近日，中國農(nóng)業(yè)科學(xué)院植物保護研究所農(nóng)藥應(yīng)用風(fēng)險控制創(chuàng)新團隊首次利用機器學(xué)習(xí)模型直接預(yù)測植物根部從土壤中吸收累積農(nóng)藥等有機污染物的量，解決了傳統(tǒng)線性模型無法模擬農(nóng)藥被植物吸收的非線性關(guān)系，并揭示了影響植物累積農(nóng)藥的關(guān)鍵化學(xué)分子結(jié)構(gòu)，為農(nóng)產(chǎn)品在產(chǎn)地環(huán)境化學(xué)污染的預(yù)測提供了新的工具和手段。相關(guān)研究在線發(fā)表在《危險材料雜志（Journal of Hazardous Materials）》等期刊上。
農(nóng)作物累積是農(nóng)業(yè)污染物從土壤進入人類食物鏈的重要途徑。準確預(yù)測植物吸收和累積農(nóng)業(yè)污染物對保障食品安全、產(chǎn)地修復(fù)和人類健康暴露評估具有重要的意義。然而，由于污染物-土壤-植物根系之間復(fù)雜的相互作用，建立穩(wěn)健可靠的預(yù)測模型仍然具有很大挑戰(zhàn)性。傳統(tǒng)的線性預(yù)測模型難以預(yù)測污染物-土壤-植物間的非線性關(guān)系，導(dǎo)致預(yù)測值與實際值差異較大。該團隊對比了四種不同的機器學(xué)習(xí)算法，通過對341個數(shù)據(jù)點、72個化合物的數(shù)據(jù)集進行訓(xùn)練，預(yù)測植物根系富集值，證明了新構(gòu)建的GBRT-ECFP為最優(yōu)預(yù)測模型，并通過5倍交叉驗證評估了預(yù)測性能，其中R2值為0.77，平均絕對誤差（MAE）為0.22。此外，該研究解析了化學(xué)分子、土壤與植物特性之間的非線性關(guān)系。子結(jié)構(gòu)重要性分析明確了分子子結(jié)構(gòu)與植物富集之間的關(guān)系，確定了含氧基團（?O）、含氯基團（?Cl）、芳環(huán)和大共軛π系統(tǒng)等為與植物累積相關(guān)的關(guān)鍵化學(xué)子結(jié)構(gòu)。
該研究成功利用機器學(xué)習(xí)作為新興手段預(yù)測農(nóng)田作物對農(nóng)藥等污染物的吸收累積，展現(xiàn)了預(yù)測工具的先進性和通用性，為未來新農(nóng)藥植物吸收潛能評估和農(nóng)田農(nóng)藥污染安全評價提供新的可靠工具。
該研究得到國家重點研發(fā)計劃等項目的資助。
原文鏈接：
https://pubs.acs.org/doi/abs/10.1021/acs.est.1c02376
https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S0304389421024055
