化合物が特定のエンドポイントで生物学的に活性であるかどうかを予測するには、そのエンドポイントの CASE Ultra モデルが必要です。
たとえば、げっ歯類の発がん性を予測するには、発がん性に関する 1 つ以上のモデルにアクセスする必要があります。
このようなモデルに対して化合物をテストする場合、 CASE Ultra は、1 つ以上のアラートの存在について化合物の構造を検索します。
アラートが存在する場合、化学物質が陽性である確率が計算され、アラートが見つからない場合、CASE Ultra は化学物質が陰性であると予測します。
通常、特定のアラートは、陽性分子だけでなく一部の陰性分子でも見つかります。
分布により、アラートの予測値の統計的尺度が得られます。
たとえば、データベースに 50 個のニトロソアミンが含まれており、それらがすべて陽性である場合、したがって、NN=O アラートの存在は、毒性の非常に強力な予測因子となります。
一方、データベース内のニトロソアミンの半分だけが活性で、残りの半分が陰性であれば、NN=O を含む化学物質が陽性であるという確信は 50% しかありません。