Risikobewertung von Chemikalien

Erzeugen Sie robuste physikalisch-chemische Eigenschaften, um Datenlücken in Ihren REACH-Bewertungen zu schließen. Wir liefern die reinen, hochpräzisen Berechnungsdaten, die Sie für Ihre Compliance-Berichte benötigen.

Ihre Compliance-Workflows optimal unterstützen

Unser Paket berechnet die entscheidenden physikalisch-chemischen und effektbasierten Endpunkte, die von Regulierungsbehörden gefordert werden.

• Vertrauenswürdige Daten: Erhalten Sie hochpräzise Vorhersagen zur Unterstützung Ihrer Chemikaliensicherheitsbewertungen.
• Intuitive und flexible Eingabe: Starten Sie Berechnungen sofort mit Standard-SMILES-Strings. Dank unserer intuitiven Oberfläche müssen Sie sich nicht mit starren, vorformatierten CSV-Vorlagen herumschlagen, um Ihre Arbeit zu beginnen.
• Mehrere Methoden: Validieren Sie Ergebnisse mit unterschiedlichen Berechnungsmethoden gegeneinander, um höchste Zuverlässigkeit sicherzustellen.
• Batch-Verarbeitung und nahtloser Export: Führen Sie einzelne Vorhersagen oder umfangreiche Batch-Berechnungen mühelos durch. Exportieren Sie Ihre Ergebnisse als saubere CSV-Dateien, um die Rohdaten einfach für Ihre spezifischen regulatorischen Einreichungsvorlagen aufzubereiten.

Fortschrittliche Modellierung für die Risikobewertung

Wählen Sie aus einer umfassenden Modellsuite zur Vorhersage eines breiten Eigenschaftsspektrums – darunter der Octanol-Wasser-Verteilungskoeffizient (log P), die Wasserlöslichkeit (log Sw) und der Biokonzentrationsfaktor (log BCF), neben vielen weiteren. Sie können Ergebnisse über folgende Methoden hinweg vergleichen:

• Deep Neural Networks: Unsere leistungsstärksten Modelle, entwickelt für außergewöhnliche Genauigkeit über den gesamten chemischen Raum hinweg – von einfachen Alltagsverbindungen bis zu den komplexesten chemischen Strukturen.
• Group-Contribution-Methoden: Transparente und etablierte Baseline-Modelle.
• k-Nearest Neighbors (k-NN): Schnelle und zuverlässige Schätzungen basierend auf struktureller Ähnlichkeit.

Peer-Review-validiert

Wir berechnen nicht nur, wir validieren. Unsere Vorhersagemodelle wurden gegen führende Industriewerkzeuge benchmarkt und in begutachteten wissenschaftlichen Fachzeitschriften veröffentlicht.

Publikationen

• "Prediction of the water solubility by a graph convolutional-based neural network on a highly curated dataset.", J. Cheminformatics, 2025. https://doi.org/10.1186/s13321-025-01000-9
• "Prediction of melting points of chemicals with a data augmentation-based neural network approach.", ACS Omega, 2025. https://doi.org/10.1021/acsomega.5c00205
• "Prediction of solute descriptors for linear solvation energy relationships using k-nearest neighbours, group contributions, and graph-convolutional neural networks", ACS Environ. Au, 2026. https://doi.org/10.1021/acsenvironau.6c00063

Modelle im Paket

• Octanol-Wasser Verteilungskoeffizient log Kow

  GNN

• Wasserlöslichkeit log Sw

  GNN

• Bioconcentrationsfactor log BCF

  GNN

• Octanol-Wasser Verteilungskoeffizient log Kow

  GCA

• Wasserlöslichkeit log Sw

  GCA

• Biokonzentrationsfaktor log BCF

  GNN

• Octanol-Wasser Verteilungskoeffizient log Kow

  kNN

• Akute Fischtoxizität log LC50

  GNN

• Bioconcentrationsfaktor log BCF

  GCA

• Akute Toxizität Daphnia Magna log LC50

  GNN

• Luft-Wasser Verteilungskoeffizient log Kaw

  GNN

• Akute Fischtoxizität log LC50

  GCA

• Octanol-Luft Verteilungskoeffizient log Koa

  GNN

• OC-Water Verteilungskoeffizient log Koc

  GNN

• Schmelzpunkt MP

  GNN

• Siedepunkt

  GNN

• Schmelzpunkt MP

  kNN

• OC-Water Verteilungskoeffizient log Koc

  kNN

• Octanol-Luft Verteilungskoeffizient log Koa

  kNN

• Luft-Wasser Verteilungskoeffizient log Kaw

  kNN

• Biokonzentrationsfaktor log BCF

  kNN

• Wasserlöslichkeit log Sw

  kNN

• Siedepunkt BP

  kNN

• Akute Toxizität Daphnia Magna log LC50

  kNN

• Akute Fischtoxizität log LC50

  kNN

• Algae Growth Inhibition log EC50

  kNN

• Algae Growth Inhibition log EC50

  GNN