在Silico.

在硅评估中，使用先进的计算建模预测农业化学活性物质的潜在毒性。在Silico技术的可靠性和接受程度随着科学知识和有源物质的信息而增加。重要的是，在硅建模中，可以快速提供毒性预测，没有动物测试。通过使用Labcorp，您可以访问Silico的专业知识预测对回答有关您的农业化学信息的安全问题并向体外研究设计的安全问题至关重要。

没有数据和受限制的预算，你是如何预测农业化学信息的毒性？

预算始终受约束，体外，体内测试可能是昂贵的并且需要时间。虽然在Silico预测结合读取时，可以为您的农业化学，高度的经验，技能和洞察力构建权重证词来使用QSAR来构建能够承受监管审查的预测。

通过在计算生物学，统计学，化学和毒理学中相结合的专业知识来阐述您的农业化学信息的硅预测

您需要组合科学敏锐和实践专业知识来发展引人注目在Silico.预测。这需要一支科学家团队，了解化学，毒理学和QSAR建模背后的统计基础。这就是为什么，为我们的合作伙伴，您可以访问一支具有丰富经验的专家团队，在进行QSAR和阅读中，以建立适合农业化学监管机构的权力争论。

通过各种QSAR建模工具优化预测质量和信心

全面的QSAR建模工具套件用于为您的农业化学信息所要求的任何端点构建可靠的预测。将使用基于专家规则的系统和基于统计的模型来增强端点预测的置信度。

使用的QSAR模型包括：

• Biovia Discovery Studio（Topkat）可扩展
• 经合组织QSAR工具箱
• ACD / PERCEP.
• Derek Nexus.
• VEGA NIC.
• 美国EPA T.E.S.T.
• 美国EPA EPI套件
• Toxread.
• Toxtree.