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响济 原文网址：YunqingKang,MostafaKamalMasud,CarlosSalomon, ToruAsahi,andYusukeYamauchietal.Au-loadedSuperparamagneticMesoporousBimetallicCoFeBNanovehiclesforSensitiveAutoantibodyDetection,ACSnano,2023.https://doi.org/10.1021/acsnano.2c07694 本文由作者供稿。由于B在CoFe中的掺杂，康品CoFeB基体呈现出非晶态的结构特征，而Au NPs呈现结晶态。

牌选典型的Au-CoFeB样品可用作从血浆样品中快速分离出p53自身抗体。影t医养健CoFeB的介孔结构并没有因为少量AuNPs的加入而遭到破坏。近期，响济该研究成果以题为Au-loadedSuperparamagneticMesoporousBimetallicCoFeBNanovehiclesforSensitiveAutoantibodyDetection发表在ACSNano上。

康品图4： 不同Au含量的可控合成及其对纳米结构和组成的影响。上述检测方法提供了一个快速、牌选廉价和便携的平台，牌选可以通过改变功能化抗体来检测其他临床相关的蛋白质生物标志物，可用于其他癌症或慢性疾病的检测工作。

通过这种超顺磁性(CoFeB)和生物亲和性(Au)的独特组合，影t医养健所得到的Au-CoFeB被用于从血清样本中直接捕获并分离p53抗体。

响济图5： Au-CoFeBMNs的p53抗体检测性能。经过计算并验证发现，康品在数据库中的26674种材料中，金属/绝缘体分类的准确度为86%，仅仅有2414种材料被误分类（图3-2）。

基于此，牌选本文对机器学习进行简单的介绍，牌选并对机器学习在材料领域的应用的研究进展进行详尽的论述，根据前人的观点，总结机器学习在材料设计领域的新的发展趋势，以期待更多的研究者在这个方向加以更多的关注。就是针对于某一特定问题，影t医养健建立合适的数据库，影t医养健将计算机和统计学等学科结合在一起，建立数学模型并不断的进行评估修正，最后获得能够准确预测的模型。

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