CN110706754A - 用于确定产品的安全指数的计算系统和方法 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及用于确定产品的安全指数的计算系统和方法。所述方法包含：由所述计算系统从毒性数据库检索所述产品的多个毒性值，其中所述毒性值分别对应于所述产品的多个类型；由所述计算系统从权重数据库检索所述产品的多个权重值，其中所述权重值分别对应于所述产品的所述类型；以及由所述计算系统根据所述毒性值和所述权重值确定所述产品的所述安全指数。
Description
技术领域
本公开大体上涉及用于确定产品的安全指数的计算系统和方法，且更确切地说，涉及用于确定消费者产品的安全指数的计算系统和方法。
背景技术
例如饮料和食物、健康补充剂、皮肤保养和化妆品等消费品在到达消费者之前可能经历许多过程，在这些过程中，潜在有毒的化学品可能进入。美国环境保护署追踪或调控超过100,000种化学品(物质登记服务情况说明书，可从ofmpub.epa.gov/sor_internet/registry/substreg/educationalresources获得)，许多这些化学品的毒性尚未得到很好的研究，尤其是其与其它化学品组合时的总生物毒性。确保产品安全对现代测试行业来说是一个巨大的挑战，因为有大量潜在有毒的化学品和化学组合可能进入最终产品。
迄今为止，消耗品的毒性测试仍主要依赖于化学特异性测试，尤其是化学分析。一篇综述文章涉及有关用于确定化妆品中所允许成分的提取和层析技术的当前技术发展水平和专技知识的总体观点(分析化学学报915(Analytica Chimica Acta 915)，(2016)，第1页到第26页)。尽管化学特异性测试可能是灵敏且精确的，但它们可能无法检测到不希望进行特殊测试的未知有毒物质；这可能会使意外的有毒物质未被检测到。即使在详细了解样品的化学组成的情况下，由于缺乏关于化学混合物的影响的知识，其有效毒性也不一定能够可靠地预测。研究的实践经验已展示，化学特异性测量仅在约20％的时间内识别出未知样品中的真实毒性，这意味着高达80％的有毒物质未被识别。
第2017/0356895号美国公开案(其以引入的方式并入本文中)揭示确定可消耗产品中是否存在毒剂的方法，其包含使硬骨鱼胚胎与来自可消费产品的样品的提取物接触并确定提取物是否对胚胎产生毒性效果。第2017/0356900号美国公开案提供了确定化妆品中是否存在毒剂的方法，其包含使硬骨鱼胚胎与化妆品的样品或化妆品的样品的提取物接触并确定样品或来自样品的提取物是否对胚胎产生毒性效果。
然而，这些现有方法只能获得关于个别测试样品的毒性结果的信息，但不能提供产品的任何指示性安全信息。
发明内容
本公开的一个实施例提供一种用于确定产品的安全指数的方法。所述方法包含：由计算系统从毒性数据库检索所述产品的多个毒性值，其中所述毒性值分别对应于所述产品的多个类型；由所述计算系统从权重数据库检索所述产品的多个权重值，其中所述权重值分别对应于所述产品的所述类型；由所述计算系统根据所述毒性值和所述权重值确定所述产品的所述安全指数。
在本公开的一些实施例中，所述方法进一步包含：可选择地对所述产品的所述类型的多个样品执行毒性测试，以获得所述毒性值；由所述计算系统将所述毒性值存储在所述毒性数据库中。
在本公开的一些实施例中，所述毒性测试包含急性毒性测试，且所述毒性值与致死浓度50％(LC50)值相关联。
在本公开的一些实施例中，所述毒性测试包含慢性毒性测试，且所述毒性值与雌二醇当量浓度(EEQ)值相关联。
在本公开的一些实施例中，所述权重值包含销售量信息。
在本公开的一些实施例中，基于下式确定所述产品的所述安全指数：
其中SI表示所述产品的所述安全指数，x表示所述产品的所述类型的数目，
表示第h类产品的毒性值的平均值，且ωh表示第h类产品的权重值。
