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哈尔滨工业大学尤世界等WR：基于机器学习的水中新污染物的伪靶向筛查——以四环素类为例

环境人Environmentor 2025-02-08 12:19
文章摘要
本研究提出了一种基于机器学习的伪靶向筛查方法，用于水中新污染物的初步识别，特别是四环素类药品。通过优化质谱数据并去除干扰峰，研究训练了XGBoost模型，实现了对四环素类药品的高准确度识别。该方法不仅提高了模型的准确性和抗干扰能力，还展示了在识别未知污染物方面的潜力。研究结果表明，基于机器学习的伪靶向筛查框架为环境样品中新污染物的筛查提供了一种高效、简便且可靠的替代方案。
哈尔滨工业大学尤世界等WR：基于机器学习的水中新污染物的伪靶向筛查——以四环素类为例
查看文献： Machine Learning-powered Pseudo-target Screening of Emerging Contaminants in Water: A Case Study on Tetracyclines
查看期刊：Water Research
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