定量结构活性关系作为化学品环境行为与生态效应评价的重要手段之一，于20世纪70年代在环境科学中得到广泛的应用和迅猛的发展。QSAR研究的目的是从一系列已知活性的化合物中找出结构和生物学活性之间的定量关系，进而预测新化合物的活性。这为发展污染物的控制和阻断技术以及风险削减技术提供了理论指导，同时也为新化合物的风险评价和筛选提供了基础数据。全文共分四章： 第一章对QsAR.的历史、特点、研究步骤、QSAR研究中的描述符、QSAR模型建立的方法以及QSAR在毒理学中的部分研究成果进行了介绍。 第二章详细介绍了QSAR研究中的每一个步骤，包括：数据的选取原则、描述符的选择方法以及模型的建立和检验方法等。重点阐述了常用QsAR模型建立方法的原理。 第三章首先介绍了本研究中数据的来源、分子描述符的产生过程。其次用逐步回归、偏最小二乘回归、主成分回归以及遗传算法分别对7组卤代苯对发光菌的pT50建立线性QSAR模型，并对各组样本建立的四种模型的统计学参数进行分析，挑选最优模型，用交互验证、外部验证和随机验证三种方法验证所挑选模型的稳健性和预测能力。检验结果显示用GFA所建立的模型都具有较高的预测能力，Q2EXT均在0.88以上；用上述四种方法建立138个卤代苯对发光菌的pT50的线性QSAg模型，并分别用外部验证和随机验证进行检验，结果显示逐步回归和遗传函数逼近所建立的模型拟合和预测能力相当，R2在0.84左右，Q2EXT均大于0.80:其次用GFA结合后向剔除对138个卤代苯对发光菌的pTso样本建立非线性模型，最优模型的R2和Q2ExT分别为0.92和0.76，相比前面的结果其拟合能力得到很大的提高，但外部预测能力下降了5个百分点；最后用GFA建立了100个苯衍生物对发光菌的pECso样本的非线性模型，最优模型的R2为0.93，Q2EXT>0.70，说明模型具有较好的拟合能力和预测能力。 第四章对本文的研究作了总结。本文探讨了QSAR研究中的建模方法，并应用于生物毒性的构效关系研究，且取得了一点成绩。所建立的相关模型对化合物生物毒性的预测具有一定的指导作用，值得深入研究。可望通过进一步研究建立预测性能更高的生物毒性构效关系模型。