在本公开的一些实施例中，基于下式确定
其中Nh表示第h类产品的样品的数目，且Thi表示第h类产品的第i个样品的毒性测试值。
在本公开的一些实施例中，可基于下式将
变换为
使得所述值可设定在[0,100]之间：
在本公开的一些实施例中，基于下式确定ωh：
其中Nh表示第h类产品的样品的数目，Chi表示第h类产品的第i个样品的量，且Phi表示第h类产品的第i个样品的等级权重。
在本公开的一些实施例中，第h类产品的样品的等级权重对应于第h类产品的样品的销售量。更具体来说，可基于产品普及度来决定等级权重。所述等级权重在一定程度上反映销售量信息。
本公开的另一实施例提供用于确定产品的安全指数的计算系统。所述计算系统包含处理器和存储器。所述存储器存储指令，所述指令在执行时使所述处理器：从毒性数据库检索所述产品的多个毒性值，其中所述毒性值分别对应于所述产品的多个类型；从权重数据库检索所述产品的多个权重值，其中所述权重值分别对应于所述产品的所述类型；根据所述毒性值和所述权重值确定所述产品的所述安全指数。
在本公开的一些实施例中，可选择地对所述产品的所述类型的多个样品执行毒性测试，以获得所述毒性值，所述指令在执行时进一步使所述处理器：将所述毒性值存储在所述毒性数据库中。
在本公开的一些实施例中，所述毒性测试包含急性毒性测试，且所述毒性值与LC50值相关联。
在本公开的一些实施例中，所述毒性测试包含慢性毒性测试，且所述毒性值与EEQ值相关联。
在本公开的一些实施例中，所述权重值包含销售量信息。
在本公开的一些实施例中，基于下式确定所述产品的所述安全指数：
其中SI表示所述产品的所述安全指数，x表示所述产品的所述类型的数目，
表示第h类产品的毒性值的平均值，且ωh表示第h类产品的权重值。
在本公开的一些实施例中，基于下式确定
其中Nh表示第h类产品的样品的数目，且Thi表示第h类产品的第i个样品的毒性测试值。
在本公开的一些实施例中，可基于下式将
变换为
使得所述值可设定在[0,100]之间：
在本公开的一些实施例中，基于下式确定ωh：
其中Nh表示第h类产品的样品的数目，Chi表示第h类产品的第i个样品的量，且Phi表示第h类产品的第i个样品的等级权重。
在本公开的一些实施例中，第h类产品的样品的等级权重对应于第h类产品的样品的销售量。更具体来说，可基于产品普及度来决定等级权重。所述等级权重在一定程度上反映销售量信息。
附图说明
图1A说明根据本公开的一些实施例的计算系统的示意图。
图1B说明根据本公开的一些实施例的计算系统的框图。
图1C说明根据本公开的一些实施例的计算系统的示意图。
图2为根据本公开的一些实施例的用于确定产品的安全指数的方法的流程图。
图3为根据本公开的一些实施例的用于确定产品的安全指数的方法的流程图。
具体实施方式
为了描述可获得本公开的优点和特征的方式，将参考附图中说明的本公开的特定实施例来呈现本公开的描述。这些图式仅描绘本公开的示范性实施例，且因此不应被认为限制本公开的范围。
图1A说明根据本公开的实施例的计算系统1。计算系统1经由网络连接到毒性数据库TDB和权重数据库WDB。图1B为计算系统1的框图。计算系统1包含处理器11和存储器13。处理器11与存储器13可电耦合(例如，经由通信总线电耦合)。存储器13存储在执行时使处理器执行操作的指令。
应注意，在一些实施例中，毒性数据库TDB和权重数据库WDB可包含在计算系统1中。请参考图1C，其说明根据本公开的其它实施例的计算系统1。明确地说，计算系统1可包括至少一个非易失性存储装置(未展示)，所述至少一个非易失性存储装置包含毒性数据库TDB和权重数据库WDB。处理器11与所述至少一个非易失性存储装置可电耦合(例如，经由通信总线电耦合)。在下文中将进一步描述个别元件之间的交互。
在一些实施例中，在用户需要知晓产品，尤其是可食用产品，是否足够安全时，可引入计算系统1以确定产品的安全指数。安全指数可为反映产品的安全状况(即，安全程度)的指标。
