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题名网状原角藻毒素对海洋浮游动物毒性的预测模型研究
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作者
张豪樊
石修远
梁叶
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机构
南京信息工程大学
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出处
《生态毒理学报》
北大核心
2025年第5期347-356,共10页
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基金
国家自然科学基金青年科学基金项目(42206217)
国家级大学生创新创业训练计划支持项目(XJDC202510300381)。
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文摘
网状原角藻(Protoceratium reticulatum)作为产毒赤潮甲藻,其释放的虾夷扇贝毒素(yessotoxins,YTXs)对海洋生态系统及水产养殖业具有显著威胁。本研究提出一种结合深度学习与生态建模的浮游生物动态检测与毒性效应预测方法,以量化毒素胁迫效应。浮游生物动态检测方面,构建AlgaeSTYOLO检测模型,用于赤潮藻类和浮游动物的分类识别与动态追踪,在测试集上属间识别准确率达到91%,属内识别准确率达到83%。毒性响应建模方面,将急性暴露实验数据输入Logistic生长方程,并结合毒性算子网络物理信息神经网络,实现对毒性强度(T)、无毒素胁迫下的环境承载力(b)、毒素累积速率(α)、毒素显著作用时间(t_(0))以及种群增长率(r)等参数的动态拟合,验证集上指标为RMSE=0.12、MAPE=0.09、R^(2)=0.89。结果揭示homo-YTX主导型株TIO863对桡足类及轮虫的毒性抑制效应显著高于YTX主导型株TIO519(T比值为3.75),毒素累积速率(α)与毒性强度(T)呈正相关,显著作用时间(t_(0))以及种群增长率(r)与毒性强度(T)呈负相关,为赤潮毒性评估及生态响应预测提供了可复制的分析范式。
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关键词
网状原角藻毒素
浮游动物
生态建模
algaestyolo
f-PINN
量化分析
毒素胁迫
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Keywords
Protoceratiumreticulatumtoxins
zooplankton
ecological modeling
algaestyolo
f-PINN
quantitative analysis
toxin stress
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分类号
X171.5
[环境科学与工程—环境科学]
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