Wdrożenia

Produkty IT

Aktywność badawczo-rozwojowa i wdrożeniowa QSAR Lab koncentruje się na opracowaniu zestawu narzędzi komputerowych umożliwiających przeprowadzenie kompleksowej oceny ryzyka jaką stwarzają nowe materiały (w tym nanomateriały) dla środowiska naturalnego oraz dla zdrowia i życia człowieka. Poznaj narzędzia tworzone przez naszą firmę.

WYPRÓBUJ

Modele QSAR do przewidywania alertów toksyczności i zachowania nanocząstek

To unikalna aplikacja online, wspierana algorytmami uczenia maszynowego (ML), umożliwiająca przewidywanie alertów genotoksyczności i mutagenności dla nanocząstek TiO2 i SiO2. Oprócz informacji o potencjalnej toksyczności, aplikacja dostarcza także danych na temat poziomu niepewności, z jakim należy traktować wyniki – co stanowi innowację w modelach QSAR.

   Endpointy zgodne z wymaganiami regulacyjnymi

   Rzetelne i precyzyjne dane dostosowane do rekomendacji EFSA

   Ograniczenie czasochłonnych i kosztownych eksperymentów

    Prosty i intuicyjny interfejs przyjazny dla użytkownika

WYPRÓBUJ

Baza NAMs- wszystkie metody charakterystyki zagrożeń w jednym miejscu

NAMs.network to pierwsza baza danych nowoczesnych metod niezwierzęcych (NAMs) istotnych dla oceny bezpieczeństwa nanomateriałów i chemikaliów. Jest to kompleksowe i łatwo dostępne repozytorium, które gromadzi wszystkie NAMs zgodne z regulacjami UE i US w jednym miejscu, umożliwiając dostęp do najnowszej wiedzy na temat różnych metod niezwierzęcych.

   Proponowane i obiecujące NAMs 

  NAMs obecnie w trakcie walidacji lub adaptacji

  Zaakceptowane i prawnie zatwierdzone NAMs

Usługa bioinformatyczna wspierające projektowanie molekularnych testów diagnostycznych

Unikalne, internetowe narzędzie i usługa bioinformatyczna, wspierane przez metody uczenia maszynowego (ML) i sztucznej inteligencji (AI), pomagające projektować i rozwijać nowe testy diagnostyki molekularnej w przypadku chorób nowo powstających lub znanych, takich jak COVID-19. Innowacyjny, eksperymentalnie sprawdzony algorytm optymalizuje wirtualne przeszukiwanie o wysokiej przepustowości (vHTS) i dokowanie molekularne wirtualnych bibliotek peptydów składających się ze wszystkich możliwych kombinacji sekwencji aminokwasów (AA) dla danej długości peptydu (4-12 AA).

     Biblioteka ponad 25 miliardów struktur peptydów

  Dokowanie molekularne z wykorzystaniem pola siłowego

   Redukcja kosztów, czasu i mocy obliczeniowej

WYPRÓBUJ

Model przewidujący wartości BMD(L) wielościennych nanorurek węglowych (MWCNT) w kontekście AOP 173

WYPRÓBUJ

Model przewidujący toksyczność nanocząstek wobec linii komórkowej CHO-K1 z pomocą sieci SAPNet