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龙图腾网获悉南京大学申请的专利一种水质综合毒性高通量测定方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119510400B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-28发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202411537609.2，技术领域涉及：G01N21/84；该发明授权一种水质综合毒性高通量测定方法是由胡海冬;廖可薇;任洪强设计研发完成，并于2024-10-31向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种水质综合毒性高通量测定方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种水质综合毒性高通量测定方法，所述测定方法包括使用污水样品对受试生物进行暴露染毒后，获得受试生物的表型特征数据；构建毒性矩阵；建立机器学习模型，结合毒性矩阵测定污水样品的水质综合毒性。本发明提供的水质综合毒性测定方法无需样品浓缩富集，保证了检测结果的全面性与准确度，可应用于污水处理厂全流程污水的综合毒性高通量测定。

本发明授权一种水质综合毒性高通量测定方法在权利要求书中公布了：1.一种水质综合毒性高通量测定方法，其特征在于，包括以下步骤：使用污水样品对受试生物进行暴露染毒后，获得受试生物的表型特征数据；构建毒性矩阵；建立机器学习模型，结合毒性矩阵测定污水样品的水质综合毒性； 使用污水样品对受试生物进行暴露染毒后，利用多重荧光染色、高内涵自动成像以及细胞形态学特征提取，获得受试生物的表型特征数据； 所述毒性矩阵由藻细胞和鱼鳃细胞表型特征数据经过特征项过滤、特征值标准化后聚类排列构成；所述特征项过滤为排除共线交叉的特征项，保留特征值不等于0的特征项；所述特征值标准化方法为Z-Score法和最大-最小值法；所述聚类排列方法为根据特征项对应的亚细胞结构进行特征项分类整合，排列分类为由藻细胞DNA、藻细胞内质网、藻细胞核小体与细胞质RNA、藻细胞肌动蛋白与高尔基体和质膜、藻细胞叶绿体、藻细胞明场、鱼鳃细胞DNA、鱼鳃细胞内质网、鱼鳃细胞核小体与细胞质RNA、鱼鳃细胞肌动蛋白与高尔基体和质膜、鱼鳃细胞线粒体、鱼鳃细胞明场组成的超高维度特征项； 所述机器学习模型是基于藻细胞的急性毒性效应值与表型特征数据、鱼鳃细胞的急性毒性效应值与表型特征数据，通过随机森林模型、XGBoost算法模型、Lasso回归算法模型、基于内容的推荐算法模型、支持向量机模型中的一种建立； 所述测定污水样品的水质综合毒性的方法为：使用最小偏二乘法判别分析法对构建的毒性矩阵进行特征项降维处理，得到水质综合毒性特征变量，代入机器学习模型得到污水样品的水质综合毒性；所述污水样品的水质综合毒性为污水样品引起的急性毒性效应数值，以能引起10%最大效应的浓度EC10表示。

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