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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN109583662A
公开(公告)日：2019-04-05
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：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：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：CN108920889A
公开(公告)日：2018-11-30
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
IPC: G06F19/00
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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