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Using the QICAR Model to Correlate Metal Ion Characteristics with Toxicity Order Numbers

多重共线性 毒性 主成分分析 化学 线性回归 回归分析 金属 数学 生物系统 统计 生物 有机化学
作者
Yu Liu,Xiaoli Li,Xuewei Du,Meng Wang,Xin Jing,Hui‐Juan Yan,Yao Wang
出处
期刊:Human and Ecological Risk Assessment [Taylor & Francis]
卷期号:18 (6): 1255-1270 被引量:4
标识
DOI:10.1080/10807039.2012.722820
摘要

ABSTRACT The quantitative ion character–activity relationship (QICAR) was used to correlate nine ion characteristics with ion toxicity order numbers (TON) in 19 metals. A multi-parameter regression model was used to simulate the metals toxicity order numbers after minimization of the multicollinearity among the ion characteristics using principal component analysis (PCA). The toxicity order numbers of the metals increased with the positively correlated variables AN, Xm 2r, AN/ΔIP, AW, and Xm , and decreased with the negatively correlated variables ΔE 0, |logK OH|, AR/AW, and σ P . The regression model provided high prediction ability, with Nash-Suttcliffe simulation efficiency coefficients (NSC) of 0.93 for the modeling phase and 0.87 for the testing phases. The model may be successfully employed to predict the stability constants and metal toxicity and used as a first step in the further risk assessment modeling.

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