一种基于图神经网络的烟气污染物综合毒性评估预测方法

本发明公开了一种基于图神经网络的烟气污染物综合毒性评估预测方法，包括：确定烟气污染物的化学组成与浓度数据，构建目标烟气污染数据集；将目标烟气污染数据集输入化合物性质预测模型，预测并输出目标化合物预测特征；将目标化合物预测特征输入交互作用关系预测模型，输出化合物与生物靶点的交互作用信息，并对其进行结构化存储，生成靶点响应矩阵；基于靶点响应矩阵计算目标烟气综合响应评分，通过标准化处理每个靶点的响应值，并结合各个靶点的权重获得最终评分，生成交互作用关系网络。本发明为混合物毒性预测提供了更全面深入的分析，不仅能够在实验室条件下精确评估混合物的毒性，还可以在实际环境监测和污染控制中发挥重要作用。