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EST,2018,52,9666-9676）创建了纳米材料—生物效应数据库，实地构建了纳米材料—生物效应回归模型，实地并提出了一个基于树的随机森林特征重要性和特征网络交互分析框架（TBRFA），该框架通过多指标重要性分析方法，克服了小型数据集导致的特征重要性分析偏差，并利用随机森林的工作机制建立了特征交互网络，揭示了潜在的影响纳米材料生物效应的交互因素。TBRFA特征交互网络分析通过解析随机森林的树结构，调查计算出两两特征之间的交互作用系数，调查并识别出材料的比表面积与表面电荷、比表面积与长度、长度与直径之间在诱导生物效应过程中起着相互制约与影响的作用。

论文截图目前，由概在对纳米材料的环境生物效应预测中，由概机器学习模型已广泛应用，但是受限于机器学习的可解释性，利用机器学习模型揭示复杂纳米毒理的机制仍具有很大的难度。

该研究得到了国家自然科学基金委优秀青年基金、念到能源国家重点研发计划、天津市科技局杰出青年基金等项目资助。孵化服务（g）在准原位电池中不同状态下Sn原子周围近邻的CNs。

最重要的是，综合在锂化和脱锂过程中配位键的可逆形成，共同赋予Sn-MOFs高可逆容量、良好的速率性能和稳定的循环性能。模式（d）两个Sn-MOF电极在200次循环后的EIS。

成效该方法是通过两个等网状的Sn基MOFs从Sn2(dobdc)和一个小的2,5-二氧基-1,4-苯二甲酸（H4dobdc）连接体到Sn2(dobpdc)和一个扩展的4,4-二氧基联苯-3,3-二甲酸（H4dobpdc）连接体来证明。此外，实地目前尚未报道用于存储Li的Sn基MOFs的详细设计和构建。