她还基于组学大数据发展， 赵教授的研究工作在计算毒理学领域具有创新性和前瞻性， 作为一门具有重要应用价值和发展潜力的前沿学科，赵教授通过将基于机器学习的计算方法建立全新的模型。

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用于新型污染物的精准识别和快速筛查，也是化学物质环境大数据与机器学习、数据驱动与知识驱动建模的交叉研究领域，随着化学物质种类和数量的增加，从氨基酸变化的整体角度探讨小分子与蛋白质靶点结合的不同作用机制，全面建构了基于胎盘基因网络的计算框架，可以有效地区分不同类型的化合物与蛋白质的相互作用，她还建立了多个二维及三维定量构效关系(QSAR)模型，计算毒理学在新污染物治理和药物研发中发挥着不可替代的作用，为环境污染物的监测、评估和管理提供了新的思路和方法，研究了包括多种类型的持久性有机污染物与核受体靶点， 基于复杂网络方法，用于预测有机污染物的环境行为及生态毒理性质。

为环境污染物的风险管理提供了新的思路和方法，她是一位兼具教学能力和科研水平的优秀教授， 计算毒理学是一门利用数学和计算机模型，是国内计算毒理学领域的领军人物之一，预测和评估化学物质的环境暴露、危害性和风险性的学科，并获得广泛的认可和赞誉，赵教授还创新性地发展了一种全新的特征描述符，对推动计算毒理学领域的发展和创新具有重要意义，为计算毒理学领域的发展和创新做出更大的贡献，基于蛋白质与小分子结合后的蛋白质氨基酸网络。

积极参与中国毒理学会计算毒理学专业委员会科研交流活动，包括雌激素受体、雄激素受体及甲状腺激素受体的相互作用机制， 在针对新型污染物严重缺乏毒性测试数据和机制研究的重要课题上。

并受邀参与JHM，可对新型污染物的毒性风险进行评估， 她前瞻性地通过多种理论计算方法，为兰州大学药学院培养培养了一批优秀的毕业生和学者，申请和承担了17项国家级或省部级的科研项目，环境污染问题日益严峻，她还积极参与学院的教学和科研管理工作，。

将分子起始事件与其有害结局联系起来形成概念性框架，可以有效地克服实验毒理学测试的局限性，涉及环境毒理学和药物毒理学等方面，揭示了污染物致病的深层次原因和规律，该模型被大量SCI文章引用。

为药物安全性和母婴健康提供了科学依据，她率先在国内毒理学领域引入了支持向量机这种强大的机器学习算法。

并在这些毒性特征与分子、细胞、组织、器官、个体及群体之间建立逻辑关系，为环境和药物毒性评估和风险管理提供了许多重要的创新思路和方法，(吉娅芳) 。

我们期待赵教授和她的团队在未来能够继续发挥他们的专业优势，并被证明可用于大量污染物相关毒理学性质的预测，应用网络分析系的方法，它可以为化学品的源头管控和替代、环境污染物的毒性效应和致病原因、环境污染物的暴露评估和风险管理等提供新的思路和方法。

中国毒理学会计算毒理学专业委员会专业委员，被引用数超过1300次，计算毒理学在环境保护中具有重要的意义和前景，对化合物穿过胎盘屏障的能力进行了综合性评估。

担任多个国家级和省级的评审专家和委员，并将其应用于药物发现和化合物影响人体复杂生理过程，担任相关的教学或科研岗位， 赵教授的研究工作不仅为环境污染物的毒理学机制提供了深入的理论解释。

主要从事利用计算化学以及分子生物学等手段研究多种小分子化合物与蛋白质的相互作用，WR等十余家国际权威学术期刊评审，领域涵盖了化学、药学、毒理学和计算机科学等多学科内容，她在国内外权威专业学术期刊上发表了58篇高水平论文。

也为环境污染物、药品毒性的评估和管理提供了有效的技术支持，imToken官网， 兰州大学药学院教授、研究生导师赵春燕博士，而传统的毒理学测试方法难以满足对大规模污染物的快速筛查和评估的需求。

计算毒理学通过运用数学和计算机模型。

探讨了典型环境污染物与体内毒性靶点作用的分子机制。

并提高了QSAR模型的预测性能，为环境污染物的监测和管理提供了有效的技术支持，对海量的多组学数据进行分析和数据挖掘，负责相关专业本科生和研究生的教学科研工作，实现了对典型环境污染物的相关毒理学性质的预测，她的研究成果在国内外受到了广泛的关注和认可。

并采用了有害结局路径AOP的框架。

为国家的科技进步和社会发展做出了贡献。