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        "chunk": "文章编号：  1008-9357(2024)02-0157-14  \n\nDOI:    10.14133/j.cnki.1008-9357.20231230001",
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        "chunk": "# 高分子材料基因组研究进展  \n\n应斐儿1，  高    梁2，  林嘉平2，  杜    磊2（华东理工大学 1. 科技信息研究所; 2. 材料科学与工程学院, 上海市先进聚合物材料重点实验室,上海 200237）  \n\n摘    要：  改变传统专家系统分析的方法，运用信息学中的科学计量方法，即基于信息学的第四研究范式，客观、全面地分析了高分子材料基因组领域的现状和发展趋势。研究表明，该领域已经进入了“快速发展期”，形成了一些稳定产出的学术团队。目前的研究热点主要集中于机器学习策略在高分子材料中的应用，并且在光电材料、高分子电介质材料、高分子纳米复合材料、高性能复合材料和高分子生物材料上取得了一定的进展。最后，结合目前的研究进展探讨了高分子材料基因组未来的发展方向。  \n\n关键词：  高分子材料基因组；科学计量；研究现状；高分子材料；机器学习中图分类号：  O63 文献标志码：  A",
        "category": " Abstract"
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        "chunk": "# Research Progress of Polymer Material Genomes  \n\nYING Feier1, GAO Liang2, LIN Jiaping2, DU Lei2 （1. Institute of Science and Technology Information；2. Shanghai Key Laboratory of Advanced Polymeric Materials, School of Materials Science and Engineering, East China University of Science and Technology, Shanghai 200237, China）  \n\nAbstract:  Polymer material genomes approach can effectively shorten the research and development cycle of new materials and reduce the research and development cost by building infrastructure such as high-throughput calculation, high-throughput experiment and materials big data. As the volume of publications in this field increases, new methods are needed to review and analyze trends in the field of knowledge. Based on the fourth research paradigm of informatics, this review changes the traditional  expert  system  analysis  method  and  uses  scientometrics  to  review  the  research  progress  in  the  field  of  polymer material  genomes.  From  the  five  dimensions  of  publication  trend,  journal  distribution,  research  country  distribution,  highyield authors and academic teams, and co-citation network, this review objectively and comprehensively analyzes the research distribution and status in this field. The field of polymer material genomes has entered a “period of rapid development” and has  formed  some  academic  teams  with  stable  outputs.  At  present,  the  hot  topics  of  research  are  mainly  focused  on  the application of machine learning strategies in polymer materials, and certain progress has been made in photoelectric materials, polymer  dielectric  materials,  polymer  nanocomposites,  high-performance  composites  and  polymer  biomaterials.  Finally, combining with the current research progress, it is proposed to promote the construction of polymer material database, and further develop the polymer material genome method with wider properties and accurate prediction.  \n\nKey words: polymer material genomes；   scientometrics；   research status；   polymer material；   machine learning  \n\n新材料作为当今高新科技和高端制造业发展的基石，对国民经济、国防及其他高新技术产业起重要的支撑作用。传统的材料研发依靠“试错法”，按照“提出假设-实验验证”的模式开展材料研究，研发周期长、成本高，无法满足高性能新材料的研发需求。为加速新材料产业的发展，2011 年提出的“材料基因组计划”(Materials Genome Initiative，MGI) 是指：通过建设材料高通量计算、高通量实验和材料大数据等基础设施，有效缩短新材料的研发周期、降低研发成本[1]。  \n\n“材料基因”一词最早由美国宾夕法尼亚州立大学刘梓葵教授提出，灵感来源于人类基因组计划及相图计算方法的成功应用[2]。2008 年，集成计算材料工程 (Integrated Computational Materials Engineering，ICME) 学科，旨在将计算材料学科的工具集成为一个系统，以加速材料的研发过程[3]。MGI 将 ICME 的理念扩展到整个材料科学、技术与工程链条[4]，变革传统“试错法”的材料研究模式，通过“理性设计-高通量实验-大数据技术”新型材料研发模式显著提高新材料的研发效率。