31、环境中药物的命运、影响及相关研究挑战

环境中药物的命运、影响及相关研究挑战

1. 动物测试在环境保护中的应用

为了评估药物对环境的风险,常进行鱼类早期生命阶段测试(如 OECD 210),该测试使用斑马鱼、青鳉或黑头呆鱼等新受精的鱼卵,让它们在不同浓度的药物环境中发育数周,以了解药物对鱼类早期脆弱生命阶段的风险,重点关注生长和存活等与种群相关的终点指标。此外,还会开展更大型、复杂的慢性研究,如 OPPTS 850.1500 和 OECD 240 等,以了解药物对繁殖、生命周期和多代的潜在影响,这些研究可能会用到数千条鱼。

鱼类成为研究重点的原因主要有:生态学家认为鱼类是关键物种,代表着较高的营养级别,在食物网中占据重要位置,其种群的存在和健康状况是生态系统健康的良好指标;生理学家发现鱼类与哺乳动物关系密切,更可能共享药理靶点,因此低浓度药物对鱼类的影响风险可能最高。

目前已有的鱼类研究数据显示,大多数药物对环境的风险较低,但激素和生殖内分泌调节药物等存在明显例外,且目前无法预测抗肿瘤药物等对环境的影响。此外,还有很多药物缺乏环境数据,对所有药物进行测试在实际操作中存在困难,不仅耗时(通常需要 2 年完成全面环境评估),还需要使用大量动物,在伦理上也存在争议。

发达国家使用的大多数药物在当前及未来可测量的浓度下,对环境的风险似乎较小,但在发展中国家,由于医疗保健投资和药品获取速度超过了基础卫生和环境基础设施建设,药物对环境的潜在风险可能更大。

测试类型 测试内容 使用鱼类数量
基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的Koopman算子的递归神经网络模型线性化”展开,旨在研究纳米定位系统的预测控制方法。通过结合数据驱动技术与Koopman算子理论,将非线性系统动态近似为高维线性系统,进而利用递归神经网络(RNN)建模并实现系统行为的精确预测。文中详细阐述了模型构建流程、线性化策略及在预测控制中的集成应用,并提供了完整的Matlab代码实现,便于科研人员复现实验、优化算法并拓展至其他精密控制系统。该方法有效提升了纳米级定位系统的控制精度与动态响应性能。; 适合人群:具备自动控制、机器学习或信号处理背景,熟悉Matlab编程,从事精密仪器控制、智能制造或先进控制算法研究研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①实现非线性动态系统的数据驱动线性化建模;②提升纳米定位平台的轨迹跟踪与预测控制性能;③为高精度控制系统提供可复现的Koopman-RNN融合解决方案; 阅读建议:建议结合Matlab代码逐段理解算法实现细节,重点关注Koopman观测矩阵构造、RNN训练流程与模型预测控制器(MPC)的集成方式,鼓励在实际硬件平台上验证并调整参数以适应具体应用场景。
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