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公开(公告)号：CN117393060A
公开(公告)日：2024-01-12
申请号：CN202311324827.3
申请日：2023-10-13
Applicant: 中国科学院生态环境研究中心
Abstract: 一种挥发性有机物大气氧化反应速率常数预测模型的建立方法，包括：获取多种挥发性有机物在大气中与不同氧化物分别发生反应的反应速率常数数据；将挥发性有机物的SMILES编码和氧化物的SMILES编码分别转换为分子图；针对每种挥发性有机物和每种氧化物在大气中发生的反应，将挥发性有机物和氧化物的分子图输入至图神经网络模型，输出反应速率常数预测数据；根据反应速率常数数据和反应速率常数预测数据，对图神经网络模型的网络参数进行优化，得到挥发性有机物大气氧化反应速率常数预测模型。本发明建立了两种物质的分子结构到反应过程性质的预测模型，节省模型训练时对分子描述符的计算时间和资源，降低对计算化学基础要求，提高预测性能，扩大预测范围。
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公开(公告)号：CN116612821A
公开(公告)日：2023-08-18
申请号：CN202310484219.2
申请日：2023-04-28
Applicant: 中国科学院生态环境研究中心
Abstract: 一种化学品潜在生物靶点预测模型的建立方法、预测方法，该建立方法包括：获取蛋白质相互作用网络及化学品影响下包含差异化基因的转录组数据；将差异化基因的差异化分数沿蛋白‑蛋白相互作用网络扩散至临近基因节点，得到扩散后的差异化基因节点；分别计算每个基因节点与扩散后的差异化基因节点之间的平均最短距离；基于平均最短距离对蛋白质相互作用网络中基因节点进行排序，得到靶点蛋白预测列表；对扩散的参数进行调整直至靶点蛋白预测列表满足第一预测准确度条件；选择满足第一预测准确度条件的靶点蛋白预测列表的截断值，以使在截断值之前的靶点蛋白预测列表满足第二预测准确度条件。本发明利用该预测模型可快速、准确地预测潜在生物靶点。
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公开(公告)号：CN112634993A
公开(公告)日：2021-04-09
申请号：CN202011642815.1
申请日：2020-12-30
Applicant: 中国科学院生态环境研究中心
Abstract: 一种化学品雌激素受体激活活性的预测模型及筛查方法，该化学品雌激素受体激活活性预测模型的建立方法包括获取已知雌激素受体激活活性的化学品数据，其中，所述化学品数据包括化学品的SMILES编码；将SMILES编码转换得到M×N的数字矩阵；将获得的已知化学品的数据分为训练集和验证集，构建以SMILES数字矩阵为输入的卷积神经网络模型；使用训练集训练卷积神经网络模型，使用验证集确定卷积神经网络模型的最优超参数，得到最优卷积神经网络模型。本发明适用于大规模化学品雌激素激活活性的筛查，方法简单快速，效率高，该方法在化学品风险评价、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：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：CN118447962A
公开(公告)日：2024-08-06
申请号：CN202410490051.0
申请日：2024-04-23
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: G16C20/70 , G06N3/045 , G06N3/09 , G06Q10/0635 , G06Q50/26
Abstract: 本公开提供了一种根浓度因子预测模型的建立方法，可以应用于环境健康风险评价技术领域。该方法包括：获取多种化合物的第一数据集和第一标签；利用第一数据集和第一标签，对第一训练模型的第一模型参数进行优化，得到包含初级模型参数的初级模型；获取多种污染物的第二数据集和第二标签；利用第二数据集和第二标签，对初级模型的第二模型参数进行优化，得到根浓度因子预测模型。本公开还提供了一种根浓度因子预测模型的训练装置以及根浓度因子预测方法。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112885415B
公开(公告)日：2024-02-06
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
IPC: G16C20/30 , G06N3/0464 , G06N3/0985
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(56)对比文件Manz T A等.Improved atoms-in-moleculecharge partitioning functional forsimultaneously reproducing theelectrostatic potential and chemicalstates in periodic and nonperiodicmaterials《.Journal of chemical theory andcomputation》.2012,第8卷(第8期),2844-2867.刘芬.基于局部分子表面静电势参数的定量构效关系研究《.中国优秀硕士学位论文全文数据库工程科技Ⅰ辑》.2016,(第2期),第1.1.1节、第1.4节、第2章.郭明等.基于三维静电势参数研究 C60溶解性的构效关系《.物理化学学报》.2016,第19卷(第5期),432-435.Wang L等.SepPCNET: deeping learningon a 3D surface electrostatic potentialpoint cloud for enhanced toxicityclassification and its application tosuspected environmental estrogens.《Environmental Science & Technology》.2021,第55卷(第14期),9958-9967.Qi C R等.Pointnet: Deep learning onpoint sets for 3d classification andsegmentation《.Proceedings of the IEEEconference on computer vision and patternrecognition》.2017,652-660.堵锡华等.基于神经网络的喹诺酮羧酸类衍生物活性研究《.西北大学学报：自然科学版》.2019,第46卷(第9期),第918-926页.
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公开(公告)号：CN113610326B
公开(公告)日：2023-05-12
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
IPC: G06Q10/04 , G06Q10/0635 , G06Q50/26 , G16C20/20
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：CN105510483B
公开(公告)日：2018-02-16
申请号：CN201610067155.6
申请日：2016-01-29
Applicant: 中国科学院生态环境研究中心
IPC: G01N30/02
Abstract: 本发明公开了一种全自动在线检测血清中全氟及多氟化合物的系统，所述系统包括净化柱、分析柱、双三元液相色谱仪、三重四级杆质谱检测仪，利用双三元液相色谱仪的自动进样器直接吸取血清样品，向所述净化柱正向加载，并对所述分析柱进行冲洗；在血清样品加载完成后，对所述净化柱反冲洗脱目标化合物，并对所述分析柱进样；在血清样品洗脱结束后，线路连接返回初始阶段，利用做左泵实现对净化柱的再生，利用右泵将样品引入质谱检测仪，实现对血清中全氟化合物的检测。该系统无需再经过复杂的人工前处理过程，解决了传统仪器分析方法前处理过程耗时耗力以及样品流失严重的问题。
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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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