在硅中

在硅中评估可以通过高级计算建模预测农业活性物质的潜在毒性。新方法方法（NAM）或非动物方法的可靠性和接受，例如在硅中随着科学知识和有关活性物质的信息的增长，正在增加。重要的，在硅中建模可以迅速提供毒性预测，而无需动物测试。通过与Labcorp合作，您可以访问专业知识在硅中预测对于回答有关您的农业化学的安全问题至关重要，并告知设计体外学习。

没有数据，预算有限，您如何预测您的农业化学的毒性？

预算始终受到限制，并且体外和体内测试可能很昂贵，需要时间。尽管在硅中与Read-across相结合的预测可以为您的农业化学，高水平的经验，技能和洞察力建立证据论证，以使用QSAR来构建可以承受监管审查的预测。

引人注目在硅中通过结合计算生物学，统计，化学和毒理学的专业知识，对您的农化学的预测

您需要科学敏锐度和实用专业知识的结合来发展引人注目在硅中预测。这需要一个科学家团队，他们了解QSAR建模背后的化学，毒理学和统计基础。这就是为什么作为我们的合作伙伴，您将可以与拥有丰富经验的专家团队进行QSARS和READ-ACROSS，以建立适合农业化学调节器的权重论证。

通过一系列QSAR建模工具优化预测质量和信心

QSAR建模工具的全面套件用于为您的农业化学要求的任何端点构建可靠的预测。基于专家规则的系统和基于统计的模型都将用于增强终点预测的信心。

使用的QSAR模型包括：

• Biovia Discovery Studio（Topkat）可扩展
• OECD QSAR工具箱
• ACD/感知
• Derek Nexus
• Vega Nic
• 美国EPA T.E.S.T.
• 美国EPA EPI套件
• Toxread
• Toxtree