明确地说，计算系统1可从毒性数据库TDB检索产品的多个毒性值10。在一些实施例中，在计算系统1经由网络与毒性数据库TDB连接时，计算系统1可进一步包含用于经由网络从毒性数据库TDB检索毒性值10的收发器(未展示)。在一些实施例中，在计算系统1包含包含毒性数据库TDB的非易失性存储装置时，计算系统1可经由存取非易失性存储装置来从毒性数据库TDB检索毒性值10。
更具体来说，因为产品可能具有若干类型且产品的每种类型可能对应于一个毒性值，因此，所述产品可能对应于多于一个毒性值。换句话说，产品的毒性值10可分别对应于产品的类型。
接下来，计算系统1可从权重数据库TDB检索产品的多个权重值12。在一些实施例中，在计算系统1经由网络与权重数据库WDB连接时，计算系统1可进一步包含用于经由网络从权重数据库WDB检索权重值12的收发器(未展示)。在一些实施例中，在计算系统1包含包含权重数据库WDB的非易失性存储装置时，计算系统1可经由存取非易失性存储装置来从权重数据库WDB检索权重值12。
类似地，因为产品可能具有若干类型且产品的每种类型可能对应于一个权重值，因此，产品可能对应于多于一个权重值。换句话说，产品的权重值12可分别对应于产品的类型。因此，在检索毒性值10和权重值12之后，计算系统1可根据毒性值10和权重值12确定产品的安全指数。
在一些实施例中，毒性值10越高，则对应类型的产品越安全。此外，权重值12可包含销售量信息。每一权重值12可与对应类型的产品的一个销售量信息相关。销售量信息指示越流行，对应权重值12越高。因此，在一种类型的产品具有较高毒性值10和较高权重值12(即，一种类型产品具有较小毒性且在市场上更流行)时，产品的安全指数可升高。
在一些实施例中，在检索毒性值10和权重值12之后，可基于下式确定产品的安全指数：
其中SI表示所述产品的安全指数，x表示所述产品的类型的数目，
表示第h类产品的毒性值，且ωh表示第h类产品的权重值12。
在一些实施例中，可测试每种类型的产品的若干样品。因此，基于下式确定
其中Nh表示第h类产品的样品的数目，且Thi表示第h类产品的第i个样品的毒性测试值。
在一些实施例中，产品的不同类型可对应于不同销售量信息。因此，基于下式确定可包含销售量信息的ωh：
其中Nh表示第h类产品的样品的数目，Chi表示第h类产品的第i个样品的量，且Phi表示第h类产品的第i个样品的等级权重。
在一些实施例中，在使用之前，可通过对所述类型的产品执行毒性测试来导出毒性值10。明确地说，在使用毒性值10之前，可对所述类型的产品的每一样品执行毒性测试以获得毒性值10，且接着将所述类型产品的毒性值10存储在毒性数据库TDB中以供稍后使用。毒性测试可包含急性毒性测试和慢性毒性测试，其可通过使硬骨鱼胚胎与测试类型的产品接触以分别获得致死浓度50％(LC50)与雌二醇当量浓度(EEQ)值来实现。
更具体地说，可以在本公开中使用的硬骨鱼胚胎可以是各种淡水、半咸水或盐水(海水)鱼类，包含但不限于青鳉属(Oryzias genus)、斑马鱼属(Danio genus)和胖头鱥属(Pimephales genus)的鱼。青鳉属的鱼属于异鳉科(Adrianichthyidae)家族，且包含青鳉(Oryzias melastigma，又名黑点青鳉鱼(Oryzias dancena))(海生或半咸水的鳉鱼)、日本青鳉(Oryzias latipes)(日本鳉鱼)、西里伯斯青鳉(Oryzias celebensis)、花斑青鳉(Oryzias marmoratus)、印尼青鳉(Oryzias matanensis)、黑青鳉(Oryzias nigrimas)(黑鳉)、直颌青鳉(Oryzias orthognathus)(鳉)和深青鳉(Oryzias profundicola)。