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화학물질 데이터베이스를 사용하여 관심 화학물질 목록을 가져오는 단계;상기 관심 화학물질이 독성 데이터베이스에 기재된 독성물질인지 확인하는 단계;상기 독성 데이터베이스에서 수용체 (MIE) 바이오 어세이를 확인하는 단계;상기 관심 화학물질이 상기 독성 데이터베이스의 바이오 어세이 데이터에서 활성물질인 경우, 상기 관심 화학물질을 잠재적인 독성물질로 선별하는 단계;상기 관심 화학물질이 상기 독성 데이터베이스에 기재된 실험 데이터가 없는 경우, 상기 독성 데이터베이스의 바이오 어세이 데이터를 이용하고 인공지능 모델을 이용하여 상기 관심 화학물질이 상기 어세이별 활성물질에 해당하는지를 예측하고, 예측된 어세이별 활성물질 정보에 따라 상기 관심 화학물질로부터 잠재적인 독성물질을 선별하는 단계;선별된 잠재적인 독성물질에 MIE의 3D 분자구조를 사용하여 분자도킹하는 단계;분자도킹 결과 데이터를 이용하여 잠재적인 독성물질의 MIE 작용 가능성을 순위화하는 단계; 및관심 화학물질의 MIE 작용 우선 순위를 결정하는 단계;를 포함하는 화학물질의 MIE 작용 우선 순위 결정 방법
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제1항에 있어서,관심 화학물질이 독성 데이터베이스에 기재된 독성물질인지 확인하는 단계는 독성 데이터베이스에서 인간 세포 수용체에 대한 활성물질 여부를 확인하는 것인 화학물질의 MIE 작용 우선 순위 결정 방법
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제1항에 있어서,3D 분자구조는 인간 세포 수용체의 3D 모델을 구축하여 얻는 것인 화학물질의 MIE 작용 우선 순위 결정 방법
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제1항에 있어서,분자도킹은 AutoDock 4 및 AutoDock Vina 소프트웨어를 이용하여 수행되는 것인 화학물질의 MIE 작용 우선 순위 결정 방법
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제1항에 있어서,분자도킹 결과 데이터는 분자도킹을 통한 결합 자유에너지 값인 화학물질의 MIE 작용 우선 순위 결정 방법
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화학물질 데이터베이스를 사용하여 관심 화학물질 목록을 가져오고, 독성 데이터베이스의 수용체 어세이를 이용하여 잠재적인 독성 활성물질을 선별하고, 상기 독성 데이터베이스에서 수용체 (MIE) 바이오 어세이를 확인하는 제1 모듈;독성 데이터베이스를 기반으로 한 인공지능 모델을 이용하여 잠재적인 독성 활성물질을 선별하는 제2 모듈;제1 모듈 및 제2 모듈에서 선별된 잠재적인 독성 활성물질을 분자도킹하여 분자도킹 결과 데이터를 확보하고, 분자도킹 결과 데이터를 이용하여 잠재적인 독성물질의 독성 유발 가능성을 순위화하는 제3 모듈;관심 화학물질의 MIE 작용 우선 순위를 결정하는 예측모듈;을 포함하는 독성 데이터베이스, 독성 데이터베이스를 기반으로 한 인공지능 모델, 분자도킹 결과를 이용한 화학물질의 MIE 작용 우선 순위 결정 시스템
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제6항에 있어서,상기 제1 모듈은 상기 관심 화학물질이 독성 데이터베이스에 기재된 독성물질인지 확인하여, 상기 관심 화학물질이 상기 독성 데이터베이스에 기재된 실험데이터에서 독성물질인 경우, 상기 관심 화학물질을 잠재적인 독성물질로 선별하는 것인 화학물질의 MIE 작용 우선 순위 결정 시스템
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제6항에 있어서,상기 제2 모듈은 상기 관심 화학물질이 상기 독성 데이터베이스에 기재된 실험 데이터가 없는 경우, 상기 독성 데이터베이스의 바이오 어세이 데이터를 이용하고 데이터 특성에 맞는 알고리즘을 이용한 인공지능 모델을 이용하여 상기 관심 화학물질이 상기 어세이별 활성물질에 해당하는지를 예측하고, 예측된 어세이별 활성물질 정보에 따라 상기 관심 화학물질로부터 잠재적인 독성물질을 선별하는 것인 화학물질의 MIE 작용 우선 순위 결정 시스템
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제6항에 있어서,상기 제3 모듈에서 분자도킹하여 얻은 분자도킹 결과 데이터는 분자도킹을 통한 결합 자유에너지 값인 화학물질의 MIE 작용 우선 순위 결정 시스템
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제6항에 있어서,상기 예측모듈은 제1 모듈 내지 제3 모듈의 데이터를 이용하여 종합적으로 화학물질의 MIE 작용 우선 순위 물질을 선정하는 것인 화학물질의 MIE 작용 우선 순위 결정 시스템
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