q-RASAR A Path to Predictive Cheminformatics /
This brief offers an introduction to the fascinating new field of quantitative read-across structure-activity relationships (q-RASAR) as a cheminformatics modeling approach in the background of quantitative structure-activity relationships (QSAR) and read-across (RA) as data gap-filling methods. It...
Đã lưu trong:
| Những tác giả chính: | , |
|---|---|
| Tác giả của công ty: | |
| Định dạng: | Điện tử eBook |
| Ngôn ngữ: | Tiếng Anh |
| Được phát hành: |
Cham :
Springer Nature Switzerland : Imprint: Springer,
2024.
|
| Phiên bản: | 1st ed. 2024. |
| Loạt: | SpringerBriefs in Molecular Science,
|
| Những chủ đề: | |
| Truy cập trực tuyến: | https://doi.org/10.1007/978-3-031-52057-0 |
| Các nhãn: |
Thêm thẻ
Không có thẻ, Là người đầu tiên thẻ bản ghi này!
|
Mục lục:
- Chemical Information and Molecular Similarity
- Read-across and Quantitative Structure-activity Relationships (QSAR) for Making Predictions and Data Gap-Filling
- Quantitative Read-Across (q-RA) and Quantitative Read-Across Structure-Activity Relationships (q-RASAR) – Genesis and Model Development
- Tools, Applications, and Case Studies (q-RA and q-RASAR)
- Future Prospects.