斑马鱼属的鱼属于鲤科家族(Cyprinidae family)，且包含例如斑马鱼(Danio rerio、zebrafish)、电光斑马(Danio albolineatus)、闪电斑马(Danio abolineatus)、乔氏斑马鱼(Daniochoprae)、长须斑马(Danio dangila)、蓝带斑马(Danio erythromicron)、缅甸斑马(Daniofeegradei)、青斑马(Danio kerri)、珍珠斑马(Danio kyathit)、银河斑马(Daniomargaritatus)、梅加拉亚斑马(Danio meghalayensis)、黑带斑马(Danionigrofasciatus)和玫瑰斑马(Danio roseus)。胖头鱥属的鱼属于鲤科家族，且包含钝吻胖头鱥(Pimephales notatus、bluntnose minnow)、黑头软口鲦(Pimephales promelas)(黑头呆鱼(fathead minnow))、娇胖头鱥(Pimephales tenellus、slim minnow)，和凝胖头鱥(Pimephales vigilax、bullhead minnow)。
在特定实施例中，鱼胚胎为日本或半咸水鳉鱼、斑马鱼或黑头呆鱼胚胎。在一些实施例中，鱼胚胎可为转基因或非转基因的。应注意，硬骨鱼胚胎的实施例揭示于第2017/0356895号美国公开案和第2017/0356900号美国公开案(其以引入的方式并入本文中)中。
在一些实施例中，可在整个生物体层级上测量本公开的产品的急性毒性效果或慢性毒性效果，例如死亡率和靶基因表达水平。各种终点，例如卵和胚胎的凝血、体节发育不足、心跳不足以及尾部与卵黄的不脱离，都指示急性毒性。可记录这些端点，且用于计算产品的LC50值。例如绒毛膜促性腺激素H表达等靶基因在绒毛膜促性腺激素H绿色荧光蛋白质基因改性鱼胚胎中的诱发表达指示慢性毒性。可测量荧光强度作为用于计算产品的EEQ值的终点。毒性测试的实施例揭示于第2017/0356895号美国公开案和第2017/0356900号美国公开案中。
此外，本公开的毒性值10可与产品的LC50值和EEQ值相关联。在一些实施例中，用于计算毒性值10的毒性测试值可为LC50值。明确地说，因为具有较高LC50值的样品指示样品较安全，因此LC50值可直接用作毒性测试值。因此，LC50值(即，毒性测试值)越高，所计算的毒性值10越高。因此，其指示产品的对应类型较安全。
在一些实施例中，用于计算毒性值10的毒性测试值可为从EEQ值变换而来的多个EEQ倒数值。明确地说，因为具有降低EEQ值的样品指示样品较安全，因此EEQ值可变换为EEQ倒数值，随后用作毒性测试值。更具体来说，在这些实施例中，EEQ倒数值可用作毒性测试值。因此，EEQ值越低，EEQ倒数值(即，毒性测试值)越高。随后，毒性测试值越高，所计算的毒性值10越高。因此，其指示产品的对应类型较安全。
为易于理解本公开，在下文中将作为产品的实例来论证食用油。在一些实施例中，食用油可分类为五个类型，即：第1：花生油C1；第2：玉米油C2；第3：橄榄油C3；第4：菜籽油C4；以及第5：其它油C5。第1类型的食用油(即，花生油C1)具有十二个油测试样品。第2类型的食用油(即，玉米油C2)具有八个油测试样品。第3类型的食用油(即，橄榄油C3)具有五十三个油测试样品。第4类型的食用油(即，菜籽油C4)具有二十四个油测试样品。第5类型的食用油(即，其它油C5)具有十八个油测试样品。
另外，可对所述类型的食用油的每一油测试样品执行所提及的毒性测试以获得毒性值。接着，毒性值可存储在计算系统1中。详细地说，可基于下式确定具有十二个油测试样品的花生油C1的毒性值：
其中
表示花生油C1的毒性值，且T样品i表示花生油C1的第i个油测试样品的毒性测试值。
可基于下式确定具有八个油测试样品的玉米油C2的毒性值：
其中
