基于有序加权平均的纳米材料分组与ArSinh和剂量响应相似性模型
摘要：欧盟GRACIOUS项目中，我们提出了一种新的纳米材料相似性评估和分组的方法。该方法基于(1) Arsinh转换函数用于标量属性，(2)应用修改后的Kolmogorov-Smirnov度量来进行双变量属性的完整曲线形状比较，(3) 基于权重平均聚合的分组距离，以及(4)层次聚类。该方法允许对纳米材料进行分组，不受数据集影响，因此在将新的候选材料纳入评估材料集时，组成员资格不会发生变化。为了便于应用所提出的方法，使用R编程语言开发了一个软件脚本，目前正在迁移到Web工具。所提出的方法已经针对从文献综述中得出的与Daphnia magna固定化有关的数据集进行了测试，报告了几种纳米材料的信息。
作者：Alex Zabeo, Gianpietro Basei, Georgia Tsiliki, Willie Peijnenburg, Danail Hristozov
论文ID：2110.03410
分类：Quantitative Methods
分类简称：q-bio.QM
提交时间：2021-11-29