화학 물질의 독성 예측

a. 독성의 정의와 다양한 종류

b. 화학 물질의 독성 경로 및 영향

c. 화학 물질의 환경 및 생물학적 위험 평가

a. 생물학적 실험을 통한 독성 테스트

b. 동물 실험의 윤리적, 시간적, 경제적 문제

c. 화학 물질의 독성 평가 기준과 방법론

a. 컴퓨터 과학과 화학의 상호 작용

b. 독성 예측을 위한 기술의 역할: 소프트웨어 및 데이터 분석

c. 알고리즘과 기계학습 모델의 개발

a. 인공지능 및 기계학습의 활용: 신경망, 랜덤포레스트

b. QSAR (Quantitative Structure-Activity Relationship) 모델

c. 예측 모델의 개발 및 검증 과정

a. 화학물질 데이터베이스와 대용량 데이터 분석

b. TOX21 챌린지: 독성 예측의 경연 대회 사례

c. 실제 화학 및 제약 산업에서의 독성 예측 사례

a. 컴퓨터공학 기술의 발전과 독성 예측의 개선 방향

b. 데이터 개방성, 기술 접근성 및 윤리적 쟁점

c. 화학 안전 관리에서 컴퓨터 모델링의 역할과 한계