化工学报
2025, 76 (
):
93-106.
离子液体对环境有潜在毒性，为了解其毒性机制，建立了三种传统机器学习（支持向量机，随机森林，多层感知机）和三种图神经网络（图注意力网络，消息传递神经网络，图卷积模型）模型，预测离子液体对大鼠IPC-81细胞等4种活生物体的毒性。凭借分子结构信息，图卷积模型在4个数据集中的RMSE和MAE均最低，R2均最高，因此，图卷积模型在预测离子液体毒性上更优越。同时，基于图卷积模型，建立毒性解释模型，从数据驱动上来分析原子基团对毒性的贡献。阳离子的芳香环和长烷基链会产生毒性，S+、P+、N+、NH+等原子基团会显著增强离子液体的毒性，而P-、F、B-、C等原子基团会有效降低离子液体的毒性。该发现可为快速筛选和开发更绿色低毒型离子液体提供理论依据。
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