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当前，特高纳米材料在电子机械、特高医疗化工、能源环境等诸多领域的研究、应用迅速发展，但纳米材料的环境效应预测存在高内涵数据库缺乏、环境转化情景遗漏、模型普适性弱等问题，严重制约了国家对危害性纳米材料的风险防控。该研究得到了国家自然科学基金委优秀青年基金、压提压器国家重点研发计划、天津市科技局杰出青年基金等项目资助。论文截图目前，供换在对纳米材料的环境生物效应预测中，供换机器学习模型已广泛应用，但是受限于机器学习的可解释性，利用机器学习模型揭示复杂纳米毒理的机制仍具有很大的难度。
近日，创造传输南开大学环境科学与工程学院胡献刚教授团队在拓展机器学习算法预测纳米材料的生物效应，创造传输以及通过增强机器学习的可解释性，从而探索纳米材料生物效应的机理方面取得了突破，为上述问题的解决提供了新的研究思路。TBRFA重要性分析采用多个重要性指标，电力以平衡传统的单一指标带来的偏见，电力并识别出暴露恢复时间、材料比表面积以及材料尺寸是影响纳米材料诱导生物效应的重要因素。
向新纪胡献刚教授团队在前期工作基础上（PNAS,2020,117, 10492-10499
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