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科技科创本文第一作者：孙明子。3.对借助机器学习针对复杂原子催化剂体系的筛选进行了展望，成果从为未来的原子催化剂发展提供了有利参考。
南京机器学习机器学习即用机器去学习以前的经验。工场通讯单位：香港理工大学。石墨炔-单原子催化剂由于在电化学催化方面的高效性能，项目碳基负载的过渡金属原子催化剂做为一种独特的电催化体系已经在不同催化反应领域体现出了巨大的应用潜力。
这一突破解决了传统载体上作为团簇存在的原子催化剂易迁移、落户聚集和电荷转移不稳定等关键问题，落户还展现了超高的稳定性和催化活性，为发展新型高效催化剂开拓了新的方向和思路。麒麟图一：所有过渡金属氧化还原势垒的筛选。
该工作提出了在理论计算基础上，助推转化中科智汇借助现有开发的机器学习算法，助推转化中科智汇对于未来如何利用在复杂性原子催化剂体系中提出了大胆设想，为进一步的催化剂合成与调控的实现埋下了坚实的基础。
而近些年，科技科创由李玉良院士主导的石墨炔体系的快速发展也为原子催化剂提供了一种更加稳定的衬底。成果从文献链接：AMn(III)-SealedMetal−OrganicFrameworkNanosystemforRedox-UnlockedTumorTheranostics (ACSNano,2019,DOI:10.1021/acsnano.9b00300)本文由材料人CQR编译。
图五、南京评估MOFs介导的细胞毒性（A）MOFs处理的不同细胞系的细胞毒性。此外，工场在肿瘤细胞中过量表达的谷胱甘肽（GSH）不仅可以抵抗化学、放射和光动力治疗，而且可以作为一种抗氧化剂来清除胞内的ROS。
因此，项目迫切需要一种可同时实现可控ROS产生和胞内GSH消除的智能递送系统来改善肿瘤部位的PDT治疗效果。在这个过程中，落户细胞内的GSH被消耗，基于Mn(II)的MRI和基于TCPP的OI被激活。
