人们生活的实际环境中存在各种剂量的化学混合污染物,它们之间可能存在加和作用、拮抗作用和协同作用等联合毒性风险,且目前缺少较为可靠的预测方法来进行评估。　　本文对混合物整合模型IMTox进行改进并用于预测具有相互作用的化学混合物联合毒性。通过实验得到的数据验证模型稳定性、内部预测以及外部预测能力。采用的数据为离子液体、重金属化合物、农药、苯酚类物质、三氯生等58种单个物质以及它们组成的150组混合物对青海弧菌Q67的急性浓度-效应毒性数据,包括22条以细胞(MCF-7)为检测对象的农药混合物急性浓度-效应数据。总共设计出的155条浓度射线,其中拮抗相互作用混合物集82条浓度-效应曲线(CRCs),协同相互作用混合物集73条。主要研究成果如下:　　(1)将IMTox模型的数学等式log(ECx,exp)=log(ECx,CA)+log(ECx, IA)改进为pEC50=-log(ECx,exp)=-log(ECx, CA)- log(ECx, IA),将其取负对数以后,不仅能够更好地观测物质的非线性浓度—效应之间的关系,便于相关浓度—效应的发现、计算与研究,而且还能减少对毒理学参数pE50等的计算步骤。　　(2)对模型能够很好预测相互作用混合物的毒性进行了验证;模型自身毒性估计结果优秀:所有混合物IMTox模型的相关系数r2都大于0.99,模型估计相关系数q2除了于混合物PIR- phCH2mimBF4的其中两条射线毒性模型估计参数不理想外(但估计结果依然是经过实验点),其余射线q2都>0.98。　　(3)鉴于单条浓度射线CRCs建立IMTox模型预测结果不理想,采用多组CRCs数据作为校正集建立IMTox模型,对同组剩余混合物CRCs线进行毒性预测。拮抗、协同作用混合物建立的IMTox模型内部预测能力和稳定性都较好,数据集所有外部检验集的预测值与实验观测值相关性也十分良好(r2>0.98),结果优于CA和IA模型;而且对细胞(MCF-7)CRCs毒性预测结果很准确。　　结果表明相互作用混合物,通过IMTox模型预测的毒性结果几乎都与实验观测值重合或接近,而CA和IA等模型不能准确预测相互作用混合物毒性。