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[发明专利]基于金属形态和有效性的水生生物毒性预测方法-CN201510530797.0在审
发明人：穆云松;吴丰昌;廖海清;赵晓丽;赵玉杰;白英臣;王颖 -专利权人：中国环境科学研究院
申请日： 2015-08-26 - 公布日： 2015-11-18 - 主分类号： G06F19/00 文献下载
摘要：本发明涉及环境中有毒物质预测领域，具体为基于金属形态和有效性的水生生物毒性预测方法，根据金属的结构特征、外部环境条件与水生生物毒性效应的定量关系预测未知金属的“原位”毒性终点；是综合金属的生物有效性和特殊致毒机理建立的金属毒性耦合预测模型，并将其应用于预测未知金属毒性效应终点的一种方法。本发明基于金属的生物有效性和致毒机理，构建金属毒性预测模型，通过QSAR模型方法预测未知毒性值，快速、简单，依赖较少的试验测试数据完成多种毒性数据缺乏金属的“原位”毒性终点预测。
基于金属形态有效性水生生物毒性预测方法

[发明专利]评价纳米金属氧化物健康效应的QSAR毒性预测方法-CN201510333022.4有效
发明人：穆云松;吴丰昌;廖海清;赵晓丽;白英臣;刘跃丹;庞成芳;郄玉 -专利权人：中国环境科学研究院
申请日： 2015-06-16 - 公布日： 2017-09-15 - 主分类号： G06F19/00 文献下载
摘要：本发明涉及环境中有毒物质预测领域，具体为评价纳米金属氧化物健康效应的QSAR毒性预测方法，根据纳米金属氧化物的结构特征与细胞毒性效应的定量关系预测未知金属氧化物的毒性终点；是综合纳米金属氧化物的理化结构参数和特殊致毒机理建立的纳米金属毒性预测模型，并将其应用于预测未知毒性效应终点的一种方法。本发明基于纳米金属氧化物的作用模式和致毒机理，构建纳米金属毒性预测模型，通过QSAR模型方法预测未知毒性值，快速、简单，依赖较少的试验测试数据完成多种毒性数据缺乏化合物的毒性终点预测。
评价纳米金属氧化物健康效应 qsar 毒性预测方法

[发明专利]基于深度集成机器学习模型的毒性预测方法及系统-CN202310815558.4有效
发明人：董兆敏;李育哲;王蓓丽;陈丽莉;李书鹏;郭丽莉 -专利权人：北京建工环境修复股份有限公司
申请日： 2023-07-05 - 公布日： 2023-09-12 - 主分类号： G06F18/243 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于深度集成机器学习模型的毒性预测方法及系统，包括：基于随机森林、支持向量机回归、有向信息传递神经网络及Attentive FP模型作为基模型搭建Stacking集成模型，利用急性毒性数据构建数据集对Stacking集成模型进行训练及评价，并基于活性悬崖来划分毒性预测模型的适用域，生成毒性预测模型，获取待测毒性数据对应的分子描述符表示及分子同表示，作为毒性预测模型的输入，获取待测毒性数据的毒性预测值本发明通过Stacking集成模型提高最终的预测结果的准确性和稳定性，并且将不同类型的算法组合在一起提高预测的鲁棒性，为急性毒性的准确预测提供应用工具。
基于深度集成机器学习模型毒性预测方法系统

[发明专利]诱导肝毒性预测方法、装置、计算机设备及存储介质-CN202010835987.4在审
发明人：曹东升;印明柱;陈翔;付丽;刘璐 -专利权人：中南大学
申请日： 2020-08-19 - 公布日： 2020-12-25 - 主分类号： G16H70/40 文献下载
摘要：本申请涉及一种诱导肝毒性预测方法、装置、计算机设备及存储介质，所述方法包括：获取待预测化合物的特征信息；将所述特征信息输入肝毒性预测模型，得到所述待预测化合物的肝毒性预测结果；将所述特征信息输入各肝脏不良反应等级预测模型，得到所述待预测化合物的各肝脏不良反应等级预测结果；将所述特征信息输入各肝脏不良反应类别预测模型，得到所述待预测化合物的各肝脏不良反应类别预测结果；根据所述肝毒性预测结果、各所述肝脏不良反应等级预测结果以及各所述肝脏不良反应类别预测结果，确定所述待预测化合物的诱导肝毒性综合预测结果。上述方法对于一个待预测化合物得到了与肝毒性相关的多方面预测结果，使得上述诱导肝毒性预测方法的应用范围更加广泛。
诱导毒性预测方法装置计算机设备存储介质

