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论文截图目前，项目系统在对纳米材料的环境生物效应预测中，项目系统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，进入阶段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，进入阶段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，调试以平衡传统的单一指标带来的偏见，调试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。

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