机译:机器学习用于纳米材料毒性风险评估
Penn State University;
Carbon nanotubes; Learning systems; Machine learning; Nanobioscience; Nanomaterials; Proteins; industrial health; intelligent systems; machine learning; meta-analysis; nanomaterial toxicity; risk assessment; safety management;
机译:Marker-HF(风险和早期死亡率的机器学习评估失败):开发和验证一种新型模型标记-HF(机器学习评估风险和早期死亡率无失败):精确识别高风险的新型模型的开发和验证 心力衰竭患者精确识别高风险心力衰竭患者
机译:用于纳米材料风险和安全评估的机器学习 - 集成OMIC
机译:纳米材料风险评估的计算工具:新型QSTR扰动模型,可同时预测多种实验条件下未涂覆和涂覆的纳米颗粒的生态毒性和细胞毒性
机译:选择纳米颗粒特性以减轻对工人和公众的风险-比较纳米材料的肺毒性风险的机器学习模型框架
机译:通过机器学习启用的荟萃分析对纳米颗粒的肺毒性进行定量风险评估。
机译:对淡水生物的生态毒性和纳米材料的细胞毒性:我们是否为其风险评估产生了足够的数据?
机译:新兴纳米材料的毒理风险评估:细胞毒性,细胞吸收,对生物发生和细胞细胞器活性的影响,急性毒性和氧化物纳米颗粒的生物分布