在捕捉到 MGI 释放的重要信息后，欧洲[5]、日本[6, 7]迅速启动类似计划，我国学者在广泛调研后，于 2011 年 12 月召开了以“材料科学系统工程”为主题的香山科学会议，研讨我国如何规划、开展实施自己的材料基因工程计划。2015 年，科技部启动了“材料基因工程关键技术与支撑平台”重点专项，支持开展材料基因工程基础理论、关键技术与装备、验证性示范应用的研究。  \n\n材料科学研究先后历经了 4 种科学范式：第一范式 (经验科学) 以实验试错法为核心，基于研究者在过去实验中所积累的经验开展研究工作；第二范式 (理论科学) 进入了理论模型产生知识的阶段，通过归纳过去的经验发现科学定律；第三范式 (计算科学) 利用计算机模拟原子或者分子的微观状态，密度泛函理论 (DFT)、分子动力学等计算模拟方法在这个时期得到大量应用；第四范式 (数据驱动科学) 从实验和模拟产生的大量数据出发，对未知的数据进行推断和预测[8]。材料基因工程以第四范式为核心，将理论计算、数据库技术、人工智能和实验有机结合，显著提高新材料的研发速度，降低研发成本。高分子材料具备质量轻、耐腐蚀、可加工、可穿戴、电绝缘、成本低等优异特性，通过对重复单元结构、链结构、结晶度、形貌结构的调节，所表现出的多种功能在生物、医学和工程等领域应用广泛。因其复杂的化学和形态参数空间，科研人员往往需要大量专业领域知识的储备、化学经验和直觉，才能建立并探索合理的化学空间，这制约了高分子材料的快速研发。基于材料基因组思想，高分子材料的理性设计和实验验证由三部分组成：(1) 将可能影响材料性能的因素定义为“基因”，通过“基因”编辑或组合获得一系列“虚拟材料”；(2) 建立基于实验数据或模拟数据的性能预测模型，实现对“虚拟材料”的高通量筛选；(3) 合成筛选出的“虚拟材料”，通过性能表征验证筛选结果的可靠性[9]。  \n\n目前，高分子材料基因组领域已经取得了一些成果，国内外学者已从多角度对高分子材料基因组的研究进展进行梳理。Audus 等[10] 认为阻碍高分子信息学广泛应用的障碍是缺乏相关数据库，高分子领域文献中存在大量有价值的科学数据，可以通过自动化数据挖掘及数据库建立加以利用，而数据库建立反过来又可以通过数据驱动助力新材料的设计。Chen 等[11] 回顾了简单线性回归方法和深度学习方法等机器学习方法的特点，介绍了在各个领域使用机器学习辅助材料设计的 9 个典型案例。总结了公开可用的材料数据库、有机分子的特征表示、特征生成的开源工具、分子生成的方法以及材料性质预测的机器学习模型。Sattari 等[12]认为通过材料数据发现隐藏知识、设计具有特定性能的高分子材料已经发展成重要的材料信息学方法，聚焦高分子材料的表征和逆向设计策略，介绍了用于高分子材料逆向设计的高通量虚拟筛选、全局优化和生成模型三种主流数据驱动算法。李云琦等[13] 综述了高分子材料的合成与自组装、机械热性质、光电声磁性质、分离性质和加工性质等方面大数据研究的一些典型进展，强调了多尺度结构信息的数字化和数据缺失是高分子材料大数据研究明显滞后于金属、无机非金属和小分子材料的主要原因。Gong 等[14] 从结构描述符、材料数据库和分子结构标识符三个方面介绍机器学习在高分子材料基因组中的应用，整理了近几年高分子材料基因组领域常用的机器学习算法，根据研究进展梳理了当前领域中的难题与挑战。Du 等[9] 总结了实现高通量性能预测 (表征) 的四种方法，并指出在当前技术条件下，基于数据挖掘寻找代理量的方法和基于机器学习创建预测模型的方法是最具可行性的方法，从这两方面梳理了近年来高分子材料基因组的进展，对高分子材料基因组的发展方向进行了展望。Hou 等[15] 介绍了国内外学者利用计算材料学辅助开发高性能弹性体、光学高分子、能源高分子、导热高分子和生物医用高分子等材料的研究成果，从计算模拟方法、实验等方面提  \n\n出了材料基因组计划未来面临的挑战。  \n\n现有高分子材料基因组领域的研究综述多以专家的定性分析和主观综述为主，在文献梳理的客观性方面略显不足，缺乏文献的可视化分析。随着高分子材料基因组领域发文量的增加，需要新的方法来审查和分析知识领域的趋势。本文采用科学计量学的研究方法，对高分子材料基因组领域研究文献进行系统梳理，探索该研究领域的研究现状，挖掘研究热点，为促进国内相关理论研究与实践发展提供参考。",
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        "chunk": "# 1 数据来源与分析方法",
        "category": " Materials and methods"
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        "chunk": "# 1.1 数据来源  \n\nWeb of Science（WoS）核心数据库被认为是具有完整参考文献的文摘型数据库[16]，是科学计量学分析最首选的数据库之一。为保证数据完整性及代表性，以 WoS 核心合集收录的文献数据作为检索源，通过对高分子材料基因组概念的解析，以领域名称“material\\* informat\\*”、“material\\* genome”、“polymer\\* informat\\*”、“polymer\\* genome”和领域研究方法“high-throughput calculation\\*” 、“high-throughput computing”、“high-throughput  experiment\\* ” 、 “high-throughput  characterization ” 、 “high-throughput  screening ” 、 “machinelearning”、“deep learning”、“artificial intelligence”、“active learning”、“active and reinforcement learning”、“AI ” 、 “Bayesian  optimization ” 、 “multi-task  learning ” 、 “transfer  learning ” 、 “Variational  Autoencoder\\* ” 、“reinforcement  learning ” 、 “generative  adversarial  network ” 、 “neural  network\\* ” 、 “polymer\\*  database ” 、“Gaussian process\\*” 等关键词构建数据集，文献类型为“article”或“review”，检索时间截至 2023 年 6 月 30 日。对检索得到的数据集进行进一步筛选，去除重复文献、著录不完整文献以及不符合研究领域的文献，最终获得 718 篇文献。",
        "category": " Materials and methods"
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        "chunk": "# 1.2 分析步骤  \n\n文献计量分析是一种通过数学、统计等方式对出版物进行广泛分析的研究方法[17]，当应用于科学领域时，又被称为科学计量法，是科技情报领域的重要研究方法之一。知识图谱法则是将某研究领域的科学知识进行可视化从而展示某研究领域的知识基础、研究热点、演化趋势的一种分析方法[18]。本文将收集筛选得到的文献以全记录与引用的参考文献的方式导出纯文本文件，采用科学计量法和知识图谱软件 CiteSpace(版本：6.2.R2) 对高分子材料基因组领域相关文献数据进行可视化分析，由发文趋势、期刊分布、研究国家分布、高产作者与学术团队和共被引聚类5 个维度探究高分子材料基因组领域的研究分布和现状。",
