使用 Tox Suite 计算药物毒性和安全性终点
Tox Suite提供基于化学结构的高质量毒性终点参数计算。在药物研发领域，早期的计算机毒性筛选可以帮助降低不太可能成为候选药物的分子实体的损耗率。毒性特征还可以帮助指导新化合物的合成并满足动物测试的要求。
Tox Suite是预测模块的集合，这些模块提供了有洞察力的、基于结构的毒性计算。
根据结构预测：急性毒性*、水生毒性*、内分泌系统破坏、致突变性*、对器官的不良影响、hERG抑制*、刺激、理化性质——logP,* logD,* pKa,* 水溶性*等。（*这些模块可以通过实验数据进行训练）
评估预测值的可靠性。
在内部实验数据库中搜索特定模型。
用实验数据训练预测模型，以更好地反映新的化学空间。
包括自定义模型和内部预测算法。
01 全面的毒性预测
02 易于使用
对于药化、合成以及其他研究员来说只需绘制/导入结构以进行预测。
无需成为软件工程师或程序员即可训练模型。
03 快速、准确、可靠的结果
快速计算单个化合物或数万个化合物的性质。
预测基于精心挑选的实验数据数据库作为训练集。
通过可靠性指标，类似结构的显示以及原始实验数据的文献参考轻松评估结果的可靠性。
04 方便的可视化
通过对结构进行颜色映射来可视化子结构/原子对属性值的贡献(某些模块)。
使用电子表格视图中用户定义的结果颜色编码，快速识别库中的有利和不利化合物。
05 更深入的见解
识别趋势并轻松确定化合物的优先级——创建散点图，浏览，过滤，排序和排序化合物库。
利用分子的完整特性来做出自信的决定。
06 使用内部数据可自定义
从商业产品获得内部模型的准确性。使用您自己的实验数据来扩展可训练模块的适用范围。
07 可扩展到第三方模型
通过包含第三方和内部模型来创建用于预测数据的单一环境。
08 快速预测流程
01 绘制、导入您的结构
02 选择感兴趣的属性
03 查看结果并做出决定
04 将结果复制/粘贴或报告为PDF
09 毒性终点计算功能
01 一般特征
计算结构中有机分子的毒性终点（软件程序内绘制，或从第三方绘制程序包中复制/粘贴）；SMILES字符串；InChI代码；导入的MOL, SK2, SKC或CDX文件；或在内置字典中按名称搜索。
结构突出显示以指示子结构/原子贡献（在某些模块中存在）。
计算化合物组或化合物库的毒性终点，并使用内置工具对结果进行分类，过滤，绘图和排名。
设置用户定义的标签颜色
数字过滤结果
按升序/降序对结果进行排序
在活动历史记录中检索先前计算的值的结果。
将结果报告为PDF或复制/粘贴到您选择的应用程序中。
下载致突变性（Ames试验）模块的QMRF及相关文档。
在选定模块中使用实验数据训练算法—急性毒性，水生毒性，致突变性，hERG抑制，logP，logD和pKa。
通过使用XML协议或DLL（仅在瘦客户端部署中可用）连接到现有的Web服务，从而添加自定义模型/算法和内部预测算法。
02 基于属性的结果修改和线索优化
深入了解结构属性关系。
了解并修改“苗头”化合物的药代动力学特征。
Lipinksi 5法则，先导物规则和毒性终点的好坏指标。
识别风险结构片段-hERG抑制和诱变性模块。
使用交互式优化工具修改结构集。
根据最佳特性特征生成具有取代基修饰的类似物库。
根据您所需的特性对数百个结构类似物进行排序，过滤和确定优先级。
创建和使用自定义片段库。
使用内置的逆合成工具靶向可合成的片段。
03 急性毒性
LD50
计算口服，腹膜内，静脉内和皮下给药的小鼠的半数致死剂量（mg/kg）；对于口服和腹膜内给药的大鼠的半数致死剂量（mg/kg）。
预测准确性的估计。
