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第一部分 基于化学物结构预测性质、活性的QSPR/QSAR3

第1章 QSPR/QSAR建模3

1.1 发展历程4

1.2 二维QSPR/QSAR建模理论及方法6

1.2.1 模型分类6

1.2.2 基本方法7

1.2.3 建模步骤9

1.3 三维QSPR/QSAR建模理论及方法19

1.3.1 模型分类19

1.3.2 三维QSPR/QSAR方法20

1.3.3 建模步骤22

1.4 建模应注意事项24

1.4.1 描述符异质26

1.4.2 终点数据不恰当26

1.4.3 描述符共线性26

1.4.4 描述符难以理解26

1.4.5 描述符数值错误26

1.4.6 模型适用性较差26

1.4.7 应用域不充分或未定义27

1.4.8 数据删减未明确标注27

1.4.9 使用数据不足27

1.4.1 0 数据集中化学物重复出现27

1.4.1 1 终点数值范围过窄28

1.4.1 2数据过度拟合28

1.4.1 3 建模过程使用过多描述符28

1.4.1 4 统计数据缺乏或不足28

1.4.1 5 计算不正确29

1.4.1 6 描述符缺乏自动缩放29

1.4.1 7 统计学滥用或曲解29

1.4.1 8 未考虑残差分布29

1.4.1 9 训练集或测试集选择不充分29

1.4.2 0模型未正确验证29

1.4.2 1缺乏机理解释30

第2章 QSPR/QSAR模型软件开发及应用31

2.1 QSPR/QSAR模型软件介绍31

2.1.1 建模软件包34

2.1.2 建模辅助毒理学数据库及专用数据库C-QSAR43

2.2 QSPR/QSAR软件模型应用现状55

2.2.1 辛醇－水分配系数57

2.2.2 水溶性58

2.2.3 解离常数61

2.2.4 熔点63

2.2.5 沸点64

2.2.6 蒸气压66

2.2.7 亨利定律常数67

第二部分 实现毒性效应预测的基准剂量法73

第3章 危害特征描述中基准剂量建模73

3.1 基准剂量方法73

3.1.1 数据类型及选择75

3.1.2 模型和分布76

3.1.3 阀值82

3.1.4 利用协变量建模86

3.1.5 基于生物学的剂量－反应模型87

3.2 相关统计学概述87

3.2.1 统计分布87

3.2.2 模型拟合与参数评估88

3.2.3 准则函数88

3.2.4 搜索算法88

3.3 剂量－反应模型比较89

3.3.1 模型拟合度89

3.3.2 模型不确定性92

3.4 基准剂量选择94

3.5 剂量－反应评估及其应用95

3.5.1 风险交流95

3.5.2 剂量－反应结果形式96

3.5.3 基于健康指导值推导96

3.5.4 暴露边界评估96

3.5.5 定量风险估计97

3.5.6 风险结果描述97

3.6 其他相关问题99

第4章 我国基准剂量评估软件开发及应用100

4.1 基准剂量参数估计100

4.1.1 参数初始值估计101

4.1.2 参数最优估计102

4.1.3 假设检验103

4.2 基准剂量可信区间的估计方法104

4.3 基准剂量估计的试验设计106

4.3.1 基于Cramér-Rao不等式的设计法107

4.3.2 试验结果分析109

4.4 基准剂量建模112

4.4.1 基准剂量模型112

4.4.2 基准剂量优化算法设计115

4.4.3 似然比法计算基准剂量可信下限119

4.5 我国基准剂量评估系列软件的设计及实现121

4.5.1 试验分析模块设计121

4.5.2 二分型数据建模设计及实现122

4.5.3 连续型数据建模设计及实现126

4.6 基准剂量评估软件主要算法数值验证128

4.6.1 数据及模型128

4.6.2 最优化估计模型参数129

4.6.3 基准剂量可信下限计算130

4.6.4 数值结果对比132

4.7 基准剂量评估软件使用介绍133

4.7.1 中国二分型基准剂量评估软件CBMDD V1.0简介133

4.7.2 中国连续型基准剂量评估软件CBMDC V1.0简介151

4.8 BMDS V2.1 和PROAST软件介绍及比对分析167

