浙江大学庄树林课题组ES&T：BeeEcoTox——大语言模型赋能的农药蜜蜂生态毒性多模态预测模型

近日，浙江大学庄树林课题组在Environmental Science & Technology上发表研究，开发了基于大语言模型和深度学习的农药蜜蜂生态毒性多模态预测模型BeeEcoTox。背景方面，农用化学品对蜜蜂等传粉生物构成威胁，现有模型因依赖单一分子特征、数据不平衡及缺乏可解释性而存在局限。研究目的旨在融合全局化学语义、局部拓扑图结构和子结构指纹等多维信息，并结合代价敏感学习策略，以提高有毒样本识别率并增强模型可靠性。结论显示，BeeEcoTox实现了AUC达91%、召回率达90%的性能，显著优于传统模型，并通过归因算法识别关键致毒基团，具备机制可解释性。此外，该模型已部署为在线平台，为化学品蜜蜂毒性风险评价提供高效筛查工具。