日期 影响因子
日期:
2020 年 — 2026 年
2020
2021
2022
2023
2024
2025
2026
影响因子:
–

Hierarchical Mechanistic Modeling of Complex Toxicity Endpoints from Public Concentration-Response Data

基于公共浓度-反应数据的复杂毒性终点分层机制建模

期刊:Environmental Science & Technology
影响因子:11.3
doi:10.1021/acs.est.5c09326
Chung, Elena; Russo, Daniel P; Aleksunes, Lauren M; Warner, Genoa R; Zhu, Hao
毒理研究
发表日期：2026
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ToxiVerse: A Public Platform for Chemical Toxicity Data Sharing and Customizable Predictive Modeling

ToxiVerse：一个用于化学毒性数据共享和可定制预测建模的公共平台

期刊:
影响因子:
doi:10.64898/2026.02.26.708255
Durai, Prasannavenkatesh; Russo, Daniel P; Shen, Yitao; Wang, Tong; Chung, Elena; Lang Li; Zhu, Hao
毒理研究
发表日期：2026
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vToxiNet: a biologically constrained deep learning framework for interpretable prediction of drug-induced hepatotoxicity

vToxiNet：一种基于生物学约束的深度学习框架，用于对药物引起的肝毒性进行可解释的预测

期刊:
影响因子:
doi:10.64898/2026.02.26.708259
Jia, Xuelian; Wang, Tong; Russo, Daniel P; Aleksunes, Lauren M; Xiao, Shuo; Zhu, Hao
毒理研究
发表日期：2026
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An Online Nanoinformatics Platform Empowering Computational Modeling of Nanomaterials by Nanostructure Annotations and Machine Learning Toolkits

一个在线纳米信息学平台，通过纳米结构标注和机器学习工具包增强纳米材料的计算建模

期刊:Nano Letters
影响因子:9.1
doi:10.1021/acs.nanolett.4c02568
Wang, Tong; Russo, Daniel P; Demokritou, Philip; Jia, Xuelian; Huang, Heng; Yang, Xinyu; Zhu, Hao
发表日期：2024
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Predicting Chemical Immunotoxicity through Data-Driven QSAR Modeling of Aryl Hydrocarbon Receptor Agonism and Related Toxicity Mechanisms

通过数据驱动的QSAR模型预测芳烃受体激动作用及相关毒性机制的化学免疫毒性

期刊:
影响因子:
doi:10.1021/envhealth.4c00026
Daood, Nada J; Russo, Daniel P; Chung, Elena; Qin, Xuebin; Zhu, Hao
信号转导
毒理研究
免疫/内分泌
发表日期：2024
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Integrating structure annotation and machine learning approaches to develop graphene toxicity models

整合结构注释和机器学习方法以开发石墨烯毒性模型

期刊:Carbon
影响因子:11.6
doi:10.1016/j.carbon.2022.12.065
Wang, Tong; Russo, Daniel P; Bitounis, Dimitrios; Demokritou, Philip; Jia, Xuelian; Huang, Heng; Zhu, Hao
毒理研究
发表日期：2023
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Data-Driven Quantitative Structure-Activity Relationship Modeling for Human Carcinogenicity by Chronic Oral Exposure

基于数据驱动的定量构效关系模型研究慢性口服暴露对人类致癌性的影响

期刊:Environmental Science & Technology
影响因子:11.3
doi:10.1021/acs.est.3c00648
Chung, Elena; Russo, Daniel P; Ciallella, Heather L; Wang, Yu-Tang; Wu, Min; Aleksunes, Lauren M; Zhu, Hao
Human
肿瘤
肿瘤免疫
发表日期：2023
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Integrating Concentration-Dependent Toxicity Data and Toxicokinetics To Inform Hepatotoxicity Response Pathways

整合浓度依赖性毒性数据和毒物动力学数据以阐明肝毒性反应通路

期刊:Environmental Science & Technology
影响因子:11.3
doi:10.1021/acs.est.3c02792
Russo, Daniel P; Aleksunes, Lauren M; Goyak, Katy; Qian, Hua; Zhu, Hao
信号转导
毒理研究
发表日期：2023
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Predicting Prenatal Developmental Toxicity Based On the Combination of Chemical Structures and Biological Data

基于化学结构和生物学数据的组合预测产前发育毒性

期刊:Environmental Science & Technology
影响因子:11.3
doi:10.1021/acs.est.2c01040
Ciallella, Heather L; Russo, Daniel P; Sharma, Swati; Li, Yafan; Sloter, Eddie; Sweet, Len; Huang, Heng; Zhu, Hao
发育与干细胞
毒理研究
发表日期：2022
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Revealing Adverse Outcome Pathways from Public High-Throughput Screening Data to Evaluate New Toxicants by a Knowledge-Based Deep Neural Network Approach

利用基于知识的深度神经网络方法，从公共高通量筛选数据中揭示不良结局途径，以评估新型毒物

期刊:Environmental Science & Technology
影响因子:11.3
doi:10.1021/acs.est.1c02656
Ciallella, Heather L; Russo, Daniel P; Aleksunes, Lauren M; Grimm, Fabian A; Zhu, Hao
发表日期：2021
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