| 학회 | 한국화학공학회 |
| 학술대회 | 2017년 봄 (04/26 ~ 04/28, ICC 제주) |
| 권호 | 23권 1호, p.212 |
| 발표분야 | 공정시스템 |
| 제목 | Skeletonema pseudocostatum 성장을 억제하는 Mixture toxicity 예측을 위한 Computational toxicology 모델 개발 |
| 초록 | 본 연구에서는 S.pseudocostatum 성장에 영향을 미치는 8개의 물질이 이루는 혼합물에 대한 독성을 예측하기 위하여 Quantitative Structure Activity Relationship(QSAR) 기반 Computational toxicology 모델을 개발하였다. Principle Component Analysis(PCA) 방법으로 8개 물질이 가지는 다양한 분자표현자들로부터 중요 분자표현자를 추출하였고 추출된 분자표현자를 이용한 QSAR 테크닉을 적용하여 혼합물 내 물질들을 K-Nearest Neighbor (K-NN) 방법으로 비슷한 구조를 가지는 물질끼리 분류하였다. Concentration Addition(CA) 모델을 통하여 각 그룹으로 분류된 물질의 독성을 예측하였고 Independent Addition(IA) 모델을 통하여 서로 다른 그룹들이 미치는 독성을 예측하여 기존 연구에서 사용한 예측 모델과 비교하였다. 개발된 mixture기반 computational toxicology 모델은 S.pseudocostatum 성장에 대하여 혼합물 독성 예측시 기존의 단일 모델보다 더 나은 예측력을 보였다. Acknowledgement: This work was supported by a National Research Foundation of Korea (NRF) grant funded by the Korean government (MSIP) (No. 2015R1A2A2A11001120). |
| 저자 | 허성구, Usman Safder, 이승철, Estevan Wladimir, 유창규 |
| 소속 | 경희대 |
| 키워드 | 공정모델링; 공정모사 |
| 원문파일 | 초록 보기 |
