大数据挖掘和机器学习在毒理学中的应用

摘要

随着高通量筛选技术的快速发展,化学品的毒性相关信息与日俱增。现今快速发展的数据挖掘技术和机器学习等计算机方法为化学品的毒性预测和风险防控提供了新途径。有害结局路径(adverse outcome pathway,AOP)将化合物的结构、分子启动事件和生物的有害结局建立关联,为污染物的毒性测试、预测和评估提供了新的模式,最终实现风险评估并应用于管理决策。定量结构-活性关系(QSAR)建模、分子模拟以及多组学技术在AOP的各个方面发挥了重要作用。基于此,本综述主要介绍数据挖掘与机器学习在毒理学中的应用方法,涉及QSAR建模、分子模拟及组学等方面,并结合实例分析系统阐述了当前研究的重点与方向,以更好地适应当前大数据时代的研究背景。