综述：基于随机森林算法的人工智能信号分析方法在化学生物相互作用检测中的潜在应用

这篇综述系统探讨了随机森林（RF）算法在生物医学信号分析中的创新应用，重点阐述了其在光谱、电化学、影像组学和组学信号处理中的优势，以及通过集成决策树提升分类/回归精度的机制（Bootstrap Aggregating）。文章对比了RF与其他监督学习模型（如SVM、ANN）的效能，并展望了其在毒性评估、细胞损伤预测等领域的潜力，为AI驱动的生物传感器开发提供了理论框架。

　　

信号分析新范式：随机森林算法解码化学生物相互作用

Signals resulting from chemico-biological interactions as input data for random forests
化学生物相互作用产生的信号具有高度多样性，可归纳为七大类：光谱信号（如拉曼光谱）、电化学信号（如阻抗谱）、影像信号（如显微图像）、组学信号（如转录组）、传感器信号（如可穿戴设备数据）、机械信号（如细胞力学响应）以及计算模拟信号。其中，二维信号的结构特征——包括分形维数、小波能量系数、灰度共生矩阵纹理参数等——尤其适合作为随机森林模型的输入特征，这些指标能有效捕捉细胞损伤或病理状态的细微变化。

Architecture of a random forest model for signal analysis in biochemistry
随机森林通过构建数百至数千棵决策树实现集成学习，其核心流程包括：基于Bootstrap采样的训练集随机子集生成、节点分裂时的随机特征选择（通常取特征总数平方根），以及最终通过投票（分类）或平均（回归）输出结果。Scikit-Learn工具包中的RF实现允许调节关键超参数，如树深度（max_depth）、最小叶子样本数（min_samples_leaf）和特征子集大小（max_features），以优化模型对高维生物数据的解析能力。值得注意的是，RF对缺失值和噪声的鲁棒性使其特别适合处理实验性生物数据常见的非理想条件。

Random Forest models in contemporary toxicology research
在毒理学领域，RF模型已成功应用于预测化合物肝毒性（如通过质谱代谢组学数据）、纳米材料细胞毒性（基于原子力显微镜形貌特征）和环境污染物生态风险评估。一项典型研究利用RF对药物诱导的线粒体功能障碍进行分类，输入特征包括氧消耗率（OCR）动力学参数和线粒体膜电位荧光信号的小波分解系数，模型准确率达92.3%，显著优于逻辑回归方法。这种多维数据分析能力使RF成为实现精准毒理学的关键工具。

Underexplored applications of Random Forests in biochemistry and physiology
RF在实时生物传感中的潜力尚未充分开发。例如，将轻量化RF模型部署至边缘计算设备，可实现术中拉曼光谱的即时肿瘤边界判定，或通过汗液葡萄糖电化学信号的动态监测预警代谢异常。另一个前沿方向是结合RF与微流控芯片技术，对单细胞分泌的细胞因子脉冲信号进行模式识别，从而解析免疫突触的动态调控网络。

Limitations of random forests, and ML alternatives for signal analysis in biochemistry
尽管优势显著，RF仍存在计算资源消耗大、可解释性弱于单一决策树等局限。对于时序信号分析，长短期记忆网络（LSTM）可能更擅长捕捉动态模式；而高维组学数据降维时，自动编码器（Autoencoder）与RF的级联使用显示出更好性能。此外，当训练样本不足时，支持向量机（SVM）的泛化能力可能优于RF。

Concluding remarks
随机森林算法通过融合多维度生物信号特征，为解析复杂化学生物相互作用提供了独特视角。未来发展方向包括开发嵌入式RF芯片用于POCT诊断，以及将SHAP（Shapley Additive Explanations）等可解释性AI工具整合至模型输出，以满足临床决策的透明性需求。随着生物传感技术与AI算法的协同进化，RF有望成为连接实验室发现与临床转化的关键桥梁。