        "category": " Materials and methods"
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    {
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        "chunk": "# 2    高分子材料基因组研究分布",
        "category": " Introduction"
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        "chunk": "# 2.1 发文趋势  \n\n文献的年度发文数量（图 1（a））及累计发文曲线（图 1（b））能反映学者对研究领域关注的变化。从总体趋势看，高分子材料基因组领域的文献发表数量呈上升趋势，按照增长趋势可以将高分子材料基因组的研究分为两个时期，即“起步探索期”和“快速发展期”。 $1999{\\sim}2017$ 年为“起步探索期”，该阶段文献发表数量相对较少，文献增长速度缓慢，虽已提出“材料基因组”这一概念，但由于材料基因组方法在材料学科领域应用的不成熟和高分子材料结构的复杂性，只有部分学者对高分子材料基因组方法有初步探索。2018 年至今为“快速发展期”，高分子材料基因组领域文献发表数量呈指数增长趋势，2019 年该领域文献发表数量首次突破 50 篇，增长率达到 $120\\%$ ，研究内容更广泛深入，利用机器学习方法进行高分子材料性质预测和设计在这一阶段得到充分发展。",
        "category": " Results and discussion"
    },
    {
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        "chunk": "# 2.2 期刊分布  \n\n文献发表的期刊分布可展现研究所涉及的学科类型及不同学科对该选题的关注程度。高分子材料基因组领域中，718 篇文献共涉及 302 种期刊，表 1 为文献在载文数量排名前 10 的期刊和高分子学报 (ActaPolymerica Sinica) 中的分布情况，引入期刊引证报告（JCR）的期刊分区和期刊影响因子（JIF）评价期刊的影响力。文献在期刊中的分布呈现以下特征：(1) 按照 JCR 中对期刊所属类别的划分，该领域研究方向涉及高分子科学、材料科学、化学、物理、纳米科学与纳米技术、复合材料等多学科，学科分布多样。(2) 在发文数量排名前 10 的期刊中，Polymers 为一本国际开放获取的高分子科学期刊，是该领域发文数量较多的期刊，占文献总数的 $5.15\\%$ 。此外，Macromolecules 和 Polymer 均为高分子领域具有一定影响力的期刊，关注高分子学科各方面原创性、基础性和有影响力的研究，这些高影响因子期刊说明高分子材料基因组作为高分子领域的前沿方法已经获得了广泛关注。  \n\n![](images/dc65c4f3832d7914b142382d6455b0e45563910d585756e7b72919fc2e952728.jpg)  \n图 1    高分子材料基因组领域 (a) 年度发文数量和 (b) 累计发文数量曲线  \nFig. 1    (a) Number of annual publications and (b) cumulative number of publications in the field of polymer material genomes  \n\n表 1    高分子材料基因组领域文献在期刊中的分布情况  \nTable 1    Distribution of literature in the field of polymer material genomes in journals   \n\n\n<html><body><table><tr><td> Rank</td><td>Journal title</td><td>Record count</td><td>Percentage/%</td><td>JCR</td><td>JIF(2022)</td></tr><tr><td>1</td><td>Polymers</td><td>37</td><td>5.15</td><td>Q1</td><td>5</td></tr><tr><td>２</td><td>Computational Materials Science</td><td>26</td><td>3.62</td><td>Q2</td><td>3.3</td></tr><tr><td>3</td><td>ACS Applied Materials & Interfaces</td><td>20</td><td>2.78</td><td>Q1</td><td>9.5</td></tr><tr><td>4</td><td>Journal of Chemical Physics</td><td>17</td><td>2.36</td><td>Q1</td><td>4.4</td></tr><tr><td></td><td>Macromolecules</td><td>15</td><td>2.09</td><td>Q1</td><td>5.5</td></tr><tr><td>６</td><td> Journal of Applied Polymer Science</td><td>14</td><td>1.95</td><td>Q2</td><td>3</td></tr><tr><td>７</td><td>Composite Structures</td><td>13</td><td>1.81</td><td>Q1</td><td>6.3</td></tr><tr><td>8</td><td>Polymer</td><td>13</td><td>1.81</td><td>Q1</td><td>4.6</td></tr><tr><td>9</td><td>NPJ Computational Materials</td><td>12</td><td>1.67</td><td>Q1</td><td>9.7</td></tr><tr><td>10</td><td>Composites Science and Technology</td><td>11</td><td>1.53</td><td>Q1</td><td>9.1</td></tr><tr><td>11</td><td>Acta Polymerica Sinica</td><td>５</td><td>0.70</td><td>Q3</td><td>1.9</td></tr></table></body></html>",
        "category": " Results and discussion"
    },
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        "chunk": "# 2.3 国家分布  \n\n选取累计文献发表数量前十的国家/地区作为样本，引入文献被引频次 (Citation) 和合作网络中的中介中心性 (Centrality) 这两个指标分析各国在高分子材料基因组研究领域的学术产出能力 (表 2)。文献被引频次可以反映国家/地区发文的影响力，中介中心性则代表该国家/地区在合作网络中的关键程度 (一般认为网络中中介中心性大于 0.1 的节点是关键节点)。在文献总量和文献被引频次上可以看出美国作为材料基因组计划概念的提出者在该领域深耕已久，文献数量和文献影响力处于世界前列，同时在合作网络中也占据重要位置。我国虽然在材料基因工程领域起步稍晚，但在科技部“材料基因工程关键技术与支撑平台”重点专项、国家自然科学基金等相关项目的支持下，自2019 年起发文数量攀升，目前也具备较强的科研产出能力。",
