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机器学习算法在药物毒性预测中的应用评价 被引量：1
1
作者 章新友 陈豪 +5 位作者 王芝 李雪梅 徐华康 张亚明 周小玲 吴地尧 《中国新药杂志》 CAS CSCD 北大核心 2024年第2期110-117,共8页
目的:基于文献计量法评价机器学习算法在药物毒性预测中的应用现状,为相关研究和应用提供参考借鉴,以促进“医药+信息”学科的交叉发展。方法:以“毒性预测”、“定量构效关系(QSAR)”、“计算毒理学”、“机器学习”等为主题词,组合查... 目的:基于文献计量法评价机器学习算法在药物毒性预测中的应用现状,为相关研究和应用提供参考借鉴,以促进“医药+信息”学科的交叉发展。方法:以“毒性预测”、“定量构效关系(QSAR)”、“计算毒理学”、“机器学习”等为主题词,组合查询发表于中国知网、万方等数据库的相关文献,然后依据“所用算法种类”、“所应用的毒性预测环节”进行归类整理,对机器学习算法在药物毒性预测领域的应用现状进行综述。结果:共检索到相关有效文献122篇。机器学习已用于药物毒性预测的毒性数据集处理、药物信息表征筛选、预测模型训练等,其中应用于模型训练任务的算法次数与种类相较更多;虽然各种算法在药物毒性预测领域都有研究应用,而以支持向量机算法、随机森林算法与深度学习算法的应用较多;另外,文献多数认为基于深度学习或集成学习的模型预测性能较高。结论:机器学习算法在毒性预测领域中应用种类较多,而选择算法时需考虑的主要问题是数据集规模大小和算法运算速度,对异常数据、冗余数据、噪声数据的适应性以及算法的实现难度等;计算机辅助毒性预测相较传统的体内体外实验有着较多的优势,但仍有部分亟待解决的难题,包括医药数据相关板块的不少空缺、现有数据质量的亟待提升和药物信息表征如何选择等。 展开更多
关键词 机器学习 药物毒性预测 计算毒理学 定量构效关系
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基于元图同构网络的分子毒性预测
2
作者 黄云川 江永全 +1 位作者 黄骏涛 杨燕 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2024年第9期2964-2969,共6页
为了获得更准确的分子毒性预测结果,提出基于元图同构网络的分子毒性预测模型Meta-MTP。首先,使用图同构神经网络将原子作为节点、键作为边、分子作为图结构,以获取分子表征;使用预训练模型对图同构网络(GIN)初始化,使它获得更好的参数... 为了获得更准确的分子毒性预测结果,提出基于元图同构网络的分子毒性预测模型Meta-MTP。首先,使用图同构神经网络将原子作为节点、键作为边、分子作为图结构,以获取分子表征;使用预训练模型对图同构网络(GIN)初始化,使它获得更好的参数;引入基于分层注意力和局部增强的前馈Transformer;使用原子类型预测和键预测作为辅助任务提取更多的分子内部信息;通过元学习双层优化策略对模型进行训练;最后使用Tox21和SIDER数据集对模型进行训练。实验结果表明,在Tox21和SIDER数据集上,Meta-MTP具有良好的分子毒性预测能力,当样本数为10时,相较于FSGNNTR(Few-Shot Graph Neural Network-TRansformer)模型,Meta-MTP的曲线下面积(AUC)分别提高了1.4%和5.4%,相较于图同构网络(GIN)、图卷积网络(GCN)和GraphSAGE(Graph Sample and AGgrEgate)3种传统的图神经网络模型,Meta-MTP的AUC提高了18.3%~23.7%和7.3%~22.2%。 展开更多
关键词 深度学习 分子毒性预测 元学习 图同构网络 TRANSFORMER
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基于原子特性知识增强的分子毒性预测方法
