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 High-throughput prediction of oral acute toxicity in Rat and Mouse of over 100,000 polychlorinated persistent organic pollutants (PC-POPs) by interpretable data fusion-driven machine learning global models 通过可解释数据融合驱动的机器学习全局模型高通量预测100,000多种多氯持久性有机污染物（PC-POPs）对大鼠和小鼠的口服急性毒性
相关领域
污染物
毒性
环境科学
环境化学
急性毒性
吞吐量
水污染物
人工智能
机器学习
计算机科学
化学
有机化学
电信
无线
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| 其它 |
期刊：Journal of Hazardous Materials 作者：Shuo Chen; Tengjiao Fan; Ting Ren; Na Zhang; Lijiao Zhao; et al 出版日期：2024-10-30 |
| 求助人 | |
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