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화학물질 데이터베이스를 사용하여 독성 관심 물질 목록을 선택하고, 상기 관심 물질이 독성 데이터베이스에 기재된 독성 활성 물질인지 확인하고, 상기 관심 물질이 상기 독성 데이터베이스에 기재된 실험 데이터에서 독성 활성 물질인 경우 상기 관심 물질을 잠재적인 독성 물질로 선별하고, 상기 관심 물질이 상기 독성 데이터베이스에 기재된 실험 데이터가 없는 경우 상기 독성 데이터베이스의 바이오 어세이 데이터를 이용하고 다층 퍼셉트론 알고리즘을 이용한 딥 러닝 모델을 이용하여 상기 관심 물질이 상기 어세이별 활성 물질에 해당하는지를 예측하고, 예측된 어세이별 활성 물질 정보에 따라 상기 관심 물질로부터 잠재적인 독성 물질을 선별하여 활성 어세이 개수에 따라 독성 검토 우선 순위를 결정하는 화학물질 독성 데이터베이스와 이를 기반으로 한 딥러닝 모델을 이용한 독성 검토 우선 순위 물질 선별 시스템
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제1 항에 있어서, 상기 독성은 흡입 독성이고, 상기 화학물질 데이터베이스를 사용하여 독성 관심 물질 목록을 선택하는 것은 흡입 노출 개연성을 확인하기 위한 데이터베이스에서 흡입 노출 물질에 해당하는지 확인하는 것을 포함하는 독성 검토 우선 순위 물질 선별 시스템
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제2 항에 있어서, 상기 화학 노출 개연성을 확인하기 위한 데이터베이스는 EU-BPR, OSHA, EPA CDR, IRIS, CES 또는 살생물제법인 독성 검토 우선 순위 물질 선별 시스템
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제1 항에 있어서, 상기 관심 물질이 상기 독성 데이터베이스에서 비활성 물질로 기재되어 있는 경우 상기 딥 러닝 모델 예측에서 제외하는 독성 검토 우선 순위 물질 선별 시스템
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제1 항에 있어서, 상기 딥 러닝 모델에 사용되는 입력 데이터는 물질 이름, 각 물질별 SMILES 코드 및 화학 물질이 활성인지 여부인 독성 검토 우선 순위 물질 선별 시스템
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