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公开(公告)号：CN119851806A
公开(公告)日：2025-04-18
申请号：CN202411981843.4
申请日：2024-12-31
Applicant: 中国科学院生态环境研究中心 , 国科大杭州高等研究院
IPC: G16C20/30
Abstract: 本公开提供了一种多物种水生生物急性毒性预测模型的建立方法和毒性预测方法，属于环境科学和生态毒理学技术领域。该多物种水生生物急性毒性预测模型的建立方法包括：获取多种化合物对多物种水生生物的实际急性毒性数据、多种化合物的分子图和多物种水生生物的物种信息，其中，物种信息包括多物种水生生物的Cytb公共子序列和/或物种进化学信息；将多种化合物的分子图和多物种水生生物的物种信息输入至初始预测模型，得到多种化合物对多物种水生生物的初始急性毒性预测数据；根据初始急性毒性预测数据和实际急性毒性数据，对初始预测模型的网络参数进行优化，得到训练好的多物种水生生物急性毒性预测模型。
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公开(公告)号：CN117409871A
公开(公告)日：2024-01-16
申请号：CN202311395802.2
申请日：2023-10-25
Applicant: 中国科学院生态环境研究中心
Abstract: 本公开提供了一种基于化合物二级质谱数据的毒性预测模型建立方法，包括：对获取的已知化合物的二级质谱数据和已知化学品的毒性数据涉及的化合物进行化学结构清洗，根据标准化化学结构将二级质谱数据和毒性数据涉及的化合物进行匹配，得到共有化合物的二级质谱数据及对应的有无毒性二元标签；针对共有化合物，将每个二级质谱数据转化为分子结构特征概率向量，建立包含分子结构特征概率向量和有无毒性二元标签的总数据集；将总数据集划分为训练集、验证集和测试集，构建以分子结构特征概率向量作为输入，有无毒性作为输出的毒性预测模型。本公开还提供了毒性预测方法包括：将待预测的化合物二级质谱数据输入到毒性预测模型中进行毒性预测。
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公开(公告)号：CN116403658A
公开(公告)日：2023-07-07
申请号：CN202310335387.5
申请日：2023-03-31
Applicant: 中国科学院生态环境研究中心
Abstract: 本公开公开了一种污染物环境转化性能的预测方法，包括：获取目标污染物的第一目标反应性参数和目标环境介质的第二目标反应性参数，其中，上述第一目标反应性参数包括以下至少之一：第一电离势、第一亲和势、分子硬度和分子软度；上述第二目标反应性参数包括：氧化还原电势；将上述第一目标反应性参数和上述第二目标反应性参数输入预先训练好的活化能预测模型中，输出目标反应活化能，其中，上述目标反应活化能表征上述目标污染物在上述目标环境介质表面转化的反应活化能；以及根据上述目标反应活化能预测上述目标污染物在上述目标环境介质上的转化性能。
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公开(公告)号：CN116153432A
公开(公告)日：2023-05-23
申请号：CN202310095687.0
申请日：2023-01-18
Applicant: 中国科学院生态环境研究中心
Abstract: 本发明提供了一种化学品亚慢性毒性预测模型的建立方法、预测方法及电子设备。该建立方法包括：获取已知具有未观察到有害作用水平值的亚慢性毒性对应的化学品样本数据集，化学品样本数据集包括化学品的SMILES编码；将SMILES编码进行转换，得到具有N×F数字矩阵的化学品样本数据集；根据具有N×F数字矩阵的化学品样本数据集构建随机森林模型，并对随机森林模型进行交叉验证，得到最优化学品亚慢性毒性预测模型。
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公开(公告)号：CN118197429A
公开(公告)日：2024-06-14
申请号：CN202410342008.X
申请日：2024-03-25
Applicant: 中国科学院生态环境研究中心
IPC: G16B40/00 , G16B20/00 , G06N3/042 , G06N3/0464
Abstract: 一种化学品和内分泌干扰物靶点蛋白质的结合预测模型的建立方法，包括：获取多种化学品和内分泌干扰物靶点蛋白质的实际结合信息数据；将化学品的SMILES编码转换为分子图；将内分泌干扰物靶点蛋白质的序列信息转换为向量表示；针对每对化学品和内分泌干扰物靶点蛋白质的结合，将化学品的分子图和内分泌干扰物靶点蛋白质的向量表示输入至深度学习模型，输出化学品和内分泌干扰物靶点蛋白质的预测结合信息数据；根据实际结合信息数据和预测结合信息数据，对深度学习模型的网络参数进行优化，得到化学品和内分泌干扰物靶点蛋白质的结合预测模型。本发明建立了由化学品的分子结构和内分泌干扰物靶点蛋白质的序列信息到两者结合的预测模型，提高预测性能。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN109583662B
