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公开(公告)号：CN113409899B
公开(公告)日：2024-02-09
申请号：CN202110677549.4
申请日：2021-06-18
Applicant: 南京大学
Abstract: 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。
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公开(公告)号：CN119380859A
公开(公告)日：2025-01-28
申请号：CN202411622127.7
申请日：2024-11-14
Applicant: 南京大学
IPC: G16C20/30 , G16C20/70 , G16C10/00 , G06F18/243 , G06F18/2411 , G06F18/2413
Abstract: 本申请公开了一种内分泌干扰物定量活性的预测方法，涉及内分泌干扰物的虚拟筛查领域，包括：获取核受体体外实验数据，并剔除实验数据中的重复数据，以及剔除不包含简化分子线性输入规范SMILES表示的化合物集；采用分子指纹方法，提取化合物的一级、二级和三级特征结构。针对每一个化合物簇，构建基于机器学习或定量read‑across的定量预测模型，用于预测化合物的定量活性值；针对现有技术中内分泌干扰物定量活性预测效率低，本申请提取化合物的多级结构特征，针对不同规模的化合物结构簇构建相应的定量预测模型。通过分子对接和分子动力学模拟，从结构生物学角度研究内分泌干扰物与核受体的相互作用机制等，提高了效率。
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公开(公告)号：CN113409899A
公开(公告)日：2021-09-17
申请号：CN202110677549.4
申请日：2021-06-18
Applicant: 南京大学
Abstract: 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。
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公开(公告)号：CN111413444A
公开(公告)日：2020-07-14
申请号：CN202010441244.9
申请日：2020-05-22
Applicant: 南京大学
Abstract: 本发明提供一种基于特征液质碎片匹配的环境样品中雄激素活性物质的鉴别方法，包括选取与雄激素活性相关的“活性警示结构”；将“活性警示结构”进行分类，建立“活性警示结构”与质谱特征碎片结构相关关系；提取可表征活性的特征碎片，并通过标准品和质谱谱图数据库进行验证；构建基于特征碎片的雄激素活性物质筛选方法并应用。本发明方法相比传统方法通量更高，覆盖的化合物范围更广，类别更多，建立了毒性特征和质谱碎片之间的直接联系，能进行大量未知化合物的高通量筛选，无需确定化合物完整结构，依据二级碎片的匹配就可快速筛选出可能的雄激素活性物质，大大提高了非目标的筛查效率，进而为环境中关键毒性物质识别提供新的技术方案。
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公开(公告)号：CN117630148A
公开(公告)日：2024-03-01
申请号：CN202311623818.4
申请日：2023-11-30
Applicant: 南京大学
Abstract: 本发明公开了一种内分泌干扰物特征质谱指纹提取的方法与应用，属于质谱数据处理和内分泌干扰物的高通量识别筛查领域。本发明通过对内分泌干扰物质谱数据的收集和处理，对多个类别的内分泌干扰物进行特征质谱指纹的提取和识别，建立种类全面的内分泌干扰物质谱数据库，实现质谱层面高通量筛查潜在的内分泌干扰物，大大提高非靶向的筛查效率，在污染物的识别领域具有极大的应用价值，对内分泌干扰物的可疑筛查具有重要的指导意义。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119811528A
公开(公告)日：2025-04-11
申请号：CN202411725946.4
申请日：2024-11-28
Applicant: 南京大学
Abstract: 本申请公开了一种基于有害结局路径网络的内分泌干扰物预测方法，属于内分泌领域，包括：根据预构建的有害结局路径网络，获取包含定性数据和定量数据的实验活性数据；获取内分泌干扰物清单数据，作为第二数据集；根据定性数据，构建靶点定性预测模型；利用靶点定性预测模型，对第二数据集进行靶点活性数据预测，得到靶点活性数据集；利用靶点活性数据集，构建内分泌干扰效应定性预测模型；根据定量数据，构建靶点定量预测模型；利用内分泌干扰效应定性预测模型，预测待测化合物是否具有内分泌干扰效应；对具有内分泌干扰效应的化合物，利用靶点定量预测模型，预测相应的靶点定量活性，得到定量有害结局路径。本申请对内分泌干扰物EDCs进行定性识别和定量分类。
