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摘要
纳米材料的广泛应用使其排放量急剧增大，将对生态环境及人类健康造成潜在危害。因此，对纳米材料进行风险评估十分必要。纳米材料风险评估中涉及的动物实验成本高，周期长，难以满足风险评估的数据需求。为填补数据空缺，研究人员引入了计算机建模的方法对纳米材料的理化性质、毒理学效应进行预测，取得了一定的效果。机器学习作为目前计算机建模的先进方法，在纳米材料风险评估领域展现出了良好的应用价值与前景。本文首先介绍了机器学习在纳米材料风险评估领域的应用方法及建模流程，其次结合国内外研究现状，综述了机器学习在纳米材料风险评估领域的应用实例，介绍了机器学习在纳米材料性质、毒理学效应预测中的主要进展，最后根据机器学习在纳米材料风险评估领域的应用现状，指出了该领域面临的挑战与未来发展前景。
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