[发明专利]基于模型预测的生物毒性预测方法-CN201510592015.6在审
发明人：冯承莲;吴丰昌;符志友;李小峰 -专利权人：中国环境科学研究院
申请日： 2015-09-17 - 公布日： 2015-12-30 - 主分类号： G06F19/00 文献下载
摘要：本发明涉及环境中有毒物质预测领域，具体为基于模型预测的生物毒性预测方法，步骤一，替代物种的选择；步骤二，用替代物种进行毒性预测，获得未知物种的毒性数据；步骤三，预测数据的筛选。本发明将生物毒性预测的方法应用于物种的毒性研究，锌的水质基准推导案例研究从侧面证明了ICE模型对物种的毒性进行预测的可行性，这也就解决了部分污染物的毒性数据不足导致水质基准无法准确推导的难题。并避免了对实验生物的损害，减轻环境污染，从而提供了一种快速的、简单且境友好的生物毒性研究方法。在面临水质基准和风险评估等需要大量生物毒性数据进行分析的情况下，面对部分污染物数据不足的情况，毒性预测的方法则成为一种更经济、更便捷的方法。
基于模型预测生物毒性方法

[发明专利]基于深度学习的VOCs分子毒性预测方法、装置和介质-CN202310568650.5在审
发明人：王文重;程平;黄玉梁;石磊;刘立峰;张建军 -专利权人：珠海高凌信息科技股份有限公司;上海大学
申请日： 2023-05-18 - 公布日： 2023-09-22 - 主分类号： G16C20/30 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于深度学习的VOCs组分分子毒性预测方法，包括：根据毒性预测标准，预处理VOCs组分分子数据；使用深度学习算法处理所述预处理后的VOCs组分分子数据，构建VOCs毒性预测模型；向所述VOCs毒性预测模型中输入VOCs物质的组分分子参数，得到所述VOCs物质的毒性预测结果。本发明利用深度学习技术手段实现VOCs挥发性有机物组分分子毒性预测，并与现有的VOCs毒性预测方法进行对比，结果表明基于深度学习的VOCs毒性预测方法表现效果明显优于当前基于相似度和基于特征的方法，且该方法简单易用
基于深度学习 vocs 分子毒性预测方法装置介质

[发明专利]土壤金属毒性预测方法、装置、电子设备及存储介质-CN202110055449.8在审
发明人：王学东 -专利权人：首都师范大学
申请日： 2021-01-15 - 公布日： 2021-05-04 - 主分类号： G16C20/30 文献下载
摘要：本发明提供一种土壤金属毒性预测方法、装置、电子设备及存储介质，首先根据获取的待预测土壤的理化性质参数以及金属元素总浓度，确定待预测土壤中的各金属元素剂量；然后确定出待预测土壤中的待测金属离子特征参数，并结合土壤金属毒性预测模型，对待预测土壤的金属毒性效应进行预测。由于采用了土壤金属毒性预测模型，可以避免进行几何数级生态毒理试验的同时能够准确地预测不同土壤环境条件的金属毒性效应。同时，由于金属元素的生态风险和修复标准建立相对较慢，土壤金属毒性预测模型能够预测未知金属毒性数据，并且适用于范围较广的土壤环境条件，为金属生态风险评价和相应标准的制定提供依据，具有广阔的应用前景。
土壤金属毒性预测方法装置电子设备存储介质