3
作者 方舒言 刘宇 +2 位作者 侯阿龙 秦欢欢 刘嵩 《计算机技术与发展》 2024年第3期155-162,共8页
当前基于深度学习的化学分子毒性预测方法主要利用了分子的字符串表示,但现有的字符串表示模型忽视了分子中不同原子的特性知识,从而导致学习模型未能充分利用领域知识。针对上述问题,提出了显式引入氢原子及利用摩根指纹半径增强原子... 当前基于深度学习的化学分子毒性预测方法主要利用了分子的字符串表示,但现有的字符串表示模型忽视了分子中不同原子的特性知识,从而导致学习模型未能充分利用领域知识。针对上述问题,提出了显式引入氢原子及利用摩根指纹半径增强原子特性知识的方法,使得毒性预测模型能够学习到化学分子中原子的特性知识。在改进的毒性预测模型中,用氢原子及原子特性知识增强的分子摩根指纹标识符序列作为输入,并在嵌入层额外引入了分子摩根指纹的半径特征。为了验证方法的有效性,对预训练后的模型在主流的毒性预测数据集Tox21上进行了微调和测试。实验结果表明,相比于现有的基于分子序列的化学分子毒性预测方法,改进的方法在多个通道上取得了最佳的AUC分数。 展开更多
关键词 分子毒性预测 自监督学习 知识增强 药物发现 摩根指纹
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计算模型在化合物毒性预测方面的应用及展望
4
作者 许志旺 何王秋 孔韧 《现代计算机》 2024年第7期81-85,共5页
毒性研究是一项重要且复杂的科学工作,涉及到评估化学物质及其他物质对人类健康的潜在危害,也对环境保护和可持续发展起着重要作用。传统的基于分子、细胞与动物模型的毒理学实验,除了成本高昂且耗时的问题,还存在对动物不友好的局限性... 毒性研究是一项重要且复杂的科学工作,涉及到评估化学物质及其他物质对人类健康的潜在危害,也对环境保护和可持续发展起着重要作用。传统的基于分子、细胞与动物模型的毒理学实验,除了成本高昂且耗时的问题,还存在对动物不友好的局限性。随着计算机技术的迅猛发展,出现了计算毒理学模型的开发研究。相比于传统的毒理学实验,计算毒理学模型具有高效率、低成本、方便快捷的特点,逐渐成为毒理学研究的热点方向之一。介绍了包括机器学习在内的计算模型预测化合物毒性的研究方法及其在环境保护、毒性风险评估和药物设计等领域的应用,并进一步讨论了计算模型在毒性预测中存在的不足之处及可能的发展方向。 展开更多
关键词 计算毒理学 机器学习 毒性预测
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土壤中铜和镍的植物毒性预测模型的种间外推验证 被引量：11
5
作者 王小庆 李波 +2 位作者 韦东普 马义兵 黄占斌 《生态毒理学报》 CAS CSCD 北大核心 2013年第1期77-84,共8页
在基于物种敏感性分布法推导土壤金属生态阈值过程中,利用毒性预测模型对来源于不同土壤的毒理学数据进行归一化处理可消除土壤性质差异的影响,但目前建立的毒性预测模型仅限于少数物种。本研究通过比较土壤中小白菜、西红柿和大麦的铜... 在基于物种敏感性分布法推导土壤金属生态阈值过程中,利用毒性预测模型对来源于不同土壤的毒理学数据进行归一化处理可消除土壤性质差异的影响,但目前建立的毒性预测模型仅限于少数物种。本研究通过比较土壤中小白菜、西红柿和大麦的铜和镍的毒性预测模型应用于其他高等植物的预测效果,以及归一化前后各物种毒性阈值的种内变异程度,考察了土壤中铜和镍的植物毒性预测模型种间外推的可行性和适用范围,解决了铜和镍土壤生态阈值导出过程中的方法学问题。土壤中镍对小白菜的毒性预测模型能较好地预测芥菜和青椒的镍毒性阈值,利用该模型对芥菜和青椒在不同土壤中的镍毒性阈值进行归一化后亦能显著降低其种内变异,其种内变异系数分别从1.18和1.25降至0.31和0.06;但将镍对小白菜、西红柿和大麦的毒性预测模型应用于莴笋和莴苣的毒性阈值预测时,在pH<6.0的酸性土壤中其预测值均小于实测值,其实测值与预测值的比值在3.2到6.8之间。对小麦、黄瓜和青椒的铜毒性阈值而言,小白菜模型预测效果优于西红柿和大麦模型。利用西红柿模型归一化黄瓜铜毒性阈值,其毒性阈值的种内变异系数从0.83降至0.14。大麦的铜毒性预测模型能较准确地预测水稻、洋葱、芥菜、包菜和萝卜的毒性阈值,且这5个物种的铜毒性阈值经大麦模型归一化后其种内变异均显著降低。本研究结果可为土壤中铜和镍的植物毒性预测模型的种间外推提供科学依据。 展开更多
