GSE309098：使用苯甲酸展示整合计算机模拟类似物选择工具、机制性体外NAM与毒理学数据如何提高低全身毒性化学品RAX评估准确性的案例研究
苯甲酸及其相关衍生物是化妆品和食品工业防腐剂。本研究定量评估苯甲酸衍生物在下一代风险评估中用于交叉参照（RAX）的适用性
基本信息
资源简介
GSE309098：使用苯甲酸展示整合计算机模拟类似物选择工具、机制性体外NAM与毒理学数据如何提高低全身毒性化学品RAX评估准确性的案例研究
A case study using benzoic acid demonstrating how integration of in silico analogue selection tools with mechanistic in vitro NAM and toxicological data enhances the accuracy of RAX assessments of low systemic toxicity chemicals
苯甲酸及其相关衍生物是化妆品和食品工业防腐剂。本研究定量评估苯甲酸衍生物在下一代风险评估中用于交叉参照（RAX）的适用性。采用计算机匹配分子对和定量相似性方法区分亚组，并结合代谢数据。最高总评分为3.0的是苯甲酸盐及对、间甲基苯甲酸，代谢途径相似。基于该评估，以苯甲酸为毒理数据来源的苯甲酸盐类包括钠、钾、钙、镁、铵盐及间、对甲基苯甲酸。整合计算机工具与机制和毒理数据可提高RAX评估准确性（来源 NCBI）。
【数据集背景】
源站首次发布：Sep 24 202。
【数据内容】
源站描述（机器翻译，仅供参考）：苯甲酸及其相关衍生物是广泛应用于化妆品和食品工业的防腐剂。本研究旨在定量评估苯甲酸衍生物在下一代风险评估中用于交叉参照（RAX）的适用性。我们采用计算机模拟的匹配分子对（Matched Molecular Pair）和定量相似性（Quantitative Similarity）方法，区分苯甲酸相关物质这一大类中的亚组。并用代谢数据加以补充，以细化类别定义。药理学特征分析、ToxCast 和转录组学数据进一步证实了苯甲酸类似物的低生物活性，并突出了 RAX 类别之外类似物在反应性方面的差异。TotalScore 最高为 3.0 的类似物是苯甲酸以及对甲苯甲酸和间甲苯甲酸的盐，它们表现出与苯甲酸相似的代谢途径。苯甲酸的小烷基衍生物表现出轻微代谢差异，其 TotalScore 为 <3.0 至 ≥2.5。基于 RAX 评估，以苯甲酸作为毒理学数据来源的苯甲酸盐类别包括苯甲酸以及间甲苯甲酸和对甲苯甲酸的钠盐、钾盐、钙盐、镁盐和铵盐。基于生理的动力学（PBK）建模用于更好地理解因给药途径导致的体内毒性数据不一致，以及苯甲酸及其类似物在体外试验中缺乏生物活性。总之，本案例研究展示了一种评估类似物适用性和安全性的结构化方法，并证明了将计算机模拟工具与机制和毒理学数据相结合以提高 RAX 评估准确性的效用。
【数据结构与技术规格】
文件数 1 个，合计 0 B。
【主题与分类】
主题标签：GPL16791、9606。本站分类：内分泌、营养和代谢疾病。
【获取与许可】
源站页面：https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE309098
【使用注意】
· 源站最后修改于 Sep 25 202，引用时请注意版本时效。
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- OpenDataLab:
数据说明
苯甲酸及其相关衍生物是广泛应用于化妆品和食品工业的防腐剂。本研究旨在定量评估苯甲酸衍生物在下一代风险评估中用于交叉参照（RAX）的适用性。我们采用计算机模拟的匹配分子对（Matched Molecular Pair）和定量相似性（Quantitative Similarity）方法，区分苯甲酸相关物质这一大类中的亚组。并用代谢数据加以补充，以细化类别定义。药理学特征分析、ToxCast 和转录组学数据进一步证实了苯甲酸类似物的低生物活性，并突出了 RAX 类别之外类似物在反应性方面的差异。TotalScore 最高为 3.0 的类似物是苯甲酸以及对甲苯甲酸和间甲苯甲酸的盐，它们表现出与苯甲酸相似的代谢途径。苯甲酸的小烷基衍生物表现出轻微代谢差异，其 TotalScore 为 <3.0 至 ≥2.5。基于 RAX 评估，以苯甲酸作为毒理学数据来源的苯甲酸盐类别包括苯甲酸以及间甲苯甲酸和对甲苯甲酸的钠盐、钾盐、钙盐、镁盐和铵盐。基于生理的动力学（PBK）建模用于更好地理解因给药途径导致的体内毒性数据不一致，以及苯甲酸及其类似物在体外试验中缺乏生物活性。总之，本案例研究展示了一种评估类似物适用性和安全性的结构化方法，并证明了将计算机模拟工具与机制和毒理学数据相结合以提高 RAX 评估准确性的效用。
数据加载示例（图像类）
from PIL import Image
import glob, os
files = (glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.png"), recursive=True)
+ glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.jpg"), recursive=True)
+ glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.tif"), recursive=True))
print("图像文件数:", len(files))
img = Image.open(files[0]); print("尺寸/模式:", img.size, img.mode)
# torchvision Dataset 方式:
# from torchvision import datasets
# ds = datasets.ImageFolder(path) # 要求 子目录=类别
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