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李遠(yuǎn)播/劉存ES&T: 機(jī)器學(xué)習(xí)模型預(yù)測土壤中植物根系有機(jī)污染物的積累

根系富集因子 (RCF) 是描述生命周期影響評估 (LCIA) 和植物修復(fù)潛力評估中土壤中植物有機(jī)污染物積累的重要表征參數(shù)。然而，由于化學(xué)-土壤-植物根系之間復(fù)雜的相互作用，建立穩(wěn)健的預(yù)測模型仍然具有挑戰(zhàn)性。

在此，中國農(nóng)科院植物保護(hù)研究所李遠(yuǎn)播研究員及中科院南京土壤所劉存副研究員等人開發(fā)了端到端的機(jī)器學(xué)習(xí)模型，通過在具有341 數(shù)據(jù)點(diǎn)、涵蓋72 種化學(xué)品的統(tǒng)一RCF數(shù)據(jù)集上進(jìn)行訓(xùn)練，將復(fù)雜的分子結(jié)構(gòu)關(guān)系轉(zhuǎn)移到RCF。首先，從文獻(xiàn)中開發(fā)了一個(gè)數(shù)據(jù)庫，其中包括RCF值、化學(xué)特性和描述符、土壤有機(jī)質(zhì)（f_OM）和植物脂質(zhì)含量（f_脂質(zhì)）。

然后使用這個(gè)數(shù)據(jù)庫開發(fā)了三個(gè)模型來預(yù)測logRCF，包括線性回歸模型，梯度提升回歸樹（GBRT）模型以及基于分子結(jié)構(gòu)的 GBRT-擴(kuò)展連通性指紋模型（ECFP），并在預(yù)測精度方面比較了模型性能。最后，使用特征重要性分析來進(jìn)一步分析 GBRT-ECFP 模型結(jié)果，以確定影響植物根系積累的關(guān)鍵子結(jié)構(gòu)。

圖1. RCF數(shù)據(jù)集的統(tǒng)計(jì)分析

最終，作者通過預(yù)測RCF值證明了所提出的GBRT-ECFP模型的有效性，并通過5倍交叉驗(yàn)證評估了預(yù)測性能，其中R²值為0.77，平均絕對誤差（MAE）為0.22。

此外，作者還揭示了化學(xué)、土壤和植物特性之間的非線性關(guān)系。子結(jié)構(gòu)重要性分析揭示了分子子結(jié)構(gòu)與RCF之間的關(guān)系，進(jìn)一步的深入分析確定了與 RCF相關(guān)的關(guān)鍵化學(xué)拓?fù)渥咏Y(jié)構(gòu)（例如，-O、-Cl、芳環(huán)和大共軛π系統(tǒng)）。由于其簡單性和通用性，GBRT-ECFP模型為LCIA和其他環(huán)境評估提供了一個(gè)有價(jià)值的工具，以更好地表征化學(xué)對人類健康和生態(tài)系統(tǒng)的風(fēng)險(xiǎn)。

圖2. 三種ML模型的預(yù)測精度對比

Direct Prediction of Bioaccumulation of Organic Contaminants in Plant Roots from Soils with Machine Learning Models Based on Molecular Structures, Environmental Science & Technology 2021. DOI: 10.1021/acs.est.1c02376

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