关键词 铜 镍 毒性预测模型 种间外推 高等植物
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四性、五味和归经对中药肝毒性预测价值的研究 被引量：7
6
作者 刘红杰 李天昊 +3 位作者 詹莎 陈灵修 崔会营 陈青山 《中药新药与临床药理》 CAS CSCD 北大核心 2015年第5期708-713,共6页
目的筛选四性、五味和归经中对中药肝毒性预测的重要因素,并对预测模型进行评估。方法文献检索肝毒性中药107味,非肝毒性中药431味。记录中药的四性(寒、热、温、凉和平)、五味(酸、苦、甘、辛、咸、淡和涩)和归经(肺经、胃经、脾经、... 目的筛选四性、五味和归经中对中药肝毒性预测的重要因素,并对预测模型进行评估。方法文献检索肝毒性中药107味,非肝毒性中药431味。记录中药的四性(寒、热、温、凉和平)、五味(酸、苦、甘、辛、咸、淡和涩)和归经(肺经、胃经、脾经、大肠经、心经、小肠经、膀胱经、肾经、心包经、三焦经、胆经和肝经),进行肝毒性中药、非肝毒性中药与其四性、五味和归经的相关性检验,并将相关性变量纳入数据库,利用SPSS Modeler进行数据分析并建立模型,筛选重要预测变量。使用Med Calc绘制各个模型预测概率的受试者工作特征曲线(receiver operator characteristic curve,ROC曲线),筛选各个模型预测的最佳分界值。结果建立了Logistic回归模型、神经网络模型和贝叶斯网络模型,3种模型预测变量重要性排名的前2位均有辛味;3种模型最佳预测分界值均在0.2附近(默认0.5),3种模型预测中药肝毒性的能力均距最优模型有一定差距。结论辛味可能是预测中药肝毒性的重要因素;数据挖掘技术对于中药肝毒性预测研究以及中药毒理学研究具有一定的应用价值。 展开更多
关键词 肝毒性预测 中药 四性 五味 归经
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水环境中重金属的生物毒性预测模型 被引量：16
7
作者 黄圣彪 王子健 《上海环境科学》 CAS CSSCI CSCD 北大核心 2002年第1期20-33,共14页
简要介绍了近年来发展的几种金属生物毒性预测模型,如FIAM、GSIM和BLM等模型。金属与生物有效性和毒性之间的关系,是制定金属的水质标准的依据,随着对金属形态及其生物有效性和毒性关系研究的深入,产生了很多的机理描述模型。描述金属... 简要介绍了近年来发展的几种金属生物毒性预测模型,如FIAM、GSIM和BLM等模型。金属与生物有效性和毒性之间的关系,是制定金属的水质标准的依据,随着对金属形态及其生物有效性和毒性关系研究的深入,产生了很多的机理描述模型。描述金属与生物作用的现存模型有多种,分别从多种角度解释了环境因素对金属形态分布及其生物毒性的影响,各模型在一定程度上可给出重金属的生物毒性信息,但都存在缺陷,不能完全替代毒性实验。建立合理的金属毒性预测模型,为建新的水质标准提供依据,正是国际环境界研究的热点。 展开更多
关键词 水环境 重金属 生物毒性 形态分布 毒性预测 模型
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基于gSpan算法的未知化合物毒性预测 被引量：4
8
作者 谢莹 吴建国 +1 位作者 李炜 许荣斌 《合肥工业大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2007年第10期1278-1280,共3页