4.8.1 BMDS V2.1 软件介绍168

4.8.2 PROAST软件介绍170

4.8.3 BMDS、PROAST和CBMD软件比对171

第三部分 实现暴露估计的阶层式评估法175

第5章 阶层式暴露评估建模175

5.1 概率风险评估176

5.1.1 基本概念176

5.1.2 不确定性177

5.1.3 变异性178

5.1.4 蒙特卡罗模拟179

5.1.5 BootStrap抽样185

5.2 阶层式概率评估程序186

5.2.1 基本概念186

5.2.2 阶层式概率评估方法189

5.2.3 确定评估层级193

5.2.4 概率分布与数据选择195

5.3 概率分布函数197

5.3.1 概率密度函数与累积分布函数197

5.3.2 经验分布函数202

5.4 概率分布的数据202

5.4.1 变异性与不确定性203

5.4.2 概率分布与模型不确定性206

5.4.3 概率分布与参数不确定性207

5.4.4 绘图法选择概率分布210

5.4.5 参数估计方法211

5.4.6 如何处理参数或变量之间的相关性213

5.4.7 截尾与截尾数据215

5.5 拟合度检验216

5.5.1 拟合优度检验方法216

5.5.2 拟合优度检验的注意事项219

5.5.3 概率分布尾部的准确性219

5.6 敏感性分析220

5.6.1 基本方法220

5.6.2 基本作用223

5.6.3 敏感性分析第一层方法226

5.6.4 敏感性分析第二层方法240

5.7 概率风险评估的应用246

5.7.1 理解风险246

5.7.2 理解风险分布及其内涵246

5.7.3 选择RME百分位时考虑的因素248

第6章 美国暴露评估模型软件及其应用251

6.1 DEEM软件及其应用251

6.1.1 数据类型251

6.1.2 膳食暴露评估方法252

6.1.3 定义暴露场景254

6.1.4 DEEM应用示例256

6.2 LifeLine软件及其应用277

6.2.1 模块简介278

6.2.2 基本程序278

第7章 欧盟暴露评估模型软件及应用287

7.1 CEM模型软件及应用287

7.1.1 急性暴露评估模块及操作程序288

7.1.2 慢性暴露评估模块及操作程序297

7.2 POCER模型软件及应用303

7.2.1 消费者304

7.2.2 农药生产者304

7.2.3 农田工作者304

7.2.4 路人305

7.2.5 农药持久性305

7.2.6 向地下水的渗滤305

7.2.7 水生生物306

7.2.8 鸟类306

7.2.9 蚯蚓307

7.2.1 0 蜜蜂307

7.2.1 1 有益节肢动物307

7.3 ConsExpo模型软件及应用308

第四部分 实现混合化学物综合风险评估方法311

第8章 混合化学物风险评估建模技术311

8.1 混合化学物之间的联合毒性效应311

8.1.1 金属之间的联合毒性效应311

8.1.2 农药之间的联合毒性效应312

8.1.3 生物毒素之间的联合毒性效应313

8.1.4 不同类型混合物之间的联合毒性效应315

8.2 混合化学物联合毒性试验设计方法316

8.2.1 析因设计316

8.2.2 三维响应面设计317

8.2.3 其他联合毒性试验分析方法317

8.3 混合化学物相似性及剂量－反应建模318

8.3.1 混合效应模型319

8.3.2 测试足够相似混合物的等效性测试方法320

8.3.3 基于参照混合物确定足够相似性324

8.3.4 案例分析326

8.4 混合物反应模式及暴露评估建模329

8.4.1 混合物反应模式329

8.4.2 混合化学物暴露评估技术及应用331

8.5 研究趋势及展望342

8.5.1 强化混合化学物联合毒性作用机制和机理研究342

8.5.2 强化混合化学物风险评估算法研究和模型研发343

8.5.3 计算毒理学与实证毒理学的相互推进345

第9章 美国有机磷累积性风险评估347

9.1 有机磷累积风险评估中的相对效能因子347

9.1.1 毒理学研究347

9.1.2 毒性终点348

9.1.3 基准指示物——甲胺磷352

9.1.4 相对效能因子353