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公开(公告)号：CN111413444B
公开(公告)日：2021-10-22
申请号：CN202010441244.9
申请日：2020-05-22
Applicant: 南京大学
Abstract: 本发明提供一种基于特征液质碎片匹配的环境样品中雄激素活性物质的鉴别方法，包括选取与雄激素活性相关的“活性警示结构”；将“活性警示结构”进行分类，建立“活性警示结构”与质谱特征碎片结构相关关系；提取可表征活性的特征碎片，并通过标准品和质谱谱图数据库进行验证；构建基于特征碎片的雄激素活性物质筛选方法并应用。本发明方法相比传统方法通量更高，覆盖的化合物范围更广，类别更多，建立了毒性特征和质谱碎片之间的直接联系，能进行大量未知化合物的高通量筛选，无需确定化合物完整结构，依据二级碎片的匹配就可快速筛选出可能的雄激素活性物质，大大提高了非目标的筛查效率，进而为环境中关键毒性物质识别提供新的技术方案。
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公开(公告)号：CN112420122B
公开(公告)日：2021-06-22
申请号：CN202011216404.6
申请日：2020-11-04
Applicant: 南京大学
IPC: G16B5/00 , G06F30/20 , G16B15/00 , G16B40/00 , G06F111/04 , G06F119/14
Abstract: 本发明公开了一种内分泌干扰物与核受体作用的别构位点识别方法，属于计算毒理学领域。该方法首先获取并优化受体蛋白的晶体结构，构建并优化正构配体分子、非竞争性配体分子结构，然后，构建核受体‑正构配体分子复合体，并将非竞争性配体分子放置于远离核受体表面的位置，构建核受体‑正构配体分子‑非竞争性配体分子三元复合体，并对三元复合体进行分子动力学模拟；然后，进行全局搜索分子动力学模拟；将获取的分子运动轨迹进行位置聚类分析，根据非竞争性配体分子在模拟空间范围内的团簇分布进行团簇优先级排序，识别潜在的别构位点。本发明不受已知信息、初始蛋白构象和化合物种类的限制，能够对核受体表面潜在的别构位点进行高效准确识别。
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公开(公告)号：CN109815532B
公开(公告)日：2021-01-19
申请号：CN201811529809.8
申请日：2018-12-14
Applicant: 南京大学
Abstract: 本发明的一种内分泌干扰物高通量筛选模型及筛选方法，涉及内分泌干扰物的虚拟筛选与活性预测领域。本发明针对核受体提取化合物的一级警示结构、二级警示结构以及三级警示结构，再将一级警示结构、二级警示结构和三级警示结构组成核受体高通量筛选模型；再通过核受体高通量筛选模型对目标化合物进行分级警示结构匹配，并进行配体‑受体结合模式分析以及结合活性与干扰活性的半定量预测。本发明克服了现有技术中不能有效地高通量筛查潜在核受体介导的内分泌干扰物的不足，可以对潜在核受体介导的内分泌干扰物进行高通量筛查，并且可以判断出核受体介导的内分泌干扰物的受体竞争活性和拟抗活性。
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公开(公告)号：CN109815532A
公开(公告)日：2019-05-28
申请号：CN201811529809.8
申请日：2018-12-14
Applicant: 南京大学
Abstract: 本发明的一种内分泌干扰物高通量筛选模型及筛选方法，涉及内分泌干扰物的虚拟筛选与活性预测领域。本发明针对核受体提取化合物的一级警示结构、二级警示结构以及三级警示结构，再将一级警示结构、二级警示结构和三级警示结构组成核受体高通量筛选模型；再通过核受体高通量筛选模型对目标化合物进行分级警示结构匹配，并进行配体-受体结合模式分析以及结合活性与干扰活性的半定量预测。本发明克服了现有技术中不能有效地高通量筛查潜在核受体介导的内分泌干扰物的不足，可以对潜在核受体介导的内分泌干扰物进行高通量筛查，并且可以判断出核受体介导的内分泌干扰物的受体竞争活性和拟抗活性。
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