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SOIL BIOL BIOCHEM:AI在土壤生态毒理学中的应用:关于蚯蚓接触微/纳米塑料的批判性综述与展望

SOIL BIOL BIOCHEM:AI在土壤生态毒理学中的应用:关于蚯蚓接触微/纳米塑料的批判性综述与展望

来源:农作未来

编译:王上

原创微文,欢迎转发转载。

文章信息

原名:Artificial intelligence in soil ecotoxicology: A critical review and perspective on micro/nanoplastic exposure to earthworms

译名:人工智能在土壤生态毒理学中的应用:关于蚯蚓接触微/纳米塑料的批判性综述与展望

期刊:Soil Biology and Biochemistry

2025年影响因子:12.2

5年影响因子:14.3

在线发表时间:2026.09.21

通讯作者:方临川教授flinc629@hotmail.com

第一单位:武汉理工大学关键非金属矿产资源绿色利用教育部重点实验室

AI图像表型分析可检测受应激影响的蚯蚓体内的亚临床组织病变

AI视频追踪技术揭示了土壤动物空间规避行为与其动态栖息地迁移之间的关联

机器学习模型阐明了土壤微塑料的非线性毒性作用机制

大型语言模型有助于提出关于土壤健康的宏观生态假说

文章摘要

/纳米塑料(MNPs)在陆地生态系统中的广泛富集,对土壤动物及其介导的生态功能构成了日益增大的风险。然而,传统生态毒性测定方法因耗时费力、通量低且表型与分子分辨率有限,阻碍了对该机制的深入理解。尽管将人工智能(AI)与暴露于MNP的蚯蚓直接关联的实证证据仍处于初期阶段,但在相邻生态毒理学领域建立的先进计算方法为克服这些瓶颈提供了可迁移的工具集。

在本篇综述与展望中,作者从四个关键领域综合梳理了AI在评估蚯蚓MNP毒性方面的现状及未来应用前景:(1)基于AI的数字图像分析,用于检测亚致死性(sub-lethal)组织学改变;(2)视频追踪技术,用于量化受土壤基质干扰下的运动学和行为变化;(3)利用机器学习方法破译非线性剂量-反应关系,并优先筛选与组学相关的毒理学通路;以及(4)大型语言模型(LLM)日益凸显的辅助作用及其治理要求。

此外,作者对特定领域的限制因素进行了批判性评估,明确区分了经验证的模型与迁移及前瞻性框架,同时探讨了数据集碎片化、土壤物理不透明性以及黑箱算法的可解释性局限。

最终,作者勾勒出一条将可解释人工智能与符合FAIR原则的数据库相结合的路线图,以推动陆地生态毒理学向新兴污染物的预测性与机制性风险评估转型。

原文链接:

https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0038071726002324

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