化合物毒性预测专家系统 V1.02

成果基本信息
关键词：	化合物;毒性预测;专家系统;药物;QSAR
成果类别：	应用技术	技术成熟度：	成熟应用阶段
体现形式（基础理论类）：		体现形式（应用技术类）：	新产品
成果登记号：	20120164	资源采集日期：	2012-07-20

研究情况
单位名称：	中国医科大学药学院	技术水平：	国际先进
评价证书号：		评价单位：	辽宁省科技厅
评价日期：	2011.11.01	评价证书号：

转化情况
转让范围：	限国内转让	推广形式：	技术服务
已转让企业数（个）：	0

联系方式
联系人（平台）：	孵化基地	联系人（平台）电话：	0771-3394012
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成果简介
《化合物毒性预测专家系统V1.02》(Expert System for Predicting the Toxicity of Compounds V1.02)是为了适应当前复杂多变的化合物安全形势的需要，加快推进化合物的毒性预测、药物的合理化设计以及重大污染物或食品安全事件的预警，使之成为应对工业生产、科学研究和日常监管等各种环境下的高效管理信息系统。现在流通的数十万种化合物中，只有少数化合物具有安全性评价资料，而大多数没有任何毒性资料或毒性资料不全的化合物继续使用，对人类的生命及环境造成巨大安全隐患。在化学物质安全性评价工作中，如果建立根据化合物结构特点预测其毒性大小的计算机专家辅助系统，将会显著提高安全性评价工作效率。此专家系统不仅对设计和生产安全的新化合物具有重要意义，尤其对一些毒性资料不全的化学物危险性评估和监督管理具有重要的现实意义。因此，进行基于计算机辅助设计的毒性预测是非常重要的，也是摆在药学工作者面前的一个很迫切的任务。在国家自然科学基金的资助下，本项目根据化合物结构特点对收集和测定的化合物毒性资料进行分类整理，建立包括毒性和以基团为基准的配体和受体4D结构参数的数据库。利用分子场比较、分子叠合和多元分析、神经网络系统、偏最小二乘法等方法进行定量结构—活性关系(Quantitative Structure-Activity Relationships,QSAR)研究，建立各类化合物的急性毒性最佳预测模型，提高毒性预测的准确度。在此基础上，把预测模型和化合物自动分类系统、结构参数计算系统有机地连接在一起，建立具有我国自主知识产权的《化合物毒性预测专家系统 V1.02》。该系统总共包含了若干类化合物的毒性数据，可以对已知的和未知的化合物进行查询和预测。《化合物毒性预测专家系统 V1.02》具有友好的操作界面，使用者可以通过输入包括化学名、通用名、分子式以及CAS号等方式，对化合物进行查询，查询结果包含化合物的名称、CAS号、分子式、结构式、毒性预测值等信息，该系统在国内相关领域具有领先地位，可以作为化合物安全评价过程中一种优良的辅助手段，达到高通量、快速、经济地评估预测化合物毒性。同时，通过化合物结构特征和毒性间的QSAR关系研究，还可以提供许多有关该类化合物药理方面的线索，指导设计和合成更为安全、有效的药物。

成果名称：	化合物毒性预测专家系统 V1.02	关键词：	化合物;毒性预测;专家系统;药物;QSAR
成果类别：	应用技术	一级分类名称：	医学生物工程
二级分类名称：		三级分类名称：
研究起止时间：	2006.01 至2011.10	成果体现形式（应用技术类）：	新产品
成果属性：	原始性创新	成果体现形式（基础理论类）：
技术成熟度：	成熟应用阶段	技术水平：	国际先进
研究形式：	独立研究	学科分类1：	国家标准GB T13745-92《学科分类与代码》
单位名称：	中国医科大学药学院	学科分类2：
中图分类号1：	中国图书资料分类法（第四版）	所属高新技术类别：
中图分类号2：		课题来源：	国家科技计划
应用行业：	卫生、社会保障和社会福利业	课题立项名称：
国家科技计划子类别：	基础研究计划	课题立项编号：	30571591
经费实际投入额（万元）：	25.00	评价单位：	辽宁省科技厅
评价形式：	鉴定	应用状态：	稳定应用
评价日期：	2011.11.01	转让范围：	限国内转让
评价证书号：		推荐单位：	中国医科大学
推广形式：	技术服务	成果登记号：	20120164
成果简介：	《化合物毒性预测专家系统V1.02》(Expert System for Predicting the Toxicity of Compounds V1.02)是为了适应当前复杂多变的化合物安全形势的需要，加快推进化合物的毒性预测、药物的合理化设计以及重大污染物或食品安全事件的预警，使之成为应对工业生产、科学研究和日常监管等各种环境下的高效管理信息系统。现在流通的数十万种化合物中，只有少数化合物具有安全性评价资料，而大多数没有任何毒性资料或毒性资料不全的化合物继续使用，对人类的生命及环境造成巨大安全隐患。在化学物质安全性评价工作中，如果建立根据化合物结构特点预测其毒性大小的计算机专家辅助系统，将会显著提高安全性评价工作效率。此专家系统不仅对设计和生产安全的新化合物具有重要意义，尤其对一些毒性资料不全的化学物危险性评估和监督管理具有重要的现实意义。因此，进行基于计算机辅助设计的毒性预测是非常重要的，也是摆在药学工作者面前的一个很迫切的任务。在国家自然科学基金的资助下，本项目根据化合物结构特点对收集和测定的化合物毒性资料进行分类整理，建立包括毒性和以基团为基准的配体和受体4D结构参数的数据库。利用分子场比较、分子叠合和多元分析、神经网络系统、偏最小二乘法等方法进行定量结构—活性关系(Quantitative Structure-Activity Relationships,QSAR)研究，建立各类化合物的急性毒性最佳预测模型，提高毒性预测的准确度。在此基础上，把预测模型和化合物自动分类系统、结构参数计算系统有机地连接在一起，建立具有我国自主知识产权的《化合物毒性预测专家系统 V1.02》。该系统总共包含了若干类化合物的毒性数据，可以对已知的和未知的化合物进行查询和预测。《化合物毒性预测专家系统 V1.02》具有友好的操作界面，使用者可以通过输入包括化学名、通用名、分子式以及CAS号等方式，对化合物进行查询，查询结果包含化合物的名称、CAS号、分子式、结构式、毒性预测值等信息，该系统在国内相关领域具有领先地位，可以作为化合物安全评价过程中一种优良的辅助手段，达到高通量、快速、经济地评估预测化合物毒性。同时，通过化合物结构特征和毒性间的QSAR关系研究，还可以提供许多有关该类化合物药理方面的线索，指导设计和合成更为安全、有效的药物。
联系人：	孟繁浩	成果登记日期：	2011-11-16
联系人email：	fhmeng@cmu.edu.cn	单位代码：	92103866
邮政编码222：	110001	联系人电话：	024-23256666-5329
单位传真：	024-23268857	单位通讯地址：	辽宁省沈阳市和平区北二马路92号
单位所在省市：	辽宁省	单位电话：	024-23256666
转让收入（万元）：	0	单位属性：	大专院校
合作完成单位：		已转让企业数（个）：	0
成果发布年份：	2012	知识产权形式：
成果完成人：	孟繁浩;闫心丽;金一和;李佐静;孙也之;王琳;李定远;魏敏杰;蔡爽;冯雪松;朱澄云;彭静;林建阳;高志祥;张廷剑	资源采集日期：	2012-07-20

化合物毒性预测专家系统 V1.02

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