| 机器学习在抗生素的鉴定识别、微生物作用机制以及去除效果评估中的应用研究进展 |
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| 引用本文： | 庞蕊蕊,邵博群,李烨,谢冰,苏应龙.机器学习在抗生素的鉴定识别、微生物作用机制以及去除效果评估中的应用研究进展[J].环境化学,2022(6):1947-1956. |
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| 作者姓名： | 庞蕊蕊 邵博群 李烨 谢冰 苏应龙 |
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| 作者单位： | 1. 华东师范大学生态与环境科学学院上海有机固废生物转化工程技术研究中心;2. 华东师范大学生态与环境科学学院上海市城市生态过程与生态修复重点实验室 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金（41807462）； |
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| 摘 要： | 抗生素在医疗卫生、养殖业等领域的广泛应用导致其随着医疗废弃物、废水等进入到自然环境并对人体健康和生态环境造成不利影响,而系统分析环境中残留抗生素的种类、明确其与微生物的作用机制以及开展不同处理方法的效果分析,对于准确评估抗生素的风险和控制其不利影响具有重要意义.作为一种辅助手段,机器学习算法在大量数据解析的基础上可进行结果评估和预测,因此可高效、低成本分析环境污染物的行为特征.基于此,本文综述了机器学习算法在抗生素鉴定识别、微生物作用机制和去除效果评估预测方面的应用现状,并概括了不同算法的应用特点和局限性.鉴于机器学习当前在抗生素研究中的重要作用,为其未来研究方向和发展提出展望,如在其它新兴污染物的环境行为、效应及控制等方面的应用.
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| 关 键 词： | 机器学习 抗生素 鉴定识别 作用机制 去除效果评估 |
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