        "category": " Results and discussion"
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        "chunk": "# 2.4    高产作者及学术团队  \n\n高产作者即特定研究领域的领军人物，其突出成果代表了该领域的研究水平和方向。在高分子材料基因组领域中，署名作者共 2 465 位。根据普莱斯定律，在同一主题中，半数的论文为一群高生产能力作者所撰，这一作者集合的数量约等于全部作者总数的平方根，即 $N=0.749\\sqrt{n_{\\mathrm{max}}}$ 。其中 $n_{\\mathrm{max}}$ 为最高产作者发表的论文数量， $N$ 为核心作者的产量阈值。由公式计算可得高分子材料基因组核心作者的最低发文阈值为 4 篇，共有73 位作者满足条件，将其界定为高分子材料基因组候选高产作者。  \n\n表 2    高分子材料基因组领域文献在国家/地区中的分布情况  \nTable 2    Distribution of literature in the field of polymer material genomes among countries/regions   \n\n\n<html><body><table><tr><td>Rank</td><td>Country/Region</td><td>Record count</td><td>Citation</td><td>Centrality</td></tr><tr><td>1</td><td>USA</td><td>219</td><td>5826</td><td>0.49</td></tr><tr><td>２</td><td>China</td><td>177</td><td>3182</td><td>0.39</td></tr><tr><td>3</td><td>Japan</td><td>53</td><td>922</td><td>0.13</td></tr><tr><td>4</td><td> India</td><td>41</td><td>451</td><td>0.13</td></tr><tr><td>4</td><td> Iran</td><td>41</td><td>664</td><td>0.17</td></tr><tr><td>6</td><td>Germany</td><td>37</td><td>2767</td><td>0.15</td></tr><tr><td>７</td><td>United Kingdom</td><td>33</td><td>810</td><td>0.06</td></tr><tr><td>８</td><td>South Korea</td><td>28</td><td>316</td><td>0.05</td></tr><tr><td>9</td><td>Canada</td><td>21</td><td>270</td><td>0.09</td></tr><tr><td>10</td><td>Turkiye</td><td>20</td><td>212</td><td>0.09</td></tr></table></body></html>  \n\n进入 20 世纪，科学研究的最基本组织已从个体为主转向学术团队为主，科学合作已成为科学研究的主要形式。为进一步挖掘具有一定学术影响力的研究团队，将每篇文献中标注的所有作者都定义为该篇文献的作者，借助 CiteSpace 可视化分析软件进行作者合著网络的分析，设置显示发文数量在 4 篇以上的作者，生成作者合著图谱，快速分析该研究领域的主要研究人员和团队合作关系。图 2 所示为高分子材料基因组研究领域已形成的一些主要学术研究团队。  \n\n![](images/32c9c74676579678640eba4fe52c965e0cc51fa36315b4d199cf93b8175cef4d.jpg)  \n图 2    高分子材料基因组领域的合著者网络图谱（图谱节点代表作者，节点越大，作者发表的文章越多；节点之间的线条表示作 者之间的合作关系） Fig. 2    Co-occurring authors network in the field of polymer material genomes (The node represents the author, and the larger the node, the more the author has published; The lines between nodes represent cooperative relationships between authors)  \n\n佐治亚理工学院 Ramprasad 团队是合著网络中发表文献数量最多的学术研究团队，该团队旨在开发和应用计算和机器学习工具，以加速高分子电介质材料的发现。Ramprasad 课题组[19] 提出了一种合理的五步设计策略，可有效筛选和识别用于电容储存应用的先进高分子介电材料。为了更快获取高分子的带隙和介电常数，他们还基于 DFT 计算生成的数据构建机器学习模型加速高分子电介质设计，通过机器学习得以了解不同结构片段的特性，并准确预测高分子电介质的带隙和介电常数[20]。此外，Ramprasad 等收集了通过计算(带隙、介电常数、折射率和活化能) 和实验 (玻璃化转变温度、溶解度参数和密度) 获得的高分子数据集，开发了一种从原子结构到拓扑结构特征的指纹方案，通过将指纹 (或特征) 映射到属性来训练机器学习模型，并将这些模型整合到一个名为 Polymer Genome(www.polymergenome.org) 的在线平台中[21]。  \n\n本课题组针对耐高温树脂的设计建立高分子材料基因组方法，从“基因-结构-性能”构效关系出发，根据性能需求，设计、选取不同结构的“基因”，产生候选结构，进行性能预测和高通量筛选，显著提高高分子材料的设计效率。运用该方法，我们设计了系列先进复合材料基体树脂，如具有高热分解温度和低固化放热焓的含硅芳炔树脂(PSA)[22]、兼具高耐热性和高韧性的聚酰亚胺树脂(PI)[23]、高耐热性且易加工的热固性PI 树脂[24]等。本课题组作为国内首家开展高分子材料基因组研究的学术团队，目前已经建立国内首个高分子材料基因组研发平台 AI plus Polymers (https://polymergenome.ecust.edu.cn)[25]。该平台包含树脂结构性能数据库和基团间化学反应数据库，在此基础上，创建了面向高分子 10 余种性能的机器学习预测模型，使平台具备数据检索、性能预测、配方优化等多项功能。借助 AI plus Polymers，我们设计研制了兼具优异韧性和耐高温性的新型聚硅炔酰亚胺(PSI) 树脂，其力学性能与聚酰亚胺相当，加工和耐热性能均优于聚酰亚胺[26]。  \n\n在合著网络中，还有许多学术团队对高分子材料基因组领域的研究做出了贡献，如：Diaz 课题组通过数据库挖掘高分子材料的定量结构-性能关系 (QSPR) 模型，从而预测高分子材料的力学性能[27, 28]、折射率[29] 等其他性能；Li 和 Tao[30] 针对高分子玻璃化转变温度，比较了不同机器学习模型在该体系下取得的结果；Brison课题组[31-33]构建了面向高分子纳米复合材料分析与设计的材料基因组方法，并搭建了 NanoMine 平台管理和存储高分子纳米复合材料的各种实验数据；Saeki 课题组[34, 35] 通过机器学习模型筛选设计了有机太阳能电池共轭高分子结构；Patra 课题组[36, 37] 利用机器学习算法加快了软物质材料的设计。",
