基于谱图特征解析与机器学习模型融合的非靶向污染物识别策略
基于谱图特征解析与机器学习模型融合的非靶向污染物识别策略
摘要
随着工业化和城市化的飞速发展，环境中新型污染物层出不穷，对生态系统和人类健康构成严重威胁。非靶向筛查技术无需预先设定目标物，能够对样品中所有可测定的化学物质进行全面分析，已成为环境监测、食品安全和生命科学等领域的前沿技术。然而，非靶向分析产生的海量、高维、复杂的谱图数据（如质谱、色谱等）对数据处理和物质鉴定提出了巨大挑战。本文旨在探讨并构建一种融合了深度谱图特征解析与先进机器学习模型的综合性计算策略。该策略将详细阐述从原始谱图数据预处理、峰检测与对齐、多维特征提取，到基于机器学习和深度学习的物质识别、分类与溯源的全流程。我们将重点介绍如何利用Python生态中的强大库（如scikit-learn, XGBoost, PyTorch/TensorFlow, matchms, MNE等）实现这一策略，并通过模拟或公开数据集验证其有效性，最终为快速、准确地识别未知污染物提供一套强大的自动化解决方案。
关键词： 非靶向筛查；谱图解析；机器学习；深度学习；特征工程；Python；数据融合