gSpan算法是一种基于频繁图的挖掘算法。该算法基于无候选人产生的频繁子图,在图中建立字典序标号,将每个图映射为最小DFS code,再采用深度优先搜索策略挖掘频繁连接子图。与前人算法相比,该算法在生成候选子图时,冗余子图的产生量大大... gSpan算法是一种基于频繁图的挖掘算法。该算法基于无候选人产生的频繁子图,在图中建立字典序标号,将每个图映射为最小DFS code,再采用深度优先搜索策略挖掘频繁连接子图。与前人算法相比,该算法在生成候选子图时,冗余子图的产生量大大减少;在计算候选子图支持度时避免了大量重复扫描数据库,性能卓越。该文的贡献是将gSpan算法应用在挖掘与已知毒性化合物具有相同子结构的化合物研究工作中,进行未知化合物的毒性预测,对相关领域应用发展具有重要意义。 展开更多
关键词 频繁子图 毒性预测 化合物
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5-FU相关的药物疗效及毒性预测分子研究进展 被引量：8
9
作者 魏嘉 王立峰 刘宝瑞 《世界华人消化杂志》 CAS 北大核心 2005年第15期1889-1893,共5页
5-氟尿嘧啶(5-Fu)作为一种抗代谢药物,已广泛应用于各种实体肿瘤的治疗.但是,由于肿瘤及个体异质性的影响,仍有部分患者对该药不敏感或出现严重致死性毒性反应.药物基因组学和药物遗传学分别以mRNA的表达和DNA基因型的分析为参数,从DNA/... 5-氟尿嘧啶(5-Fu)作为一种抗代谢药物,已广泛应用于各种实体肿瘤的治疗.但是,由于肿瘤及个体异质性的影响,仍有部分患者对该药不敏感或出现严重致死性毒性反应.药物基因组学和药物遗传学分别以mRNA的表达和DNA基因型的分析为参数,从DNA/RNA水平上对药物的有效性、毒副作用以及患者的预后进行预测,针对不同个体选择药物,使真正意义上的化疗成为可能.本文着重论述了几个5-FU的疗效及毒性预测分子的药物基因组学和药物遗传学研究进展,初步探讨了他们在指导化疗药物选择方面的重要作用. 展开更多
关键词 药物疗效 毒性预测 分子研究 5-FU 药物基因组学 遗传学研究 5-氟尿嘧啶 实体肿瘤 mRNA
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苯胺、苯酚类化合物的QSAR研究及皮化材料的毒性预测 被引量：4
10
作者 石诗琦 何健锋 +3 位作者 董伟 罗杨 何有节 吴孟茹 《中国皮革》 CAS 北大核心 2013年第5期3-6,共4页
通过建立一元线性回归方程和多元逐步线性回归方程,分析皮革及制鞋生产中常用的苯胺、苯酚类化合物的结构特征与毒性的关系,同时将所建立的方程用于预测苯胺、苯酚类化合物的生物毒性,该项技术对皮革清洁化生产有着重要的指导性作用。... 通过建立一元线性回归方程和多元逐步线性回归方程,分析皮革及制鞋生产中常用的苯胺、苯酚类化合物的结构特征与毒性的关系,同时将所建立的方程用于预测苯胺、苯酚类化合物的生物毒性,该项技术对皮革清洁化生产有着重要的指导性作用。结果表明:本试验建立的多元逐步线性回归模型R2达0.873,且稳定性好,可以用于苯胺、苯酚类皮化材料毒性预测。 展开更多
关键词 QSAR 苯胺 苯酚 生物毒性 多元线性逐步回归 毒性预测
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喹烯酮及其代谢物的毒性预测及验证 被引量：3
11
作者 蒋慧 程林丽 +1 位作者 扶晓 张鑫 《饲料工业》 北大核心 2016年第24期44-50,共7页
以喹烯酮及其代谢物为研究对象,根据文献报道,建立起喹烯酮代谢组群,然后采取计算机辅助药物分子设计方法对它们的毒理活性进行比较分析,采用ADMET Predictor 6.5软件对各代谢组群的毒性作用进行预测,最后用文献报道的实验数据对毒性预... 以喹烯酮及其代谢物为研究对象,根据文献报道,建立起喹烯酮代谢组群,然后采取计算机辅助药物分子设计方法对它们的毒理活性进行比较分析,采用ADMET Predictor 6.5软件对各代谢组群的毒性作用进行预测,最后用文献报道的实验数据对毒性预测结果进行验证,探讨药物在动物体内的毒理活性关键物质。结果表明,该方法可行性较大,可以为喹烯酮的代谢毒理学研究和食品安全性评估提供参考数据和高效的技术手段。 展开更多
