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转自：新污染物筛查与评估 题目：Identifying Organic Chemicals with Acetylcholinesterase Inhibition in Nationwide Estuarine Waters by Machine Learning-Assisted Mass Spectrometric Screening 摘 要 神经毒性在全球水环境中经常被观察到，威胁着水生态系统和人类健康。然而，仅有极少一部分（约1%）的神经毒性作用能够通过已知的关注化学物质来解释。在本研究中，我们整合了机器学习、非靶向分析以及体外生物测试，识别了中国沿海河口水域中引起乙酰胆碱酯酶（AChE）抑制的神经毒性驱动因子。通过机器学习在广泛的化学空间中预测了AChE抑制剂，并将预测结果整理为疑似筛查列表，用于指导高分辨质谱（HRMS）对河口水样中AChE抑制剂的筛查。最终，鉴定出了60种具有已知和目前未知结构的化学物质，解释了观察到的AChE抑制效应的82.1%。令人意外的是，多不饱和脂肪酸被发现是神经
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