巡展行業(yè)圖1.TBRFA框架示意圖TBRFA分析框架包含重要性分析與特征交互網(wǎng)絡分析。EST,2018,52,9666-9676）創(chuàng)建了納米材料—生物效應數(shù)據(jù)庫，瞄準構(gòu)建了納米材料—生物效應回歸模型，瞄準并提出了一個基于樹的隨機森林特征重要性和特征網(wǎng)絡交互分析框架（TBRFA），該框架通過多指標重要性分析方法，克服了小型數(shù)據(jù)集導致的特征重要性分析偏差，并利用隨機森林的工作機制建立了特征交互網(wǎng)絡，揭示了潛在的影響納米材料生物效應的交互因素。TBRFA特征交互網(wǎng)絡分析通過解析隨機森林的樹結(jié)構(gòu)，等關(guān)計算出兩兩特征之間的交互作用系數(shù)，等關(guān)并識別出材料的比表面積與表面電荷、比表面積與長度、長度與直徑之間在誘導生物效應過程中起著相互制約與影響的作用。

論文截圖目前，鍵用在對納米材料的環(huán)境生物效應預測中，鍵用機器學習模型已廣泛應用，但是受限于機器學習的可解釋性，利用機器學習模型揭示復雜納米毒理的機制仍具有很大的難度。該研究得到了國家自然科學基金委優(yōu)秀青年基金、浪潮國家重點研發(fā)計劃、天津市科技局杰出青年基金等項目資助。

南開大學為該成果論文獨立完成單位，遷啟程南開大學博士研究生于福波為第一作者，胡獻剛教授為論文通訊作者。

5月26日，工程介紹該科研成果的論文Deepexplorationofrandomforestmodelbooststheinterpretabilityofmachinelearningstudiesofcomplicatedimmuneresponsesandlungburdenofnanoparticles發(fā)表在國際知名期刊《ScienceAdvances》上?！緢D文解讀】圖一、巡展行業(yè)Sn基MOFs作為負極材料的合成策略（a）Sn基負極材料的三種常規(guī)策略：納米化、合金化改性和碳基涂層。

在200次循環(huán)后，瞄準其仍表現(xiàn)出1018mAhg-1的高可逆容量和優(yōu)異的倍率性能，優(yōu)于其他配位化合物。通過系統(tǒng)分析（包括XAFS）對原子精度和納米尺度下的機理進行了詳細的分析，等關(guān)揭示了對存儲Li配位化合物的新認識。

通過原位粉末X射線衍射（PXRD）、鍵用X射線吸收精細結(jié)構(gòu)（XAFS）、鍵用高分辨率TEM（HRTEM）表征、非原位FTIR和XPS光譜以及理論建模的研究，作者詳細分析了這些Sn基MOF存儲Li的機理，突出了配位鍵的可逆形成是解決粒子團聚和實現(xiàn)配位化合物中優(yōu)異的活性位點利用率的核心和基礎(chǔ)。浪潮（c-d）Sn2(dobdc)和Sn2(dobpdc)在前五次循環(huán)中的放電-充電曲線。