关键词 喹烯酮 代谢产物 毒性安全评价 毒性预测
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QSAR建模方法及其应用于化学物质毒性预测的研究进展 被引量：7
12
作者 陈雅菲 钟儒刚 《轻工科技》 2017年第2期29-31,共3页
定量构效关系(QSAR)是通过运用统计学方法建立化合物的化学结构与活性之间数学模型的一种方法,其在生物学、药学及毒理学等领域有着广泛的应用。介绍多元线性回归(MLR)、遗传算法(GA)、主成分分析(PCA)、偏最小二乘法(PLS)、人工神经网... 定量构效关系(QSAR)是通过运用统计学方法建立化合物的化学结构与活性之间数学模型的一种方法,其在生物学、药学及毒理学等领域有着广泛的应用。介绍多元线性回归(MLR)、遗传算法(GA)、主成分分析(PCA)、偏最小二乘法(PLS)、人工神经网络(ANN)和支持向量机(SVM)六种QSAR建模方法及其应用领域,比较其优缺点,并分析其在预测化学物质毒性方面的可行性,为不同建模方法在预测化合物毒性研究的应用提供了参考。 展开更多
关键词 定量构效关系 建模方法 毒性预测
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药物心脏毒性预测和早期发现 被引量：1
13
作者 谭初兵 刘巍 +2 位作者 吕超君 徐为人 汤立达 《中国药理通讯》 2010年第3期31-32,共2页
近10余年来，新药研发的投入虽有大幅增加，但成功上市的新药并没有相应的增多。分析发现，主要是因为在新药研发的不同阶段尤其是临床试验阶段有很多化合物因有效性和安全性等原因而被迫终止开发，其中毒性和安全因素占化合物在新药后... 近10余年来，新药研发的投入虽有大幅增加，但成功上市的新药并没有相应的增多。分析发现，主要是因为在新药研发的不同阶段尤其是临床试验阶段有很多化合物因有效性和安全性等原因而被迫终止开发，其中毒性和安全因素占化合物在新药后期开发过程中被淘汰比例的30％。在新药开发后期和临床应用阶段所发现的各种药物毒性作用给医药产业带来重大损失， 展开更多
关键词 毒性预测 药物 新药研发 早期 心脏 临床试验 开发过程 安全因素
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基于人工蜂群算法优化SVM的鱼类毒性预测模型
14
作者 鄂旭 周艺 李俏竺 《渤海大学学报（自然科学版）》 CAS 2021年第4期357-362,共6页
定量构效关系(QSAR)是预测鱼类急性毒性的常用手段,其中多维构效关系为非线性回归问题,在处理这种非线性问题时往往存在一定的局限性.为了更加准确地预测鱼类急性毒性,本文利用了在非线性情况下表现良好的支持向量机(SVM)进行预测,提出... 定量构效关系(QSAR)是预测鱼类急性毒性的常用手段,其中多维构效关系为非线性回归问题,在处理这种非线性问题时往往存在一定的局限性.为了更加准确地预测鱼类急性毒性,本文利用了在非线性情况下表现良好的支持向量机(SVM)进行预测,提出了一种基于人工蜂群算法(ABC)优化支持向量机的鱼类毒性LC50预测模型,并与SVM、GA-SVM、PSO-SVM模型的结果进行对比.结果表明,ABC-SVM模型的预测准确率已达到了85.166%,在迭代多次的情况下,运行时间仅46.518秒,具有最高的预测精度、最小的误差,是相对高效的一种鱼类毒性预测方法. 展开更多
关键词 支持向量机 人工蜂群算法 鱼类毒性预测 预测精度 运行效率
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基于机器学习算法的食品污染物神经毒性预测模型建立 被引量：3
