【摘 要】
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纳米材料（nanomaterials, NM）作为一类新型的化学品，认识、控制其引起的不良环境健康风险是推广应用的重要前提。近些年，机器学习（machine learning, ML）作为一种数据驱动的研究方法，在环境、化学和材料等领域引起了广泛关注。从NM引起的细胞毒性、个体效应、蛋白冠与生态冠预测等几方面，介绍了ML的应用，并分析了应用过程中，数据集、描述符、ML方法、模型可解释性等方面存在的
【基金项目】
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国家重点研发计划（2019YFC1804603）；
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纳米材料（nanomaterials, NM）作为一类新型的化学品，认识、控制其引起的不良环境健康风险是推广应用的重要前提。近些年，机器学习（machine learning, ML）作为一种数据驱动的研究方法，在环境、化学和材料等领域引起了广泛关注。从NM引起的细胞毒性、个体效应、蛋白冠与生态冠预测等几方面，介绍了ML的应用，并分析了应用过程中，数据集、描述符、ML方法、模型可解释性等方面存在的问题和解决方法。文章提出，数据提取与挖掘方法、新描述符、新模型、模型解释方法的创新与发展将能够促进ML在NM生物效应领域的应用。同时，随着ML的发展，ML有望能够预测新型的NM和复杂的效应，并揭示了相关原理。以梳理讨论ML在NM生物效应预测中面临的重要科学问题为重点，有助于后续研究者理清思路，解决该领域的难题，促进纳米产业健康可持续发展。
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