[发明专利]一种中药化学成分肾毒性预测与评价方法-CN202210029069.1在审
发明人：李晗;张广平;宋玲;高云航;陈腾飞;彭博;侯红平;张钟秀 -专利权人：中国中医科学院中药研究所
申请日： 2022-01-11 - 公布日： 2022-05-24 - 主分类号： G16C20/30 文献下载
摘要：本发明公开了一种中药化学成分肾毒性预测与评价方法，基于计算毒理学技术构建对中药化学成分的肾毒性进行预测的模型，并将构建肾毒性预测模型与高内涵分析肾小球内皮细胞毒性评价相结合，实现对含有潜在肾毒性成分的中药方剂进行预测与评价本发明利用毒性替代方法，将精准预测与有效评价相联合，成功发明了从模型构建‑毒性测试‑毒性评价的全景式动态中药肾毒性毒性发现与评价，致力于更科学、更精准、更全面地评价、降低和预防中药不良反应事件的发生，提高临床用药的安全性
一种中药化学成分毒性预测评价方法

[发明专利]药物毒性预测模型的训练方法及装置、药物毒性预测方法及装置-CN202211706021.6在审
发明人：王小东;姚盟成;汪晓晓;郭雪玉;高祥瑞;张帆;李阳;赖力鹏 -专利权人：北京晶泰科技有限公司
申请日： 2022-12-29 - 公布日： 2023-02-03 - 主分类号： G16B5/00 文献下载
摘要：本申请公开了一种药物毒性预测模型的训练方法及装置、药物毒性预测方法及装置，通过获得多组测试细胞的基因表达数据；根据基因表达数据，筛选出训练化合物的关键特征；以多组测试细胞的基因表达数据中的关键特征的基因表达数据和相应的毒性标签训练机器学习模型，得到药物毒性预测模型；然后利用训练完成的药物毒性预测模型预测药物的毒性；本申请实现了基因表达数据和机器学习的结合，既能提高预测的高通量、通用性和准确性，还能降低预测的资金成本和时间成本。
药物毒性预测模型训练方法装置

[发明专利]一种预测中药材加工废水急性毒性的方法-CN201810710383.X在审
发明人：李伟光;吕龙义 -专利权人：哈尔滨工业大学
申请日： 2018-07-02 - 公布日： 2018-11-27 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：一种预测中药材加工废水急性毒性的方法，本发明涉及预测中药材加工废水急性毒性的方法。本发明为了解决现有急性毒性检测技术操作复杂及成本高昂的问题。本发明包括：一：针对要测水样，检测UV₂₅₄、VFA及急性毒性三个指标，每天检测一次，收集大于等于一个月的检测数据；二：建立预测模型；三：通过预测模型计算出急性毒性的预测值，与急性毒性实测值进行比较，若满足准确性要求，则将预测模型用于急性毒性的预测；若不满足，则重新执行步骤一至步骤二建立预测模型；四：若水质不变，每三个月进行一次预测模型校验；若水质有变动，则立即进行预测模型校验；若不满足准确性要求，则重新建立预测模型。
急性毒性预测模型中药材加工预测准确性要求废水校验工业废水处理急性毒性检测水质技术操作检测数据重新建立重新执行检测实测水样

[发明专利]一种小样本分子毒性预测方法-CN202310120430.6有效
发明人：赵鑫;刘晶晶;张涛 -专利权人：天津大学
申请日： 2023-02-16 - 公布日： 2023-05-12 - 主分类号： G16C20/30 文献下载
摘要：本发明提供了一种小样本分子毒性预测方法，包括将毒性数据集中的化合物转化成图结构数据；基于多分类模块图神经网络模型搭建预训练模型，构建预训练模型的训练集，将预训练模型的训练集输入至预训练模型中进行预训练模型的训练；对预训练模型进行变型，并对变形后的预训练模型进行迁移训练获得小样本分子毒性预测模型；利用小样本分子毒性预测模型进行毒性预测。本发明所提出的方法适用于只有少量训练样本的分子毒性预测任务，可以在只有少量训练样本情况下达到较高的毒性预测准确率。
一种样本分子毒性预测方法

