目前，我开发了一个计算毒理学工具AI-4-SSDmarine，以下是研究内容：(1) 基于大数据技术的全球海洋环境中有机污染物暴露特征解析 基于大数据挖掘技术，从Norman数据库[12]、文献[25]以及课题组前期研究[26,27]中收集全球海水、沉积物和生物中有机污染物的暴露浓度和质谱指纹图，汇编全球多介质环境中有机污染物暴露数据集，解析全球海洋多介质环境中有机污染物的赋存底数、时空分布等规律，并结合数据条目、检出率及暴露浓度，形成不同海洋环境介质中的特征污染物清单。 (2) 化学品对海洋多物种毒性的多模态深度学习模型构建 基于文献挖掘，构建涵盖多营养级、多种海洋生物的多模态毒性数据集。发展耦合分子图、海洋生物特征、实验暴露参数的多模态融合方法，基于图卷积网络，构建化学品对海洋多物种毒性的多模态定量预测模型，定量解析化学品在不同暴露时间下对海洋多物种的水生毒性，解析不同海洋动物种群对化学品暴露的毒性响应差异，并识别关键致毒子结构。 (3) 环境未知污染物对海洋多物种毒性的级联预测模型构建 基于多任务深度神经网络，以多模态毒性数据集为训练样本，建立有机污染物对海洋多物种毒性的多任务定量预测模型；汇编有机污染物高分辨质谱指纹图，利用多任务模型填补有机污染物的缺失毒性数据，建立质谱指纹图-毒性的卷积神经网络模型，进而形成多任务-卷积神经网络的级联定量预测模型；收集全球海洋环境样本的高分辨质谱图，并利用级联模型识别潜在高毒性物质。 (4) 有机污染物在海洋生物群落-生态系统水平的多层级生态影响评估 耦合有机污染物暴露数据集、多模态定量预测模型和级联定量预测模型，创建Ai驱动的有机污染物暴露-危害-风险的全链路定量预测 (Ai-4-SSD)方法，建立全球海洋环境中千余种有机污染物的物种敏感度分布曲线并推导其5%生物危害浓度 (HC5)，解析有机污染物在海洋群落水平的危害性，并计算多类别污染物共暴露下的累积概率风险，阐明混合物对海洋生物多样性的影响。 请你帮我生成视频，便于其他人理解。一定有科技感，美观 大气 海洋 AI

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AI-4-SSDmarine是一个革命性的海洋环境计算毒理学工具，它运用人工智能技术来评估有机污染物对海洋生态系统的复杂影响。该工具整合了四大核心研究模块，从全球污染物数据挖掘到多层级生态风险评估，为海洋环境保护提供了科学的决策支持。通过深度学习和大数据技术，我们能够更准确地预测和评估海洋污染物的生态风险。 全球污染物数据挖掘是AI-4-SSDmarine的基础模块。我们运用大数据挖掘技术，从Norman数据库、科学文献以及课题组前期研究中系统收集全球海洋环境中有机污染物的暴露浓度和质谱指纹图。通过数据整合和分析，我们构建了涵盖海水、沉积物和生物三个介质的全球多介质环境污染物暴露数据集，深入解析了有机污染物的时空分布规律，并形成了不同海洋环境介质中的特征污染物清单。 多模态深度学习建模是AI-4-SSDmarine的核心技术创新。我们构建了涵盖多营养级、多种海洋生物的综合毒性数据集，发展了耦合分子图、海洋生物特征和实验暴露参数的多模态融合方法。基于图卷积网络架构，我们建立了化学品对海洋多物种毒性的多模态定量预测模型，能够定量解析化学品在不同暴露时间下对海洋多物种的水生毒性，深入分析不同海洋动物种群对化学品暴露的毒性响应差异，并有效识别关键的致毒子结构。 级联预测模型构建是AI-4-SSDmarine的重要技术突破。我们基于多任务深度神经网络，建立了有机污染物对海洋多物种毒性的多任务定量预测模型。通过汇编有机污染物的高分辨质谱指纹图，利用多任务模型有效填补缺失的毒性数据，进而建立质谱指纹图到毒性预测的卷积神经网络模型。最终形成多任务神经网络与卷积神经网络相结合的级联定量预测模型，能够从全球海洋环境样本的高分辨质谱图中识别潜在的高毒性物质。 多层级生态影响评估是AI-4-SSDmarine的综合应用模块。我们耦合有机污染物暴露数据集、多模态定量预测模型和级联定量预测模型，创建了AI驱动的有机污染物暴露-危害-风险全链路定量预测方法。通过建立全球海洋环境中千余种有机污染物的物种敏感度分布曲线，推导出5%生物危害浓度HC5值，深入解析有机污染物在海洋群落水平的危害性。同时计算多类别污染物共暴露下的累积概率风险，全面阐明混合物对海洋生物多样性的复杂影响，为海洋生态系统保护提供科学依据。