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    },
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        "chunk": "# 3    高分子材料基因组研究现状  \n\n为挖掘高分子材料基因组领域目前的研究现状和研究热点，对 2011 年以来发表的文献绘制共被引聚类图谱，并归纳出该领域进入“快速发展期”后的 7 个研究主题 (图 3)。表 3 中按照核心论文 (Core paper) 数列出了 7 个主题所代表的研究关键词 (Research keywords) 和参考文献平均年份 (Mean year)。通过对聚类信息的关键词、施引文献和被引文献的解读，发现目前的研究热点主要集中于机器学习方法在高分子材料中的应用（主题#1）。基于“理性设计-高通量实验-大数据技术”材料研发模式，高分子材料基因组方法在新型高分子材料的研究设计中也已经形成了一定规模的研究，主题#2、#3、#4、#5、#6、#7 体现了高分子材料基因组方法在高分子光电材料、高分子电介质材料、高性能高分子纳米复合材料、高性能高分子复合材料基体树脂、高分子生物材料这几种材料设计中的应用。",
        "category": " Results and discussion"
    },
    {
        "id": 13,
        "chunk": "# 3.1    机器学习在高分子材料基因组的应用  \n\n表 3 的主题#1 体现了机器学习方法在高分子材料基因组中的应用。从历史数据中挖掘潜在规律，对未知数据进行分类或预测，是高分子材料基因组研究方法的重要组成部分，诸多学者也在该方向对高分子材料基因组展开了研究综述[11, 14, 38, 39]。基于机器学习方法的高分子材料设计和性能预测的一般工作流程包括 3个主要步骤：用一组描述符或特征在数据集中表示材料，在描述符和目标属性之间建立映射模型，作出材料预测并对其真实性能进行验证。  \n\n在构建既能机器易读又能准确描述物质结构信息的分子结构描述符时，Lin 等[40] 在SMILES[41] 的基础上提出了一种专为高分子设计的分子结构表达系统 BigSMILES，将重复单元由大括号括起来以表示高分子片段，以键合描述符表述不同重复单元间的连接形式，该系统的机器可读性和广泛适用性很好。随着深度学习的发展，除了将分子结构转化为线性文本符号外，还可以将其通过图神经网络 (GNN) 转化为独特的输出向量来表示[42]。Aldeghi 等[43] 开发了分子集成的图形表示和相关的 wD-MPNN 架构捕捉高分子材料的关键特征，如链结构、单体化学计量数和聚合度，与现有方法相比其准确性更高。在对多个目标同时优化时，Gurnani 等[44]构建了多任务高分子 GNN 架构 (polyGNN)，从高分子重复单元中学习重要特征，该方法预计可以实现高分子信息学领域更复杂、更大规模的筛选。  \n\n将机器学习方法集成到高分子系统研究的多尺度分子模拟方法中，特别是在粗粒化模拟的背景下，存在  \n\n![](images/b152f2093e0b23743cb40963975d502211063d55dd578a9b84b31e35a2536aa5.jpg)  \n图 3 $2011{\\sim}2023$ 年高分子材料基因组文献共被引图谱（共被引网络共包含 607 个节点，1 387 条边，聚类模块值 $\\varrho$ 为 0.838 7(大于 0.5)，聚类平均轮廓值 $s$ 为 0.901 8(大于 0.7)，聚类结构显著）  \n\nFig. 3    References co-citation network with corresponding topic related to studies on polymer material genomes (2011—2023) (The co-cited network contains 607 nodes and 1 387 edges, the clustering module value $\\boldsymbol{\\mathcal{Q}}$ is 0.838 7(greater than 0.5), the clustering average contour value $S$ is 0.901 8(greater than 0.7), and the clustering structure is significant)  \n\n表 3    高分子材料基因组领域研究主题关键词  \nTable 3    Research topic keywords in the field of polymer material genomes   \n\n\n<html><body><table><tr><td>Topic ID</td><td>Research keywords</td><td>Core paper</td><td>Mean year</td></tr><tr><td>#1</td><td>Benchmarking machine learning model; Automated copolymer synthesis; f-19 mri agent; Learning-guided discovery; Polymer informatics</td><td>69</td><td>2019</td></tr><tr><td>#2</td><td>Polymer genome; Efficient multiscale optoelectronic prediction; Polymer science; Organic solar cell; Targeted sequence design</td><td>47</td><td>2018</td></tr><tr><td>#3</td><td>Machine learning strategies; Structure-property relationship; Polymer sequence design; all-organic polymer dielectrics; Recent progress</td><td>25</td><td>2018</td></tr><tr><td>#4</td><td>Centric nanocomposites design; Extreme condition; Using syntax-directed variational Autoencoder; Polymer nanocomposite data; Curation frameworks access</td><td>15</td><td>2018</td></tr><tr><td>#5</td><td>Polymer genome approach; New method; Learning enhanced material; Silicon-containing Arylacetylene resin; Learning-assisted design</td><td>7</td><td>2019</td></tr><tr><td>#6</td><td>Learning-enabled design; Self-assembled monolayer; Protein resistance; Antifouling Polymer brushe; Future biomaterials discovery</td><td>7</td><td>2018</td></tr><tr><td>#7</td><td>Synthesis; Heat-resistant silicon-containing arylacetylene resin; Design; Silicon-containing Fluorenylacetylene resin; High thermal stability</td><td>4</td><td>2018</td></tr></table></body></html>  \n\n巨大的开发潜力。