融合机器学习和荟萃分析的微塑料毒性预测方法

本申请涉及毒性检测技术领域，公开了一种融合机器学习和荟萃分析的微塑料毒性预测方法。该方法包括：对微塑料样品进行多维度检测，得到理化特征参数；将理化特征参数与毒性数据进行荟萃分析，得到质量校正毒性数据；判断毒性相关性是否满足约束条件，若满足则进行协同学习，得到预测算法；输入特征参数进行预测计算，判断不确定性后输出毒性预测值；进行风险计算和机制分析，判断风险等级并生成评估结果。本申请提高了微塑料毒性预测的准确性。