多尺度信息嵌入式通用毒性预测框架
Lianlian Wu1,2, Fanmeng Wang3,4,5, Yixin Zhang2
1Academy of Medical Engineering and Translational Medicine, Tianjin University, Tianjin 300072, China.
Environmental science & technology
|September 25, 2025
概括
ToxScan是一种新的深度学习模型,通过分析3D结构和多个终点,准确地预测化学毒性. 这一框架改善了对罕见毒性和环境污染物的预测.
科学领域:
- 计算化学是一种计算化学.
- 毒理学 毒理学 毒理学
- 机器学习 机器学习
背景情况:
- 准确的化学危险识别对于环境和健康安全至关重要.
- 目前的深度学习模型在一般化方面扎,特别是在罕见的毒性和3D化学性质方面.
- 现有的方法往往无法捕捉不同毒性终点之间的相互依赖.
研究的目的:
- 开发一个通用的毒性预测框架,ToxScan,解决当前模型的局限性.
- 将3D结构和立体化学信息纳入用于增强毒性概况.
- 提高对各种毒性和环境污染物的概括性和准确性.
主要方法:
- 拟议的ToxScan,一个包含3D几何的SE(3) -等价的多尺度模型.
- 使用了双层分子和原子表示学习协议.
- 实施了对通用毒理学特征的并行多尺度建模和多任务学习.
主要成果:
- 毒素扫描显示,在各种毒性终点上,与最新的模型相比,7.8-37.6%的改善.
- 该模型成功地区分了具有对比毒性的结构相似物.
- 保持了环境污染物的概括性,并提供了可解释的原子级洞察力.
结论:
- 毒素扫描为准确和可概括的化学毒性预测提供了一个强大的框架.
- 该模型的可解释性有助于识别结构性警报和阐明污染物机制.
- 一个可访问的网络平台可用于快速预测新化合物的毒性.
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