Wang 等[45] 提出了将粗粒化分子动力学 (MD) 与机器学习结合来设计固态高分子电解质的策略。他们先将高分子的化学结构 (全原子模型) 转化为粗粒化模型，再通过粗粒化 MD 模拟计算当前模拟体系中 Li 离子传导率；接着，通过贝叶斯优化找出 Li 离子传导率更优的粗粒化模型，循环迭代，最终获得性能最佳的粗粒化模拟体系及其对应的粗粒化参数。虽然能将全原子模型转化为粗粒化模型，但是目前该技术仍难以利用已知的粗粒化参数反向推导出对应的全原子模型，无法直接获得高 Li 离子电导率的固态高分子电介质材料，但这种策略下获得的最佳粗粒化参数仍然能间接为固态高分子电介质材料的结构设计和合成提供参考和借鉴。  \n\n利用预训练模型来完成另一项任务的迁移学习，已经成为越来越流行的机器学习框架。在处理有限训练集的情况下，需要迁移学习来获得特征和相关属性的预训练模型，与小数据集机器学习模型相比，可以在预测精度上有更突出的表现。例如，针对导热系数 ( ) 实验数据集有限的问题， ${\\sf W}{\\sf u}$ 等[46] 首先寻找与导热性相关的代理性能作为替代设计目标，通过贝叶斯设计生成虚拟化学结构库，为获得可靠的预测模型提供了足够的数据。在此基础上，使用迁移学习技术开发了λ的神经网络模型，在以玻璃化转变温度和熔化温度为目标产生的虚拟库上筛选候选材料，并进行实验室合成和热物理性能的实验表征。迁移模型的平均绝对误差(MAE) 达到 $0.0204\\mathrm{W}/(\\mathrm{m}\\cdot\\mathrm{K}).$ ，与直接使用实验数据进行模型训练相比，MAE 降低了 $40\\%$ 左右，大大提高了预测准确性。",
        "category": " Results and discussion"
    },
    {
        "id": 14,
        "chunk": "# 3.2    高分子材料基因组在设计光电材料中的应用  \n\n表 3 的主题#2 体现了高分子材料基因组在高分子光电材料的设计以及性能预测中的作用。共轭高分子具有优异的光电性质和可加工性，被广泛用于有机光伏 (OPV) 器件的制备。有机光伏器件通常由 p 型高分子 (或分子) 和 $\\mathbf{\\eta}_{\\mathrm{~n~}}$ 型富勒烯 (或非富勒烯) 分子组成，尽管材料信息学在数据科学方面取得了快速进展，但OPV 材料的数据驱动分子设计仍然具有挑战性。Saeki 课题组[34] 从文献中手工收集了大约1 000 个实验参数，包括能量转化效率 (PCE)、分子量和电子特性，利用人工神经网络 (ANN) 和随机森林 (RF) 对高分子-富勒烯有机光伏应用的共轭分子进行筛选。由于 ANN 模型通常需要数百万个数据条目来构建一个准确模型，实验中 RF 模型显示出更高的准确性，因此，Saeki 等最后通过 RF 模型、专家经验和时间分辨微波电导率（TRMC）分析相结合提出了一种设计高分子 (主链和侧链) 的替代方法。随后，Saeki 课题组[35] 还利用基于实验数据集的 RF 模型对由供体和受体单元组合产生的 200 932 种共轭高分子进行了虚拟筛选，证明了机器学习方法可以利用相对较少的实验数据点和筛选大量的分子结构来开发OPV。",
        "category": " Results and discussion"
    },
    {
        "id": 15,
        "chunk": "# 3.3    高分子材料基因组在设计电介质材料中的应用  \n\n表 3 的主题#3 体现了高分子材料基因组在设计电介质材料中的应用。相较陶瓷等无机材料，高分子材料具有成本低、化学稳定性强、柔韧性好等特点，已成为广泛使用的商用电介质材料。然而，高分子材料的介电常数较小，存在改进空间。  \n\nRamprasad 课题组[19] 提出了一种合理的分层建模设计策略，可有效筛选和识别用于电容储存应用的先进高分子电介质。该设计策略分为 5 个步骤：(1) 将高分子电介质材料中常见的 7 种化学结构作为“基因”，以4 个片段构建线性高分子链的重复单元，通过组合进行化学空间探索；(2) 利用 DFT、密度泛函微扰理论（DFPT）和等效介质理论计算候选结构的带隙和介电常数，筛选获得复合条件的“基因”组合；(3) 由向下选择的重复单元组成高分子的三维结构/形态预测；(4) 再次利用 DFT、DFPT 和等效介质理论计算三维结构的性能； (5) 候选高分子的合成和表征。通过逐步模拟搜索策略，获得了 3 种最有应用价值的“基因”组合。为了加速材料设计，Ramprasad 课题组[47] 从通过第一性原理计算生成的数据中提取规律，构建了通过输入高分子结构来预测带隙和介电常数的机器学习模型。引入遗传算法，他们生成了 300 个随机结构的初始种群，结合了杂交、精英保留和突变，产生“后代”结构。每一代适应度得分最高的高分子结构被列入最佳方案列表，最终，这个列表将包含最接近目标性能的高分子结构。  \n\n对于超高功率密度和高温下工作的应用场景，例如运输系统、航空航天、钻井和天然气勘探中的电气化，对能够耐受巨大电场和高温的高分子电介质材料的需求也在不断增加。Ramprasad 课题组[48] 提出了一种耐极端温度高能量密度的高分子电介质的设计：(1) 进行全面的温度相关击穿实验以获得高质量的击穿强度$(E_{\\mathrm{bd}})$ ；(2) 选择铝电极的带隙、电子注入势垒和内聚能密度 3 种性质来筛选高 $E_{\\mathrm{bd}}$ 的高分子，玻璃化转变温度和介电常数作为热稳定性和介电极化的代理量；(3) 使用先前开发的机器学习模型预测 13 000 种全有机高分子的 5 个代理量性质[21, 49] ，筛选出 9 种满足性能要求和合成可及性的代表性高分子，为合理设计耐极端温度高能量密度的高分子电介质提供了途径。  \n\n纯高分子的介电常数往往较低，可以通过添加无机填料来改善性能。填料的尺寸和介电性会对高分子基复合材料的介电击穿性能产生影响，基于聚酰亚胺 (PI) 和聚偏氟乙烯 (PVDF) 两种代表性高分子，Yue 等[50]考虑了影响高分子基复合材料击穿强度的 3 个最重要变量 (填料介电常数、填料尺寸和填料含量)，对 504 组数据进行了高通量随机击穿模拟，并将模拟结果作为机器学习数据集，获得高分子基复合材料击穿强度预测。结合经典的介电常数预测公式，对高分子基复合材料的储能密度进行了预测，并通过介电常数和击穿强度实验验证了预测准确性。这项工作为电容储能应用中高能量密度高分子基复合材料的设计和制造提供了参考。",
        "category": " Results and discussion"
    },
    {
        "id": 16,