[发明专利]一种土壤环境污染物风险预测方法及系统-CN202211461677.6在审
发明人：郭广慧;雷梅;万小铭 -专利权人：中国科学院地理科学与资源研究所
申请日： 2022-11-17 - 公布日： 2023-04-07 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明提供一种土壤环境污染物风险预测方法及系统，该方法包括：确定土壤环境中对种类的植物和动物具有影响的毒性物质，并建立物种敏感度曲线；获取工业园区影响毒性物质累积暴露量的环境因子，并基于环境因子确定影响毒性物质累积暴露量的主要环境因子；基于主要环境因子，结合时间序列和多变量自回归模型建立时序演变预测模型；基于物种敏感度曲线以及由时序演变预测模型预测的未来土壤环境中毒性物质的累积暴露量，同时结合联合概率密度模型建立风险预测模型，风险预测模型至少用于对工业园区的土壤环境在未来受毒性物质污染的概率进行预测；基于预测模型预测土壤环境未来受毒性物质污染的概率预测值。
一种土壤环境污染物风险预测方法系统

[发明专利]毒性预测模型的构建方法及预测模型、预测方法及装置-CN202211682054.1有效
发明人：王小东;汪晓晓;姚盟成;高祥瑞;李阳;张帆;郭雪玉;赖力鹏 -专利权人：北京晶泰科技有限公司
申请日： 2022-12-27 - 公布日： 2023-03-28 - 主分类号： G16C20/50 文献下载
摘要：本申请提供了毒性预测模型的构建方法及预测模型、预测方法及装置，解决了现有技术中药物毒性预测准确性差的技术问题。本申请提供的药物毒性预测模型的构建方法，获得经多个带有毒性分类标签的化合物分别处理检测细胞得到的相应的高内涵图像，对高内涵图像进行预处理得到多张单细胞图像，以多张单细胞图像随机分为训练集以及验证集，并对初始预测模型进行训练和验证，以得到药物毒性预测模型。在对模型进行训练的时候，输入为多张单细胞图像，去掉了原始高内涵图像中大量的冗余信息；以单细胞图像为单位进行特征提取，将提取的特征组合成特征序列并进一步进行特征聚合，从而将化合物与毒性的生理特征建立联系，从而提高药物毒性预测的准确性。
毒性预测模型构建方法装置

[发明专利]一种基于作用模式的人类发育毒性预测的方法-CN202110677549.4在审
发明人：史薇;谭皓月;陈钦畅;于红霞 -专利权人：南京大学
申请日： 2021-06-18 - 公布日： 2021-09-17 - 主分类号： G16C20/70 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于作用模式的人类发育毒性预测的方法，属于化学品的人类发育毒性虚拟筛选与活性预测领域。包括构建化合物活性数据集，基于人类发育毒性作用模式，选取了有害结局路径，收集了有害结局路径信号通路上的研究事件及其活性数据；并基于所述数据集构建第一预测模型；然后利用若干种具有体内实验数据的化合物，以及利用所述第一预测模型对具有体内实验数据的化合物进行预测的预测结果，利用朴素贝叶斯算法训练得到第二预测模型；将待测化合物输入到所述第一预测模型中进行定性预测，并将定性预测结果输入所述第二预测模型，完成对化学品的人类发育毒性进行预测。本发明可以对潜在基于作用模式的人类发育毒性化学品进行高通量筛查。
一种基于作用模式人类发育毒性预测方法

[发明专利]基于图神经网络模型预测药物互作所致肝毒性的方法-CN202210717050.6有效
发明人：季序我;彭鑫鑫;余丹阳;郭雪娇 -专利权人：普瑞基准生物医药（苏州）有限公司;普瑞基准科技（北京）有限公司;北京普康瑞仁医学检验所有限公司
申请日： 2022-06-23 - 公布日： 2022-09-06 - 主分类号： G16H70/40 文献下载
摘要：本发明公开了基于图神经网络模型预测药物互作所致肝毒性的方法，包括建立基于图神经网络的预测药物互作所致肝毒性的深度学习模型，基于所述深度学习模型进行药物互作所致肝毒性预测，其中，利用基于图神经网络构建的药物分子编码器对两个药物分子编码，通过全连接神经网络预测出两个药物互作所致肝毒性分数，根据预测出的肝毒性分数，判断上述两个药物联用是否会导致肝毒性出现。本发明不仅在一定程度上减少了药物联用临床前毒性研究开发的资金与时间投入，同时还能准确预测出药物联用时的药物互作肝毒性，避免了患者因联用多种药物对肝造成的损伤，减少了在开发新的治疗方案时不必要的药物联用临床实验
基于神经网络模型预测药物所致毒性方法

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