具有实验LD50值的内部库中5个最相似结构的预测和显示的可靠性。
用实验数据训练模型。
急性毒性分类
预测口服给药后LD50表现出不同程度的急性毒性的可能性（基于啮齿动物数据）。
对经合组织定义的“口服急性毒性危害”化合物进行分类。
鼠标悬停在标签上可获取详细信息。
预测准确性的估计。
在内部库中显示5个最相似的结构，并提供实验值。
毒性
识别可能导致高急性毒性的碎片。
结构上的颜色映射。
标签式结果为每个片段提供详细信息。
了解不同的给药途径——静脉，口服和腹膜内如何影响毒性。
分布密度图，说明
训练集中具有不同LD50范围的化合物集。
包含突出显示片段的化合物。
T-Test结果证明了突出显示的片段是否会导致毒性的统计显著增加。
含有有害片段的化合物与完整训练集的图比较图。
在内部库中找到并显示5个最相似的结构，带有选定的危险片段和实验值。
04 水生毒性
预测Fathead minnow (Pimephales promelas) 和水蚤 (Daphnia magna) 的LC50值 (mg/L)。
预测纤毛原生动物 (梨形四膜虫) 的IGC50值 (mg/L)。
预测准确性的估计。
具有实验值的内部库中5个最相似结构的预测和显示的可靠性。
用实验数据训练模型。
05 雌激素系统紊乱
预测雌激素受体结合亲和力超过两个不同阈值的可能性。
通过与雌二醇相比，它们对雌激素受体的相对结合亲和力对化合物进行分类——基于LogRBA。
预测准确性的估计。
使用实验LogRBA值和文献参考来预测和显示内部库中5个最相似结构的可靠性。
06 致突变性
预测Ames测试阳性的可能性。
结构中有助于诱变性的原子/官能团的颜色图。
预测准确性的估计。
搜索内部库中5个最相似结构的预测和显示以及整体实验Ames测试结果的可靠性。
浏览诱变性数据库，以了解
有关每种化合物进行的研究的信息。
经过测试的细菌菌株。
是否存在代谢活化以及其他实验条件。
用实验数据训练模型。
07 对健康的影响
估计 (治疗剂量) 对血液，心血管系统，胃肠系统，肾脏，肝脏和肺部产生不利影响的可能性。
用颜色映射导致不良影响的结构碎片。
预测准确性的估计。
搜索内部文库中显示5种最相似的结构，包括途径，种类以及临床观察到的毒性作用列表。
08 hERG抑制
使用两种不同的模型预测一种临床相关浓度（Ki<10μM）下的人类hERG通道抑制的可能性——一种基于结构描述符，另一种基于理化特性。
模拟不同的实验测定法 (例如常规或自动膜片钳，配体置换等) 如何影响hERG。
探索物理化学和分子特性对hERG抑制潜力的影响。
探索理化特性（酸/碱pKa, logP）和分子量如何影响hERG抑制。
颜色“热图”显示hERG抑制，pKa和logP的相互依赖性。
预测准确性的估计。
具有内部实验结果 (抑制剂，非抑制剂) 和文献参考的5种最相似结构的预测和显示的可靠性。
用实验数据训练模型。
09 刺激
眼睛刺激
计算标准Draize（兔子）中100mg和500mg眼睛刺激的可能性。
声明适用规则和对刺激眼睛的功能组的描述。
突出贡献的结构碎片。
预测准确性的估计。
在内部库中最多显示5种最相似的结构，并提供实验值和参考文献。
皮肤过敏
计算标准Draize（兔子）中100mg和500mg皮肤刺激的可能性。
声明适用规则和对刺激皮肤的官能团的描述。
突出贡献的结构碎片。
预测准确性的估计。
在内部库中最多显示5种最相似的结构，并提供实验值和参考文献。
10 可训练的药物毒性和安全性终点
使用精选的实验数据来扩展训练数据库和可训练模型的适用范围。即使您不是计算化学家或软件工程师，也可以对算法进行培训。