15
作者 周悦 李潇岚 +2 位作者 程薇 冯艳 王艳 《现代食品科技》 CAS 北大核心 2022年第4期216-223,306,共9页
基于机器学习算法建立分类预测模型,研究常见食品中化学性污染物的理化结构与其神经毒性间关联。通过查阅文献建立化合物数据库,纳入包含影响神经分化成熟、影响神经元迁移/空间定向等各类神经毒性机制化合物57种,无神经毒性化合物50种... 基于机器学习算法建立分类预测模型,研究常见食品中化学性污染物的理化结构与其神经毒性间关联。通过查阅文献建立化合物数据库,纳入包含影响神经分化成熟、影响神经元迁移/空间定向等各类神经毒性机制化合物57种,无神经毒性化合物50种。运用R、SPSS软件,使用随机森林(Random Forests,RF)、类神经网络(Artificial Neural Network,ANN)、支持向量机(Support Vector Machine,SVM)等机器学习算法筛选分子描述符并构建分类模型,预测化合物神经毒性。结果显示随机森林算法模型综合表现最佳,十折交叉验证准确率70.24%,训练集、测试集预测准确率分别达95.51%和83.33%,曲线下面积分别达0.99和0.85,是个较为理想的算法。本研究基于机器学习算法建立的分类模型可通过化合物的分子描述符准确预测化合物的神经毒性。在多种机器学习算法中,基于随机森林算法建立的预测模型表现最优。分子描述符重要性结果显示,化合物神经毒性主要与其质量加权Burden矩阵最大特征值有关。 展开更多
关键词 食品污染物 神经毒性 机器学习 毒性预测
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计算毒理学在农药毒性预测、活性筛查及风险评估中的应用 被引量：1
16
作者 沈超 孙成亮 +5 位作者 郭沛霖 潘兴鲁 吴小虎 徐军 郑永权 董丰收 《植物保护》 CAS CSCD 北大核心 2023年第5期279-287,共9页
农药在农业病虫草害的防控中起着重要作用,但农药应用后其母体和转化产物在农产品和水体、土壤、空气等环境中的残留存在一定的生物活性或毒性风险。传统的农药活性和毒性的评估手段不仅耗时、耗力、耗成本,且违背实验动物“3R”原则,... 农药在农业病虫草害的防控中起着重要作用,但农药应用后其母体和转化产物在农产品和水体、土壤、空气等环境中的残留存在一定的生物活性或毒性风险。传统的农药活性和毒性的评估手段不仅耗时、耗力、耗成本,且违背实验动物“3R”原则,也难以快速准确预测种类繁多且不断增加的农药化学品对人体和生态健康的风险。计算毒理学为农药化合物的毒性预测、活性筛查及风险评估提供了新的研究手段。本文主要介绍计算毒理学的发展及其在农药毒性预测、活性筛查及风险评估中的应用现状,以期为新时代背景下农药对人类健康及环境安全的风险评估提供新思路。该领域的研究对指导农药的安全生产、科学使用管理具有重要意义,对生态系统的保护具有重要参考价值。 展开更多
关键词 计算毒理学 农药 毒性预测 活性筛查 风险评估
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探讨定量构效关系模型在药物及其杂质毒性预测方面的应用 被引量：4
17
作者 白雅婷 南楠 尹婕 《中国药事》 CAS 2019年第10期1174-1180,共7页
随着定量构效关系(QSAR)模型从二维至多维的不断发展,它被越来越广泛地应用于各个领域,同时也为药品的监管提供了新的参考方案。QSAR模型对于杂质的毒性预测可应用于药品的研发和质量控制过程,有利于控制药品的安全风险,缩减企业的研发... 随着定量构效关系(QSAR)模型从二维至多维的不断发展,它被越来越广泛地应用于各个领域,同时也为药品的监管提供了新的参考方案。QSAR模型对于杂质的毒性预测可应用于药品的研发和质量控制过程,有利于控制药品的安全风险,缩减企业的研发成本。QSAR模型的应用程序也在不断优化,以确保QSAR模型可以不断地适用于新药及未知杂质的毒性研究。本文从QSAR模型的建模基础及发展历程出发,对近年来该模型在药物及其杂质毒性预测方面的应用研究报道进行了归纳总结。 展开更多
