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Computational eco toxicity assessment of pharmaceutical and cosmetics material...

Computational eco toxicity assessment of pharmaceutical and cosmetics materials an approach towards a green and sustainable environment The main goal of the proposed research project is the computational evaluation of eco-toxicity (diverse endpoints) of various chemicals that are vastly utilized and produced by the pharmaceutical and cosmetic industries, such as... ver más

15/09/2021

PROTOQSAR 2000

173K€

Presupuesto del proyecto: 173K€

Líder del proyecto

PROTOQSAR 2000 1.- investigación, desarrollo e innovación. 2.- actividades científicas y técnicas

TRL 4-5 | 782K€

Fecha límite participación Sin fecha límite de participación.

Financiación concedida El organismo H2020 notifico la concesión del proyecto el día 2021-09-15

MSCA-IF-2018: Individual Fellowships

I+D

Cerrada hace 6 años

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1 Participantes

PROTOQSAR 2000

172.93K€ | Lider

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Duración del proyecto: 29 meses Fecha Inicio: 2019-03-29
Fecha Fin: 2021-09-15

Líder del proyecto

PROTOQSAR 2000 1.- investigación, desarrollo e innovación. 2.- actividades científicas y técnicas

TRL 4-5 | 782K€

Presupuesto del proyecto 173K€

Fecha límite de participación Sin fecha límite de participación.

Descripción del proyecto The main goal of the proposed research project is the computational evaluation of eco-toxicity (diverse endpoints) of various chemicals that are vastly utilized and produced by the pharmaceutical and cosmetic industries, such as green solvents (including future ones, i.e., ionic liquids and deep eutectic solvents) and active pharmaceutical ingredients (API). We will be majorly focusing on toxicity in aquatic environment, where the toxicity data will cover four trophic levels of aquatic organisms, i.e., fish (vertebrates), invertebrates such as daphnids, algae (aquatic plants), and microorganisms. The toxicity related properties that will be studied include acute and chronic toxicity, biodegradation and bioaccumulation. The research methodology to perform toxicity assessment and for understanding the structural features responsible for the eco-toxicity, will involve diverse Artificial Intelligence (AI) and chemoinformatics techniques like Quantitative Structure-Activity Relationship (QSAR), interspecies QSAR (QAAR), toxicophore mapping, virtual screening, similarity search, clustering techniques, multimedia mass-balance (MM) modeling (to understand the distribution profile of chemicals in different environmental compartments), matched molecular pair (MMPs) analysis etc. The knowledge gained from the study will help in classifying existing chemicals into toxic and non-toxic groups and will also help in designing novel analogues of selected chemical that will show better desirable physicochemical properties with less or no eco-toxicity. This project will also include development of AI software tools and scheming KNIME workflows for various computational tasks.

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