Activity Cliffs Where QSAR Predictions Fail /

This brief introduces the readers of predictive cheminformatics to the concept of cliffs in the structure-activity landscape, which may greatly affect the data set modelability and the quality of predictions, hence generating disappointment from the performance of Quantitative Structure-Activity Rel...

Celý popis

Podrobná bibliografie

Hlavní autoři:	Roy, Kunal (Autor), Banerjee, Arkaprava (Autor)
Korporativní autor:	SpringerLink (Online service)
Médium:	Elektronický zdroj E-kniha
Jazyk:	angličtina
Vydáno:	Cham : Springer Nature Switzerland : Imprint: Springer, 2025.
Vydání:	1st ed. 2025.
Edice:	SpringerBriefs in Molecular Science,
Témata:	Chemoinformatics. Chemistry > Data processing. Machine learning. Cheminformatics. Computational Chemistry. Machine Learning.
On-line přístup:	https://doi.org/10.1007/978-3-032-10081-8
Tagy:	Přidat tag Žádné tagy, Buďte první, kdo vytvoří štítek k tomuto záznamu!