人工智能驱动的方法揭示了河流中化学混合物的隐藏危害
作者：by University of Birmingham
人工智能可以提供关于河流中复杂的化学混合物如何影响水生生物的重要见解，为更好的环境保护铺平道路。
伯明翰大学研究人员开发的一种新方法展示了如何先进人工智能（人工智能）方法可以通过监测河流中微小水蚤（水蚤）的影响来帮助识别河流中潜在有害的化学物质。
该团队与中国生态环境科学研究中心（RCEES）和德国亥姆霍兹环境研究中心（UFZ）的科学家合作，分析了水样来自北京附近的潮白河水系。该河流系统正在接收来自许多不同来源的化学污染物，包括农业、家庭和工业。
约翰·科尔伯恩教授是伯明翰大学环境研究与正义中心主任，也是该论文的资深作者之一。他乐观地认为，通过这些早期发现，有一天可以部署这种技术来定期监测水的情况。有毒物质否则将不会被发现。
他说：“环境中存在大量化学物质。水安全不能一次只评估一种物质。现在我们有办法监测环境采样水中的化学物质总量，以发现哪些未知物质共同作用对包括人类在内的动物产生毒性。”
结果发表于环境科学与技术，揭示某些化学混合物可以共同影响重要的生物过程水生生物，这是通过他们的基因来衡量的。这些化学品的组合所产生的环境危害可能比化学品单独存在时更大。
研究小组在研究中使用水蚤（Daphnia）作为测试生物，因为这些微小的甲壳类动物对水质变化高度敏感，并且与其他物种共享许多基因，使它们成为潜在环境危害的极好指标。
“我们的创新方法利用水蚤作为哨兵物种来发现环境中潜在的有毒物质，”伯明翰大学 (UoB) 的李晓静博士和这项研究的主要作者解释道。
“通过使用人工智能方法，我们可以识别哪些化学物质可能对水生生物特别有害，即使浓度很低，通常不会引起关注。”
伯明翰大学的周嘉瑞博士也是该论文的共同第一作者，他领导了人工智能算法的开发，他说：“我们的方法展示了先进的计算方法如何帮助解决紧迫的问题。环境挑战。通过同时分析大量生物和化学数据，我们可以更好地理解和预测环境风险。”
该研究的另一位资深作者 Luisa Orsini 教授补充道：“该研究的关键创新在于我们以数据驱动、公正的方法来揭示与环境相关的化学混合物浓度如何造成危害。这对传统的生态毒理学提出了挑战，并为监管铺平了道路。采用哨兵物种水蚤以及新的方法。”
该论文的合著者、伯明翰大学的蒂莫西·威廉姆斯博士也指出：“通常，水生毒理学研究要么使用高浓度的单个化学物质来确定详细的生物反应，要么仅确定最终影响，例如死亡率和繁殖改变。暴露于环境样品。
“然而，这项研究开辟了新天地，使我们能够识别在真正的环境混合物中以相对较低的浓度影响生物体的关键化学物质类别，同时表征引起的生物分子变化。”
这些发现可以通过识别以前未知的化学组合来帮助改善环境保护。水生生物，实现更全面的环境监测，并支持更明智的化学品排放水道法规。
更多信息：用于危险表征的化学混合物的生物活性分析，环境科学与技术（2024）。DOI：10.1021/acs.est.4c11095
引文:人工智能驱动的方法揭示了河流中化学混合物的隐藏危害（2024 年，12 月 20 日）检索日期：2024 年 12 月 20 日来自 https://phys.org/news/2024-12-ai-driven-approach-reveals-hidden.html
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