表示玉米油C2的毒性值，且T样品i表示玉米油C2的第i个油测试样品的毒性测试值。
可基于下式确定具有五十三个油测试样品的橄榄油C3的毒性值：
其中
表示橄榄油C3的毒性值，且T样品i表示橄榄油C3的第i个油测试样品的毒性测试值。
可基于下式确定具有二十四个油测试样品的菜籽油C4的毒性值：
其中表示菜籽油C4的毒性值，且T样品i表示菜籽油C4的第i个油测试样品的毒性测试值。
可基于下式确定具有十八个油测试样品的其它油C5的毒性值：
其中
表示其它油CC的毒性值，且T样品i表示其它油C5的第i个油测试样品的毒性测试值。
应注意，食用油的安全性可仅与LC50值相关。因此，LC50值可直接用作用于所述类型的食用油的毒性值的毒性测试值。
在一些实施例中，花生油C1、玉米油C2、橄榄油C3、菜籽油C4和其它油C5的毒性值
和
可计算为下表：
| 类型 | C1花生油 | C2玉米油 | C3橄榄油 | C4菜籽油 | C5其它油 |
| 毒性值 | 154.85 | 325.72 | 131.85 | 243.26 | 211.83 |
另外，可确定花生油C1、玉米油C2、橄榄油C3、菜籽油C4和其它油C5的权重值ω花生油、ω玉米油、ω橄榄油、ω菜籽油和ω其它油以用于计算安全指数。详细地说，在确定权重值之前，可首先确定每种类型的食用油的变量Q。更具体来说，在一些实施例中，对于可能具有十四个花生油产品样品(其可基于所选超市中可获得的不同花生油产品的数目来决定)的花生油C1，可能存在基于下式而确定的变量Q花生：
其中Ci表示花生油C1的第i个油产品样品的量，且Pi表示花生油C1的第i个油产品样品的等级权重。在一些实施例中，花生油C1的第i个油产品样品的量可为花生油C1的第i个油产品样品的容量(例如，100ml)。花生油C1的第i个油产品样品的等级权重可与花生油C1的第i个油产品样品的销售量(即，市场普及度)相关。换句话说，第i个油产品样品越流行，对应等级权重越大。
对于具有七个玉米油产品样品的玉米油C2，可能存在基于下式而确定的变量Q玉米：
其中Ci表示玉米油C2的第i个油产品样品的量，且Pi表示玉米油C2的第i个油产品样品的等级权重。在一些实施例中，玉米油C2的第i个油产品样品的量可为玉米油C2的第i个油产品样品的容量。玉米油C2的第i个油产品样品的等级权重可与玉米油C2的第i个油产品样品的销售量(即，市场普及度)相关。换句话说，第i个油产品样品越流行，对应等级权重越大。
对于具有四十九个橄榄油产品样品的橄榄油C3，可能存在基于下式而确定的变量Q橄榄：
其中Ci表示橄榄油C3的第i个油产品样品的量，且Pi表示橄榄油C3的第i个油产品样品的等级权重。在一些实施例中，橄榄油C3的第i个油产品样品的量可为橄榄油C3的第i个油产品样品的容量。橄榄油C3的第i个油产品样品的等级权重可与橄榄油C3的第i个油产品样品的销售量(即，市场普及度)相关。换句话说，第i个油产品样品越流行，对应等级权重越大。
对于具有十九个菜籽油产品样品的菜籽油C4，可能存在基于下式而确定的变量Q菜籽：
其中Ci表示菜籽油C4的第i个油产品样品的量，且Pi表示菜籽油C4的第i个油产品样品的等级权重。在一些实施例中，菜籽油C4的第i个油产品样品的量可为菜籽油C4的第i个油产品样品的容量。菜籽油C4的第i个油产品样品的等级权重可与菜籽油C4的第i个油产品样品的销售量(即，市场普及度)相关。换句话说，第i个油产品样品越流行，对应等级权重越大。
对于具有二十九个其它油产品样品的其它油C5，可能存在基于下式而确定的变量Q其它：
其中Ci表示其它油C5的第i个油产品样品的量，且Pi表示其它油C5的第i个油产品样品的等级权重。在一些实施例中，其它油C5的第i个油产品样品的量可为其它油C5的第i个油产品样品的容量。其它油C5的第i个油产品样品的等级权重可与其它油C5的第i个油产品样品的销售量(即，市场普及度)相关。换句话说，第i个油产品样品越流行，对应等级权重越大。
