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Modelingv1.0.0

NOAEL

使用机器学习预测不同暴露周期下的无可观察不良反应水平。

About

平台简介

NOAEL 是面向化学物质重复暴露毒性研究的预测工具,用于估计不同暴露周期下的无可观察不良反应水平。

工具以分子结构为输入,提供不同暴露周期的预测及相关结构特征分析,可用于化学品风险初筛和后续毒性实验规划。

Category
Modeling
Version
v1.0.0
Core Capabilities

核心功能

  1. 01

    NOAEL 预测

    根据化学结构估计重复给药毒性端点。

  2. 02

    暴露周期比较

    比较不同暴露时长的预测。

  3. 03

    结构解释

    分析影响预测的分子特征。

Video / Demo

演示视频

演示视频准备中

平台操作演示将在视频制作完成后上线。

Applications

应用场景

01

化学品风险初筛

优先识别需要进一步毒性实验的结构。

02

食品添加剂研究

辅助重复暴露风险的计算比较。

Representative Publication

代表论文

Qian J, et al. Predictive and explanatory themes of NOAEL through a systematic comparison of different machine learning methods and descriptors. Food and Chemical Toxicology. 2022;168:113325.