1）构建了细胞坏死与细胞凋亡两种细胞毒性动力学模型，以带约束的非线性优化算法，估算出该动力学模型参数。并利用扩展卡尔曼滤波算法，实时估计有毒物质作用于靶细胞的浓度，提前了风险预警时间。2）给出了三种评估细胞毒性大学的评估方法，及其”剂量-反应”模型，并与美国RC数据库中的体内急性毒性值做相关性分析，为高通量毒性评估提供了一种有效策略。3）提出了一种化学物质MoA筛选与分类算法，利用主元压缩、函数型数据分析、分层聚类等策略，实现化学物质的MoA分类，从而实现化学物质高通量筛选。4）给出了RTCA细胞毒性试验再现性评估策略与E-Plate边沿效应检测算法。为细胞毒性试验的重复性与鲁棒性提高一种有效的评估手段。5）基于统计分析策略，给出了一种基因毒性试验中低数量级细胞计数方法，为鉴定药物或污染物的危害等级提供一种方法。