接下来，在Q总表示Q花生、Q玉米、Q橄榄、Q菜籽和Q其它的总和时，可基于下式而确定权重值ω花生油：
可基于下式而确定权重值ω玉米油：
可基于下式而确定权重值ω橄榄油：
可基于下式而确定权重值ω菜籽油：
可基于下式而确定权重值ω其它油：
应注意，可基于如下通式计算所提及的权重值：
其中Nh表示食用油的第h类型油的油产品样品的数目，Chi表示食用油的第h类型油的第i个油产品样品的量，且Phi表示食用油的第h类型油的第i个油产品样品的等级权重。
在一些实施例中，花生油C1、玉米油C2、橄榄油C3、菜籽油C4和其它油C5的权重值ω花生油、ω玉米油、ω橄榄油、ω菜籽油和ω其它油可计算为下表：
| 类型 | C1花生油 | C2玉米油 | C3橄榄油 | C4菜籽油 | C5其它油 |
| 权重值 | 0.28 | 0.19 | 0.24 | 0.22 | 0.07 |
根据，可基于下式确定花生油C1、玉米油C2、橄榄油C3、菜籽油C4和其它油C5的毒性值和权重值：
其中可依据食用油的类型来选择h。换句话说，可依据花生油、玉米油、橄榄油、菜籽油和其它油来选择h。基于所述式以及前列表格中的值，食用油的安全指数SI可计算为：
0.28×154.85+0.19×325.72+0.24×131.85+0.22×243.26+0.07×211.83＝205.23
在一些实施例中，等级权重对应于产品的销售量。更具体来说，可基于在一定程度上反映销售量信息的产品普及度来决定等级权重。明确地说，等级权重可处于线性降序，且逐个地指派给按产品普及度排序的产品。
举例而言，因为花生油C1具有十四个花生油产品样品，因此可能存在处于线性降序或线性函数逆序的十四个等级权重。十四个花生油产品样品可按销售量进行排序。因此，处于线性降序或线性函数逆序的十四个等级权重可逐个地指派给按销售量排序的花生油产品样品。基本上，较高等级权重可指派给销售量较高的花生油产品样品。
在一些实施例中，等级权重可处于线性降序，且逐个地指派给按产品普及度排序的产品样品群组。举例来说，因为花生油C1具有十四个花生油产品样品并且例如两个产品样品可分组成一个群组，因此可能存在以线性降序对应于花生油产品样品的七个群组的七个等级权重。明确地说，十四个花生油产品样品可按产品普及度排序，且接着分组成七个群组。因此，处于线性降序的七个等级权重可逐个地指派给花生油产品样品的群组。基本上，较高等级权重可指派给销售量较高的花生油产品样品群组，且相同群组中的花生油产品样品具有相同等级权重。
在一些实施例中，为使用户更容易理解分数从0到100的安全指数，毒性值可基于下式变换成
举例来说，基于前列表格中的花生油C1、玉米油C2、橄榄油C3、菜籽油C4和其它油C5的毒性值，毒性值可按照阈值172标准化为处于0与100之间，如下表：
| 类型 | C1花生油 | C2玉米油 | C3橄榄油 | C4菜籽油 | C5其它油 |
| 标准化毒性值 | 73.22 | 100 | 41.05 | 76.56 | 62.60 |
因此，基于所述计算安全指数的式和表中的值，食用油的安全指数SI可计算为：
0.28×73.22+0.19×100+0.24×41.05+0.22×76.56+0.07×62.60＝70.58
举例来说，毒性值可按照阈值270标准化为处于0与100之间，如下表：
| 类型 | C1花生油 | C2玉米油 | C3橄榄油 | C4菜籽油 | C5其它油 |
| 标准化毒性值 | 52.7 | 93.21 | 33.98 | 67.05 | 55.58 |
因此，基于所述计算安全指数的式和表中的值，食用油的安全指数SI可计算为：
0.28×52.7+0.19×93.21+0.24×33.98+0.22×67.05+0.07×55.58＝59.26