关键词 定量构效关系模型 QSAR 杂质 毒性预测
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培氟沙星毒性预测与实验数据比较研究 被引量：2
18
作者 武英豪 程林丽 +2 位作者 沈建忠 胡烨 刘莹莹 《饲料工业》 北大核心 2017年第20期43-47,共5页
培氟沙星(简称PFLX)是目前活性最强、临床疗效最好的氟喹诺酮类药物,也是典型的人兽共用化学合成药。但是,培氟沙星具有一定的毒性,它用于畜牧生产时可能会残存于动物性食品中,从而通过食物链危害人类的身体健康。文章的目的是利用计算... 培氟沙星(简称PFLX)是目前活性最强、临床疗效最好的氟喹诺酮类药物,也是典型的人兽共用化学合成药。但是,培氟沙星具有一定的毒性,它用于畜牧生产时可能会残存于动物性食品中,从而通过食物链危害人类的身体健康。文章的目的是利用计算机辅助药物设计技术,对培氟沙星进行毒性预测,分析和讨论预测值与文献发表的传统实验数据的吻合度和差异,以期能够为该药的毒理学研究和兽药安全性评价提供参考和帮助。 展开更多
关键词 培氟沙星 毒性预测 兽药安全性评价 比较研究
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呋塞米杂质B的潜在毒性预测研究 被引量：2
19
作者 姜宏宇 王翰洵 王健 《中南药学》 CAS 2021年第12期2517-2520,共4页
目的基于计算化学方法,研究呋塞米工艺路线中杂质B的潜在毒性。方法通过分子模拟方法,预测呋塞米工艺路线中杂质B可能影响的蛋白靶标,以及可能引起的毒副作用。结果预测发现,杂质B可能会与碳酸酐酶2、甲状腺素结合球蛋白和巨噬细胞抑制... 目的基于计算化学方法,研究呋塞米工艺路线中杂质B的潜在毒性。方法通过分子模拟方法,预测呋塞米工艺路线中杂质B可能影响的蛋白靶标,以及可能引起的毒副作用。结果预测发现,杂质B可能会与碳酸酐酶2、甲状腺素结合球蛋白和巨噬细胞抑制因子结合。该结果可能与呋塞米使用过程中的甲状腺功能亢进有关。结论分子模拟方法可用于研究药物制备过程中杂质的潜在靶标,进而预测其可能引起的毒副作用。 展开更多
关键词 呋塞米 计算化学 靶点识别 毒性预测
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基于3D体外培养模型的化学物质肝毒性预测研究进展 被引量：2
20
作者 闫路 苟潇 +3 位作者 彭颖 高瑞泽 田明明 张效伟 《生态毒理学报》 CAS CSCD 北大核心 2022年第1期299-312,共14页
精准预测化学物质肝毒性对保护人类生命健康安全具有重要意义。为了避免动物实验固有的物种间差异性和局限性,开发和利用与人源肝脏生理功能直接相关的体外模型至关重要。三维(3D)体外细胞培养模型相比于二维(2D)模型能更好地保留肝细... 精准预测化学物质肝毒性对保护人类生命健康安全具有重要意义。为了避免动物实验固有的物种间差异性和局限性,开发和利用与人源肝脏生理功能直接相关的体外模型至关重要。三维(3D)体外细胞培养模型相比于二维(2D)模型能更好地保留肝细胞代谢功能,再现肝脏内多种细胞相互作用的复杂环境,是体外模拟肝脏生理功能的一大进步,并初步在药物毒性评估方面获得应用的同时,也被引入到环境毒理学领域用于预测环境化学物质的肝毒性。本文介绍了目前常用3D体外细胞培养模型的制备方法,综述了其在环境化学物质(纳米材料、持久性有机污染物和新型有机污染物等)肝毒性预测方面的应用现状,最后探讨了3D肝细胞体外培养模型在有害结局路径指导下开展肝毒性预测的研究与应用前景。 展开更多
关键词 肝毒性预测 环境化学物质 3D肝细胞体外培养 有害结局路径
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