利用人工智能和机器学习的高内涵化学品肺毒性筛查方法

摘要

本发明涉及化学品肺毒性筛查技术领域，具体地说，涉及利用人工智能和机器学习的高内涵化学品肺毒性筛查方法。其包括比对特征图像以及细胞常态特征数据库，确定不同时期的损害健康效应的应答通路；统计不同化合物对不同细胞产生的应答通路，建立多维表型信息数据库。本发明通过比对特征图像以及细胞常态特征数据库，确定不同时期的损害健康效应的应答通路，通过统计不同化合物对不同细胞产生的应答通路，建立多维表型信息数据库，计算各个化合物对细胞生长产生的影响参数，通过各个化合物的影响参数预测出当前化合物对人体肺部影响程度，提前对未识别的化学品进行毒性分析，筛查出释放至大气中可能危害人体肺部的化学品。