图2为展示根据本公开的一些实施例的用于确定产品的安全指数的方法的流程图。一些实施例的方法可由计算系统(例如，前述实施例的计算系统)执行。方法的详细操作如下。
由计算系统执行操作S201以从毒性数据库检索产品的多个毒性值。毒性值分别对应于产品的多个类型。由计算系统执行操作S202以从权重数据库检索产品的多个权重值。权重值分别对应于产品的类型。由计算系统执行操作S203以根据毒性值和权重值确定产品的安全指数。
图3为展示根据本公开的一些实施例的用于确定产品的安全指数的方法的流程图。一些实施例的方法可由计算系统(例如，前述实施例的计算系统)执行。方法的详细操作如下。
在一些实施例中，操作S301是可选择的。具体来说，毒性测试可选择地被执行于产品的各类型的多个样品以获得多个毒性值。毒性值对应于产品的类型。在一些实施例中，毒性测试包含急性毒性测试，且所述毒性值与LC50值相关联。在一些实施例中，毒性测试包含慢性毒性测试，且所述毒性值与EEQ值相关联。由计算系统执行操作S302以将毒性值存储在毒性数据库中。
由计算系统执行操作S303以从毒性数据库检索产品的毒性值。由计算系统执行操作S304以从权重数据库检索产品的多个权重值。权重值分别对应于产品的类型。在一些实施例中，权重值包含销售量信息。由计算系统执行操作S305以根据毒性值和权重值确定产品的安全指数。
在一些实施例中，基于下式确定产品的安全指数：
其中SI表示产品的安全指数，x表示产品的类型的数目，表示第h类产品的毒性值，且ωh表示第h类产品的权重值。
在一些实施例中，基于下式确定
其中Nh表示第h类产品的样品的数目，且Thi表示第h类产品的第i个样品的毒性测试值。
在一些实施例中，可基于下式将
变换为
使得所述值可设定在[0,100]之间：
在一些实施例中，基于下式确定ωh：
其中Nh表示第h类产品的样品的数目，Chi表示第h类产品的第i个样品的量，且Phi表示第h类产品的第i个样品的等级权重。
虽然已详细地描述了本公开和其优势，但应理解，可在不脱离如所附权利要求书所界定的本公开的精神和范围的情况下做出各种改变、替代和更改。举例来说，以上实施例中提及的处理器可为中央处理单元(CPU)、能够执行相关指令的其它硬件电路元件或所属领域的技术人员基于以上揭示内容应很好了解的计算电路的组合。此外，以上实施例中提及的存储器可为例如ROM、RAM等用于存储数据的存储器。另外，以上实施例中提及的收发器可为网络数据发射器与网络数据接收器的组合。然而，不希望限制本公开的硬件实施实施例。
此外，本申请案的范围不希望限于在说明书中描述的过程、机器、制品、物质组成、构件、方法和步骤的特定实施例。如所属领域的一般技术人员将易于从本公开的公开内容而了解，可根据本公开而利用执行与本文中描述的对应实施例实质上相同的功能或实现与所述对应实施例实质上相同的结果的当前现有或稍后待开发的过程、机器、制品、物质组成、构件、方法或步骤。因此，所附权利要求书希望在其范围内包含这些过程、机器、制品、物质组成、构件、方法或步骤。
Claims (20)
1.一种用于确定产品的安全指数的方法，所述方法包括：
由计算系统从毒性数据库检索所述产品的多个毒性值，其中所述毒性值分别对应于所述产品的多个类型；
由所述计算系统从权重数据库检索所述产品的多个权重值，其中所述权重值分别对应于所述产品的所述类型；以及
由所述计算系统根据所述毒性值和所述权重值确定所述产品的所述安全指数。
2.根据权利要求1所述的方法，其中可选择地对所述产品的所述类型的多个样品执行毒性测试，以获得所述毒性值，所述的方法进一步包括：
由所述计算系统将所述毒性值存储在所述毒性数据库中。
3.根据权利要求2所述的方法，其中所述毒性测试包含急性毒性测试，且所述毒性值与致死浓度50％LC50值相关联。
4.根据权利要求2所述的方法，其中所述毒性测试包含慢性毒性测试，且所述毒性值与雌二醇当量浓度EEQ值相关联。
