【知识分享】在水与环境领域,AI发挥这些作用

融合神经网络、支持向量机、分类回归树等AI算法,可以对更为复杂的水环境水质变化及其地球生物化学过程进行集成模拟,为水体水质保护与恢复提供重要的模型工具。2.风险物质检测与毒性评估将AI与光谱分析技术进行结合,是时下的研究热点。近红外光谱可用于快速检测生化需氧量等水体水质指标,而耦合以最小二乘支持向量机为...

JPA中科院1区:天然产物虚拟筛选-相互作用-表型的靶标鉴定策略—以...

图2通过使用氧-葡萄糖剥夺(OGD)诱导的PC12细胞和大脑中动脉闭塞(MCAO)大鼠模型的体外和体内实验证实了丹参提取物(SME)的神经保护作用3、丹参提取物(SME)的虚拟筛选和靶标预测虚拟筛选(VS)是一种计算方法,它利用计算机模拟来快速且经济高效地预测大量化合物与生物靶标之间的结合相互作用,从而加速药物靶标发现过程。

食品科学新发文:分子对接与分子动力学模拟将成为食品领域未来,已...

CADD(ComputerAidedDrugDesign):计算机辅助药物设计,依据生物化学、酶学、分子生物学以及遗传学等生命科学的研究成果,针对这些基础研究中所揭示的包括酶、受体、离子通道及核酸等潜在的药物设计靶点,并参考其它类源性配体或天然产物的化学结构特征,以计算机化学为基础,通过计算机的模拟、计算和预算药物与受体生物大分子...

以生物模拟解决药物研发的“痛点”和“难点”,Certara如何成为破...

包括基于生理的药代模型(PBPK),基于模型的荟萃分析(MBMA)、定量药理学模型、定量系统药理学模型、系统安全性与毒理学模型、SimcypVirtualBioequivalence等,通过建模和模拟加速药物的发现和开发,提高决策的准确性,减少药物开发过程中的浪费,避免不必要的人体或动物试验。

计算机在新药研发中的五个运用

往往副作用过大是临床实验失败中仅次于疗效不佳的第二大因素,而往往越早发现或预测出副作用往往能节省大量的时间和金钱。为了检验电脑模型能否准确预测出药物的副作用,来自加利福尼亚大学制药化学家以及诺华生物医学研究所毒理学家用现有656种已经知道具有副作用的药物进行验证,并对成千上万未知化学物进行副作用预测。

原料安全背后的隐忧与争议,又一批成分“生变”

从试验方法来看,国内传统的毒理学评价模型通常是采用动物测试,进行皮肤和眼刺激、皮肤过敏和光毒及光敏性等方面的试验(www.e993.com)2024年11月12日。2016年,3T3NRU光毒性检测方法被纳入《化妆品安全技术规范》中,随后,包含纳米技术、基因组学和计算机模拟等科技的动物替代测试方法兴起,也意味着国内的毒理学评价模型逐渐成熟。

DeepTech发布《前沿技术赋能新药研发-人工智能|合成生物学|基因递...

(2)从计算机辅助到人工智能技术,苗头化合物筛选效率提升在人工智能时代,深度生成模型的出现使得药物分子的生成得以更好地解决。生成模型能够从特定训练样本学习到样本的属性,然后自动生成具有类似特征的新实体,所以可以应用于分子设计和苗头化合物的筛选,提升筛选效率。例如,InsilicoMedicine和药明康德在2019年通过深...

陈景文教授团队:PBT化学品的计算毒理学筛查技术

环境计算毒理学应用于PBT化学品的筛查预测,是其服务于化学品风险防控和新污染物治理的核心使命。筛查,就是基于计算毒理学的蕴含的科学规律和模型,区分哪些是PBT化学品;预测,就是定量地给出相关化学品P,B和T属性的参数值。通过模拟实验和分子模拟计算,团队揭示了化学品的环境分配与降解转化(如生理毒...

Nature文献速读!多位生物医学领域“大牛”研究方法流出,学会这些...

代谢组学是通过比较对照组和实验组,以寻找代谢谱差异的研究方法,近年来,代谢组学在疾病诊断,病理研究,新药开发,药物毒理学,动植物、微生物,营养学等医学与人类健康和疾病密切相关的领域有着广泛的应用,在复杂数据中,人工智能算法用于生物标志物挖掘的组合是解决问题和实施健康科学新技术的常用方法。利用机器学习作为从...

「超级细菌」魔咒或将打破,MIT利用深度学习发现新型抗生素

毒理学、化学特性及功效安全性研究:这两种化合物在体外实验中表现出良好的安全性,包括非溶血性、不结合金属离子、无基因毒性、化学稳定性以及在小鼠体内的安全性。体内功效实验:在小鼠金黄色葡萄球菌皮肤感染和大腿感染模型中,化合物1表现出显著的抗菌活性。