        "chunk": "# 3.4    高分子材料基因组在设计高分子纳米复合材料中的应用  \n\n表 3 的主题#4 体现了高分子材料基因组在设计高分子纳米复合材料中的应用。高分子纳米复合材料被定义为含有纳米颗粒的有机基体材料，实验表明，通过在基体中加入少量填料，高分子纳米复合材料的介电性能、力学性能和光学性能都比其基体体系有显著提高[51]。  \n\n定制纳米复合材料以满足特定应用需求仍然是一项具有挑战性的任务，因为纳米复合材料的组成 (即高分子、纳米颗粒和表面改性剂的选择) 和微观结构 (即颗粒的分散和几何排列) 的设计空间巨大，纳米颗粒周围区域的界面特性建模给设计过程带来了额外的复杂性，并且需要昂贵的计算模拟。因此，以前设计高分子纳米复合材料的尝试都集中在寻找固定成分组合的最佳微观结构上。Iyer 等[52] 提出了一个以数据为中心的设计框架，通过混合变量贝叶斯优化同时确定最佳成分和微观结构。该框架将实验数据与最先进的相间建模、微观结构表征和重建以及机器学习技术相结合。潜在变量高斯过程量化了由定性和定量材料设计变量组成的混合变量设计空间中缺乏数据的不确定性。电绝缘纳米复合材料的设计是一个多准则优化问题，其目标是最大化介质击穿强度，同时最小化介电常数和介电损耗，在数十次迭代中识别帕累托前沿（Paretofrontier），表明介电性能之间的权衡，说明以数据为中心的设计有效地将实验数据与贝叶斯优化模拟相结合，是工程材料系统设计的有效方法。  \n\n相较机器学习模型，深度学习往往具有更好的特征学习能力。Wang 等[51] 提出了一种基于数据驱动和深度学习的方法来建模聚合物纳米复合材料的结构-性能关系的模型。首先，分析 NanoMin 存档的实验数据，采用微观结构重建方法和有限元分析相结合的方法生成了一组模拟数据，探索得到有关界面相、体积分数和分散度之间的相互作用关系。其次，使用深度学习方法建立定量的结构-属性关系，提出了一种多任务卷积神经网络，使用有限元模拟生成大小为 11 000 的计算数据集，利用微观结构图像预测聚合物纳米复合材料的力学性能。结果表明，所提出的深度学习模型对玻璃模量 (glassy modulus) 的预测精度提高了 $45.2\\%$ ，橡胶模量(rubbery modulus) 提高了 $34.2\\%$ ，tan $\\delta$ 的预测精度提高了 $19.7\\%$ 。此外，通过修改深度学习模型的输入，Wang等还证明了提出的深度学习方法是一种无特征工程、高精度、可泛化和可解释的模型。",
        "category": " Results and discussion"
    },
    {
        "id": 17,
        "chunk": "# 3.5    高分子材料基因组在设计高性能复合材料基体树脂中的应用  \n\n表 3 的主题#5 和主题#7 均体现了高分子材料基因组在设计高性能树脂中的应用。航空航天和电子信息等领域的发展对耐热高分子的需求日益增加，耐热高分子及其复合材料的研究引起了人们的广泛关注[53, 54]。含硅芳炔树脂（PSA）是一种无机-有机杂化高分子，固化后PSA 形成高度交联的网络，表现出优异的耐热性能，作为高性能高分子复合材料的基体具有很大的潜力[55-57]。然而，材料的不同性能之间往往存在相互制约的关系，树脂耐热性的提高往往伴随着可加工性的下降[58, 59]。Zhu 等[22] 开发了一种材料基因组方法，提出了一种基于不同属性关键特征的两步筛选策略：(1) 用树脂中最弱键的解离能 (BDE) 代理热分解性能，以 $\\mathrm{Si}{-}\\mathrm{CH}_{3}$ 中硅碳键的 BDE 为阈值，通过 DFT 计算筛选出 BDE 大于阈值的候选 PSA 结构；(2) 用分子连接指数法计算的零切黏度和以 DFT 计算得到的能带间隙代理加工性能，以零切黏度小于 $0.5\\mathrm{Pa\\cdots}$ (树脂传递模塑工艺对黏度的要求) 且能带间隙最小为标准，筛选出最佳结构并将其命名为 PSNP。除了理论计算和模拟之外，机器学习是对巨大的化学空间进行有效预测的更有效方法。Zhang 等[60] 建立了用于评估 PSA 加工性能和耐热性能的机器学习模型：(1) 将二炔单体和二氯硅烷单体分别定义为 A 和 B“基因”，将这些“基因”组合成 368 种候选树脂；(2) 定义氮气气氛下的热失重 $5\\%$ 时的温度 $T_{\\mathrm{d}5}$ ）表示树脂的耐热性能，室温下的 $\\lg\\eta(\\eta$ 为黏度）表示加工性能，从数据库中获取数据并使用多层感知器 (MLP) 算法训练预测模型。利用 MLP 模型分别预测了 368 种候选树脂的 $\\lg\\eta$ 和 $T_{\\mathrm{d}5}$ 的加工性能和耐热性能，加权获得 10 种最佳“虚拟材料”；(3) 制备并表征了一种含有 2,7-二乙基萘和二氯甲基乙烯硅烷的易于合成的优选树脂 (PSNP-MV)。实验和理论模拟结果表明，该树脂具有较好的低黏度加工性能和良好的耐高温性能，验证了材料基因组方法的筛选结果。  \n\n环氧树脂是应用广泛的树脂基体之一。航空航天领域中的复合材料，如薄膜太阳帆等大型空间结构的展开支撑系统，需满足轻质量、高可靠性、高刚度、大形变的需求。然而，强度、模量、韧性等多种力学性能相互制约，很难用传统试错法获得兼具以上性能的环氧树脂。Hu 等[61] 提出了一种机器学习辅助材料基因组方法快速设计具有优异力学性能 (高拉伸模量、高拉伸强度和高韧性) 的新型环氧热固性材料：(1) 利用图卷积神经网络结合分子描述符与分子图表示方法捕获环氧结构的基因特征，基于 Flory 经典凝胶理论开发了可描述聚合物交联特性的交联密度描述符，建立了环氧树脂拉伸强度、拉伸模量、断裂伸长率、玻璃化转变温度的机器学习模型；(2) 定义合成环氧树脂的两种反应物环氧化物和胺为“基因”，通过各种排列组合，形成了24 万种候选的环氧树脂结构；(3) 通过机器学习性能预估模型，对海量虚拟结构进行了高通量预测和筛选，得到了 10 余种兼具高模、高强、高韧特性的新型环氧树脂结构。实验验证表明，在保持高模、高强的同时，新型环氧树脂断裂伸长率可达 $6.7\\%$ ，有效解决了环氧树脂的脆性难题。  \n\n氰酸酯树脂因其优异的尺寸稳定性及与碳纤维增强材料良好的界面相容性，可用作航空航天结构复合材料的基体树脂。 $\\mathrm{\\DeltaXu}$ 等[62] 提出了一种材料设计策略，以发现具有低吸湿性、低线性热膨胀系数和高拉伸模量的氰酸酯树脂：(1) 将氰酸酯基团的对碳、间碳和正碳分别设为#1、#2 和#3，将与其相连的基团分别称为#A、#B 和#C“基因”；(2) 从化学数据库和文献中收集数据，通过拆分化学结构产生了 256 个# A“基因”、17 个#B“基因”和 46 个#C“基因”，通过基因组合和结构清洗，获得了 573 591 个候选聚合物空间；(3) 利用图学习算法对化学结构进行数字化表示以便计算机读取，经高斯过程回归方法分别构建吸湿率、热膨胀系数和拉伸模量的性能预测模型，获得了结构与性能关系的高精度映射。通过机器学习模型，筛选了一系列具有低吸湿性、低线性热膨胀系数和高拉伸模量的“虚拟结构”，并通过计算机模拟和实验验证了其具有较强的综合性能。",
        "category": " Results and discussion"
    },
    {
        "id": 18,
