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細菌の変異原性を予測
独自の機械学習手法を使用して、クエリー化合物の変異原性を予測します。
ICH M7ワークフローをサポート
ICH M7ガイドラインでは、潜在的な発がんリスクを低減するため、2 つの相補的 (Q)SAR予測手法を推奨しており、Sarahはその一つである統計に基づいた変異原性予測ソフトウェアです。Sarah Nexus と Derek Nexus の予測を組み合わせることで、 ICH M7 ガイドラインのin silico毒性評価の要件を満たします。
寄贈されたAmes変異原性データの利用
トレーニングセットには、公開データに加えてメンバーから寄贈されたAmes変異原性データを利用し、幅広いケミカルスペースをカバーする自己組織化仮説ネットワーク (SOHN: Self Organizing Hierarchical Network) モデルを構築しています。
本製品にご興味ありましたら、下記までご連絡ください。
担当：増子 聡
Email: satoshi.mashiko@lhsalimited.org
TEL: 080-9804-1171