公开(公告)日：2022-09-02
申请号：CN201811500291.5
申请日：2018-12-07
Applicant: 中国科学院生态环境研究中心
Abstract: 一种大气污染二元混合物健康风险评价新方法，包括以下步骤：从文献或实际环境监测中获得大气中污染物浓度，选取近似浓度的污染物作为待评价的二元混合组分，并将实际环境暴露浓度转化为体外等价浓度；从公开数据库或文献中获得每种污染物的转录组数据和特定通路的体外生物测试信息，计算其混合效应数值、校正相对效能因子和联合毒性作用模式；对污染物体外等价浓度进行蒙特卡洛模拟并耦合校正相对效能因子，评价混合污染物的健康风险。本发明建立在污染物单体环境暴露浓度和生物测试数据的基础上，不依赖混合物毒性数据，便可评价其健康风险，节约人力物力成本，在实际环境混合暴露健康风险评价和环境安全性评估等领域具有广阔的应用前景。
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公开(公告)号：CN114678083A
公开(公告)日：2022-06-28
申请号：CN202210297944.4
申请日：2022-03-24
Applicant: 中国科学院生态环境研究中心
Abstract: 本公开提供了一种化学品遗传毒性预测模型的训练方法，可以应用于化学品环境健康风险评价技术领域。该化学品遗传毒性预测模型的训练方法包括：获取关于已知遗传毒性的化学品的原始数据，其中，上述原始数据包括上述化学品的化学编码、上述化学品的差异基因表达数据和上述化学品的体外高通量测试数据；根据上述原始数据生成训练样本数据集，其中，上述训练样本数据集中包括原子特征矩阵、连接关系矩阵、差异基因表达矩阵、体外高通量测试矩阵以及上述化学品的标签信息；以及利用上述训练样本数据集训练初始模型，得到化学品遗传毒性预测模型。本公开还提供了一种化学品遗传毒性的预测方法。
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公开(公告)号：CN113610326A
公开(公告)日：2021-11-05
申请号：CN202111058907.X
申请日：2021-09-09
Applicant: 中国科学院生态环境研究中心
Abstract: 本公开提供了一种用于预测环境持久性自由基生成性能的方法，包括：建立起始反应物结构模型，建立反应产物结构模型；根据起始反应物结构模型与反应产物结构模型，采用预设方法搜寻反应驻点，得到多条反应路径；根据每条反应路径对应的过渡态结构的能量与起始反应物结构的能量，计算污染物分子在颗粒物表面转化生成环境持久性自由基的活化能；根据高精度量子化学方法计算污染物分子的关键结构参数，建立污染物分子转化为持久性自由基活化能与关键结构参数的快速预测模型；根据污染物分子结构参数的简单计算进行其活化能推算从而预测污染物分子在颗粒物表面能否转化生成环境持久性自由基。
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公开(公告)号：CN108920889B
公开(公告)日：2021-08-03
申请号：CN201810694666.X
申请日：2018-06-28
Applicant: 中国科学院生态环境研究中心
Abstract: 一种化学品健康危害筛查方法，主要包括以下步骤：将已知药效药物结构和转录组学特征通过非负矩阵分解，建立结构‑健康影响‑转录组学的关联网络模型；分别从药物治疗作用和结构相似度对该关联网络模型进行内部验证；根据药物确定的药效与模型每种健康影响的结构匹配度获得化学品健康危害筛查标准；将该化学品健康危害筛查标准用于模型应用域内化学品健康危害的排序和筛查。本发明充分利用药物组学大数据，建立仅输入化学品结构即可同时获得其多种健康危害排序的评估筛查模型，克服化学品健康风险评价中单纯依赖结构相似性无法解决的复杂毒性准确预测和多种健康影响同时筛查这一难题，在化学品健康风险评价领域具有广阔的应用前景。
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公开(公告)号：CN112885415A
公开(公告)日：2021-06-01
申请号：CN202110092707.X
申请日：2021-01-22
Applicant: 中国科学院生态环境研究中心
Abstract: 一种雌激素活性预测模型的构建方法、雌激素活性的筛查方法、电子设备以及计算机可读存储介质，该雌激素活性预测模型的构建方法包括获取已知具有雌激素活性的化学品数据，所述化学品数据包括化学品的初始三维结构信息；优化所述初始三维结构信息，获得优化后的三维结构信息；基于优化后的三维结构信息，获得所述化学品的分子表面点云矩阵；将分子表面点云矩阵作为输入训练卷积神经网络模型，获得所述雌激素活性预测模型。本发明所构建的深度人工神经网络模型无需人为定义的可量化的结构参数作为分子描述符，节省了分子描述符计算和描述符挑选的时间和计算资源，且应用时对计算化学基础的要求更低。
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