基于多级特征融合的多任务水生毒性预测模型
学术背景 随着有机化合物对环境污染的威胁日益加剧,研究不同水生生物对有机化合物的毒性反应变得至关重要。这些研究不仅有助于评估污染物对整个水生生态系统的潜在生态影响,还为环境保护提供了重要的科学依据。传统的实验方法虽然能够提供一定的数据,但其成本高昂、耗时较长,且难以应对大规模化学物质的毒性评估。随着深度学习技术的快速发展,其在预测水生毒性方面表现出更高的准确性、更快的数据处理速度以及更好的泛化能力。然而,现有方法在处理高维特征数据时仍存在局限性,尤其是在捕捉分子复杂结构和相互作用方面。因此,如何开发一种能够同时预测多种水生生物毒性的多任务深度学习模型,成为了当前研究的重要课题。 论文来源 本文由Xin Yang、Jianqiang Sun、Bingyu Jin等研究者共同完成,他们分别来自U...