数据集概述
本数据集为超顺磁性氧化铁纳米颗粒（SPIONs）毒性研究的描述符空间数据，结合表面化学特性与机器学习技术，用于分析和预测SPIONs对生物系统的毒性影响，支撑相关学术研究。
文件详解
- 文件名称：
S1.xlsx
- 文件格式：XLSX
- 字段映射介绍：作为研究使用的核心数据文件，预计包含SPIONs的表面化学特性参数、实验测定的毒性指标等描述符信息，具体字段需参考原始研究内容。
数据来源
论文“Integrating surface chemistry properties and machine learning to map the toxicity landscape of superparamagnetic iron oxide nanoparticles (SPIONs)”（DOI: 10.1016/j.chemosphere.2025.144381）
适用场景
- 纳米毒理学研究: 分析SPIONs表面化学特性与生物毒性之间的关联。
- 机器学习模型训练: 利用描述符空间数据构建SPIONs毒性预测模型。
- 材料安全评估: 支撑超顺磁性氧化铁纳米颗粒的生物安全性评价。
- 表面化学与毒性机制分析: 探究SPIONs表面特性对其生物效应的作用机制。
