水培到土培體系植物根系PFAS吸收風險的遷移機器學習研究

摘要： 為實現(xiàn)植物根系對全氟與多氟化合物（Per-and polyfluoroalkyl substances,PFAS）的吸收和積累的精準預(yù)測，本研究基于涵蓋了19種PFAS的水培或土培體系文獻數(shù)據(jù)，共計668條數(shù)據(jù)點，利用分子描述符、實驗條件以及作物屬性等作為特征變量，構(gòu)建4種機器學習模型分別預(yù)測了水培體系和土壤體系的根系富集因子（RCF），效果最佳的均是極端梯度提升樹（XGB）模... （共9頁）