5.根据权利要求1所述的方法，其中所述权重值包含销售量信息。
6.根据权利要求1所述的方法，其中基于下式确定所述产品的所述安全指数：
其中SI表示所述产品的所述安全指数，x表示所述产品的所述类型的数目，表示第h类产品的所述毒性值，且ωh表示第h类产品的所述权重值。
7.根据权利要求6所述的方法，其中基于下式确定
其中Nh表示第h类产品的样品的数目，且Thi表示第h类产品的第i个样品的毒性测试值。
8.根据权利要求7所述的方法，其中基于下式将
变换为
9.根据权利要求6所述的方法，其中基于下式确定ωh：
其中Nh表示第h类产品的样品的数目，Chi表示第h类产品的第i个样品的量，且Phi表示第h类产品的第i个样品的等级权重。
10.根据权利要求9所述的方法，其中所述等级权重基于在一定程度上反映所述销售量信息的产品普及度。
11.一种用于确定产品的安全指数的计算系统，所述计算系统包括：
处理器；以及
存储器，其存储指令，所述指令在执行时使所述处理器：
从毒性数据库检索所述产品的多个毒性值，其中所述毒性值分别对应于所述产品的多个类型；
从权重数据库检索所述产品的多个权重值，其中所述权重值分别对应于所述产品的所述类型；以及
根据所述毒性值和所述权重值确定所述产品的所述安全指数。
12.根据权利要求11所述的计算系统，其中可选择地对所述产品的所述类型的多个样品执行毒性测试，以获得所述毒性值，所述指令在执行时进一步使所述处理器：
将所述毒性值存储在所述毒性数据库中。
13.根据权利要求12所述的计算系统，其中所述毒性测试包含急性毒性测试，且所述毒性值与致死浓度50％LC50值相关联。
14.根据权利要求12所述的计算系统，其中所述毒性测试包含慢性毒性测试，且所述毒性值与雌二醇当量浓度EEQ值相关联。
15.根据权利要求11所述的计算系统，其中所述权重值包含销售量信息。
16.根据权利要求11所述的计算系统，其中基于下式确定所述产品的所述安全指数：
其中SI表示所述产品的所述安全指数，x表示所述产品的所述类型的数目，
表示第h类产品的所述毒性值，且ωh表示第h类产品的所述权重值。
17.根据权利要求16所述的计算系统，其中基于下式确定
其中Nh表示第h类产品的样品的数目，且Thi表示第h类产品的第i个样品的毒性测试值。
18.根据权利要求17所述的计算系统，其中基于下式将变换为
19.根据权利要求16所述的计算系统，其中基于下式确定ωh：
其中Nh表示第h类产品的样品的数目，Chi表示第h类产品的第i个样品的量，且Phi表示第h类产品的第i个样品的等级权重。
20.根据权利要求19所述的计算系统，其中所述等级权重基于在一定程度上反映所述销售量信息的产品普及度。
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Non-Patent Citations (2)
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|---|
| 张仁寿: "统计学", 中国统计出版社, pages: 279 - 283 * |
| 李贤良;刘欢;彭涛;岳振峰;王国民;梁均;: "食品检验化学分析方法的环境安全兼容性评价指标体系构建", 检验检疫学刊, no. 05, pages 7 - 12 * |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| US20200013133A1 (en) | 2020-01-09 |
| EP3594887A1 (en) | 2020-01-15 |
| GB201811234D0 (en) | 2018-08-29 |
| TW202006657A (zh) | 2020-02-01 |
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