双极电化学反应装置简单、操作方便,被广泛用于制备结构/性质梯度变化的微图案。但双极电化学反应涉及到的实验参数众多,各参数对微图案的结构、性质的影响错综复杂,如何快速优化各实验参数,并获得理想的微图案是当下的难点。针对当前国内外在医用钛表面梯度TiO2纳米管微图案（TNMs）的构筑及其应用于高通量研究等关键技术和重要科学问题,本论文的主要研究侧重于借助机器学习方法辅助TNMs的优化,并将其应用于生物学响应的高通量研究中。主要研究内容如下:1.应用主动学习模型实现TNMs的优化,包括TNMs样品制备、分类、回归和验证。针对某些实验条件下易出现钛箔样品的熔断而导致实验失败无可用数据的情况,利用决策树模型将其转换为一个二分类问题,即将熔断的样品与正常样品进行区分,较好的定义了实验边界条件并分析实验参数的影响程度。2.利用梯度增强回归树（GBRT）模型对分类模型筛选后的有效数据进行分析,为优化TNMs提供预测指导,并用实验验证模型预测的准确性。将验证实验的结果用于更新训练数据集,并开始下一个主动学习循环。通过几次迭代,在不需要大量实验的情况下扩充TNMs的梯度范围并获得了直径范围为27-470 nm 的最佳 TNMs。3.在优化得到的最佳TNMs表面,采用电化学沉积法构筑具有形貌和粒径梯度分布的纳米银微图案（TNMs-AgNPs）,结果表明Ag纳米颗粒（AgNPs）的大小和数量随TiO2纳米管直径的增大而增加。4.应用优化的TNMs和TNMs-AgNPs样品进行细胞粘附、增殖和细菌粘附的高通量研究。细胞实验的结果表明,无论样品表面是否有银的存在,细胞的数量和铺展面积都随着TiO2纳米管管径的增大而减少。相同尺寸的纳米管表面,沉积有AgNPs的样品表面粘附的细胞数量更少且细胞铺展面积更小,这表明AgNPs对细胞活性有一定的抑制作用。细菌粘附实验表明,对于未沉积AgNPs的样品,细菌仅在最小管径的纳米管表面有较多粘附,其余位置的差异并不明显;但对于沉积AgNPs的样品,随着纳米管管径的增大,附着细菌的数量显著减少,这说明沉积的AgNPs对细菌活性有明显的抑制作用。