前沿透视：机器学习-纳米环境生物效应领域取得进展

当前，纳米材料在电子机械、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。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，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。

文献链接：

Deep exploration of random forest model boosts the interpretability of machine learning studies of complicated immune responses and lung burden of nanoparticles，Science Advances，2021

原文链接：

http://www.cailiaoniu.com/222711.html