估大多从实验转向计算机替代品。定量构效关系 (QSAR) 和交叉阅读最近主要用于生态毒性评估。本综述报告了在混合物风险评估中使用 QSAR、机器学习和基于模糊集理论的集成浓度附加独立作用模型。

概括

我们对本次审查的最后评论是,混合物的毒性评估是更好地评估环境污染物风险的关键方法。先进的建模策略有效、易于使用且速度快,但迄今为止还没有一种可用的方法被普遍接受用于混合物的风险评估。

图形概要





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更新日期:2022-03-10
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