        "chunk": "# 3.6    高分子材料基因组在设计生物材料中的应用  \n\n表 3 的主题#6 体现了高分子材料基因组在设计生物材料中的应用。“生物材料”一词指的是与生命系统密切接触的一种用途极其广泛的材料[63]，相较其他功能高分子材料，设计并制备具有特定功能的新型生物高分子材料是新材料开发中的难点。  \n\n防污材料在一定程度上抵抗蛋白质、细胞、细菌和生物体的有害吸附，Liu 等[64] 构建了一个预测聚合物蛋白质吸附量的模型，以发现新型防污聚合物刷。他们从文献收集了 14 个两性离子、14 个亲水性聚合物刷的单体结构和 94 个蛋白质吸附数据点；基于描述符建立了人工神经网络模型 (ANN)，发现现有聚合物刷的潜在防污性能以及聚合物刷结构-防污性能之间的关系；在 ANN 模型的基础上，使用因子分析法，将描述符转化为官能团，建立了基于官能团的支持向量回归 (SVR) 模型，用以设计新型防污聚合物刷。基于 ANN 和 SVR模型，Liu 等筛选了三种重新利用的聚合物刷和三种新设计的聚合物刷，它们都对未稀释的人类血清和血浆中的蛋白质吸附具有优异的表面抗性，实验验证结果与模型的预测值高度一致，证明该机器学习模型可用于新型高分子防污刷的确定、再利用和设计。",
        "category": " Results and discussion"
    },
    {
        "id": 19,
        "chunk": "# 4    结论与展望",
        "category": " Conclusions"
    },
    {
        "id": 20,
        "chunk": "# 4.1    结　论  \n\n本文以 WoS 核心合集中高分子材料基因组领域的科技文献为研究对象，借助科学计量学和可视化知识图谱方法分析领域文献的分布现状和研究热点，具有一定参考价值及借鉴意义。  \n\n从研究分布来看，通过科学计量和作者合著网络可以发现：(1) 高分子材料基因组的研究文献已呈现指数增长模式，进入了快速发展期；(2) 高分子科学、材料科学、化学、物理、纳米科学与纳米技术、复合材料等多学科对该选题的关注程度高，高分子材料基因组作为高分子材料科学中的前沿方法获得了广泛关注；(3) 美国作为最先启动材料基因组计划的国家处于发文数量和国际影响力的顶峰，我国在高分子材料基因组领域中也存在较强的学术产出能力；(4) 国内外高分子材料基因组领域均存在成果显著且稳定的学术团队，构成了此领域的核心研究力量，但合著网络密度低，存在研究主体相互之间合作不紧密的现象。  \n\n从研究现状来看，通过共被引聚类和对聚类关键词、施引文献、被引文献的解读归纳了目前持续活跃的6 个研究热点。目前的研究热点仍然集中在机器学习策略在高分子材料的应用上，特征或描述符的选择、机器学习结合多尺度分子模拟方法、小数据集机器学习成了目前的研究热点。从具体研究的材料类型来看，大部分研究内容集中在光电材料、电介质材料、高分子纳米复合材料、高性能复合材料和高分子生物材料上，这与领域核心学术团队的产出也有很大关系。",
        "category": " Conclusions"
    },
    {
        "id": 21,
        "chunk": "# 4.2    展　望  \n\n（1）推动高分子材料数据库的建设：机器学习模型的数据点数量和质量可以决定模型的性能。收集高分子材料数据点的方法共有 4 种，即从现有数据库中收集数据、从文献中收集数据、从计算模拟或理论模型中收集数据以及从实验中收集数据。目前，高分子材料可用的数据点仍然主要集中在线性聚合物上，对于一些新的聚合物甚至没有任何可用的数据库，这要求推动高分子材料数据库的建设，构建高分子数据分享平台，文献发表的过程中要求作者提供研究相关的数据集。虽然关于高分子的研究论文数量在不断增加，累积的数据已经相当丰富，但采用手动的方式摘录文献数据非常耗时费力，自然语言处理技术可以帮助科研人员从文献文本中提取材料组成、参数性能等信息，以便数据收集和帮助科研人员更好地理解和利用大规模材料科学文本数据。基于计算模拟获得数据相对容易，大量的材料属性目前已可以较为可靠地计算出来，但计算低成本、模拟高精度的第一性原理计算仍然十分有限。基于实验的材料数据库必须按照一定标准进行组织，值得注意的是，科研人员往往总是倾向报道正面的研究结果，而在高分子材料基因组方法中，负面的实验数据也同样重要，因此要鼓励科研人员同时分享正面和负面的实验数据。此外，高通量实验方法作为材料基因组的一部分在高分子领域还没有很多应用，通过高通量实验一次性获得批量的样品数据，不仅可以从中筛选出符合性能要求的新型材料，还可以为高分子材料基因数据库提供大量可靠的实验数据结果，该方法是一条极具潜力的筛选途径。  \n\n（2）进一步发展包含性能更广且预测精确的高分子材料基因组方法：高分子材料基因组方法有效提高了新型高分子的设计和性能预测效率，根据共被引分析可知目前的高分子材料基因组领域研究内容集中，往往针对特定类型的高分子材料。这一方面是因为数据集限制，另一方面也是因为高分子材料具有复杂的多层次结构，在高分子材料基因组方法的选取上，需要依据不同的体系选择不同的描述符，能够适用于所有体系的方法不存在，因此建立预测精度高、普适性强、性能预测更广泛的高分子材料基因组大模型是所面临的主要问题。",
        "category": " Conclusions"
    },
    {
        "id": 22,
        "chunk": "# 参考文献：  \n\n[  1  ] Materials genome initiative for global competitiveness[EB/OL]. (2016-12-13) [2023-09-12]. https://www.mgi.gov/sites/default/files/documents/materials_genome_initiative-final.pdf.  \n[  2  ] 刘梓葵. 关于材料基因组的基本观点及展望 [J]. 科学通报，2013，58（35）：3618-3622.LIU Z K. Perspective on materials genome [J]. Chinese Science Bulletin，2013，58（35）：3618-3622.  \n[  3  ] 杜勇, 李凯, 赵丕植, 杨明军, 程开明, 魏明, 孔毅, 刘丝靓, 许慧霞, 塔娜, 徐凯, 张帆, 李晗, 金展鹏. 研发铝合金的集成计算材料工程 [J]. 航空材料学报，2017，37（1）：1-18.DU Y, LI K, ZHAO P Z, YANG M J, CHENG K M, WEI M, KONG Y, LIU S L, XU H X, TA N, XU K, ZHANG F, LI H, JIN Z P.Integrated computational materials engineering (ICME) for developing aluminum alloys [J]. Journal of Aeronautical Materials，2017，37（1）：1-18.  \n[  4  ] 汪洪, 向勇, 项晓东, 陈立泉. 材料基因组——材料研发新模式 [J]. 科技导报，2015，33（10）：13-19.WANG  H,  XIANG  Y,  XIANG  X  D,  CHEN  L  Q.  Materials  genome  enables  research  and  development  revolution  [J].  Science  &Technology Review，2015，33（10）：13-19.  \n[  5  ] 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