物质毒性预测是通过AI计算毒理学方法和技术对化学物质可能对生物体产生的有害影响进行预估和判断。通过研究化合物的分子结构与毒性之间的关系模型，使用QSAR或read-across方法来预测物质的毒性，可快速对大量化合物进行毒性预测和筛选。
(定量)结构活性关系（QSAR），是物质效应与分子描述符之间的(定量)模型关系。使用机器学习/深度学习方法，根据物质结构定性/定量的预测物质的理化、毒理、生态毒理、环境行为以及化学品功能属性等性质。(Q)SAR最开始应用于药物和农药研发，近几年，(Q)SAR开始应用于物质毒性预测、实验结果预测以及绿色替代化学品设计。
基于计算机对分子的性质和反应进行模拟计算的技术。分子模拟的结果可以解释实验现象、揭示微观过程机理，也可以辅助分子设计、实验设计、预测分子的性质。随着计算化学理论的逐步完善及高性能计算的快速发展，分子模拟在环境计算化学和计算毒理学领域将发挥越来越重要的作用。常见的三种分子模拟方法包括量子力学（QM）方法、分子力学（MM）方法以及二者的耦合（QM/MM）方法。
提供包括Leadscope、DEREK、QSAR toolbox、Toxtree、Danish QSAR Database、VEGA、T.E.S.T.、EPI Suite等全球广泛应用的软件及数据库服务。
计算毒理方法培训部分包含基础知识、法规监管、软件培训和分子模拟四大块，主要以视频的形势呈现，部分软件操作的教程内容以PPT/PDF的形势呈现。培训视频和文档内容主要来自官方管理机构和软件供应方，语言和文字主要为英语。合律曼也可以提一对一定制计算毒理服务，根据您的需求定制化培训。
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