9.1.5 外推不确定性与FQPA10倍保护系数354

9.1.6 不确定性外推系数与暴露安全目标系数的结合359

9.1.7 氧化物359

9.2 针对三大场景有机磷农药累积性风险评估360

9.2.1 场景1——膳食摄入中有机磷累积性风险评估360

9.2.2 场景2——居住环境中有机磷累积性风险评估366

9.2.3 场景3——饮水中有机磷累积性暴露评估367

第10章 欧盟三唑类累积性暴露评估建模369

10.1 农药残留的累积暴露评估369

10.1.1 四种基本场景369

10.1.2 危害鉴定和描述方法370

10.1.3 累积暴露评估的方法370

10.1.4 阶层式累积暴露评估373

10.2 确定三唑类农药的CAGS375

10.3 相对效能因子的计算377

10.3.1 急性相对效能因子的计算377

10.3.2 慢性相对效能因子的计算378

10.3.3 结果分析379

10.4 三唑类累积性暴露评估380

10.4.1 相关数据库380

10.4.2 三唑类的残留数据381

10.4.3 三唑类的消费数据383

10.4.4 背景暴露的计算384

10.5 针对四种不同暴露场景的暴露评估387

10.5.1 场景1：实际急性累积暴露评估388

10.5.2 场景2：实际慢性累积性暴露评估392

10.5.3 场景3：基于最大残留水平设置的急性累积性暴露评估394

10.5.4 场景4：基于最大残留水平设置的慢性累积性暴露评估398

10.5.5 用来估算确定性模型中背景暴露的计算方法的评估401

10.6 三唑类累积性评估分组累积性风险的特征描述403

10.6.1 场景1：实际急性累积性风险评估404

10.6.2 场景2：实际慢性累积性风险评估407

10.6.3 场景3：基于最大残留水平设置的急性累积性风险评估409

10.6.4 场景4：基于最大残留水平设置的慢性累积性风险评估412

10.7 影响评估的不确定性因素415

10.7.1 敏感性分析415

10.7.2 不确定性因素的定性评估418

10.7.3 定量和非定量的不确定性因素的总体评估418

第11章 蓄积性和累积性暴露评估软件系统CalendexTM开发及应用423

11.1 建模目标424

11.2 多途径暴露评估424

11.3 暴露评估模型425

11.3.1 点评估425

11.3.2 概率评估425

11.3.3 累积性和蓄积性暴露评估426

11.4 Calendex及基于日历的模型方法426

11.4.1 Calendex模型427

11.4.2 Calendex数据库428

11.4.3 Calendex计算方法430

11.5 累积性和蓄积性暴露评估案例433

11.5.1 模型描述433

11.5.2 计算结果435

11.5.3 结果输出436

11.6 模型精准度验证436

11.6.1 Calendex总结统计的验证436

11.6.2 评估区间频数划分过程对区间估计值的影响437

11.6.3 对Calendex中Monte carlo模拟的验证438

11.6.4 Calendex日历模型的验证440

第五部分 实现农药最大残留限量制定的综合风险评估方法443

第12章 利用田间数据制定农药最大残留限量443

12.1 EU方法443

12.2 NAFTA方法444

12.2.1 基本程序444

12.2.2 计算器及使用445

12.3 OECD方法454

12.3.1 OECD方法与其他方法比对454

12.3.2 完全截尾数据集的统计推理459

第13章 基于风险评估制定农药最大残留限量461

13.1 基于风险评估原则制定最大残留限量的综合决策判断树461

13.2 基于田间数据制定MRLU技术462

13.2.1 基于田间数据获取MRLU方法简介462

13.2.2 使用条件和程序464

13.2.3 MRLU优化与确定466

13.3 基于风险评估原则制定菜豆中毒死蜱最大残留限量467

13.3.1 基于毒理学数据评估并制定MRLT468

13.3.2 基于市场监测数据评估并制定MRLM470

13.3.3 基于田间试验数据评估及制定MRLU479

13.4 MRL优化、规整及最终MRL制定482

参考文献483