Kinh doanh - Marketing
Kinh tế quản lý
Biểu mẫu - Văn bản
Tài chính - Ngân hàng
Công nghệ thông tin
Tiếng anh ngoại ngữ
Kĩ thuật công nghệ
Khoa học tự nhiên
Khoa học xã hội
Văn hóa nghệ thuật
Sức khỏe - Y tế
Văn bản luật
Nông Lâm Ngư
Kỹ năng mềm
Luận văn - Báo cáo
Giải trí - Thư giãn
Tài liệu phổ thông
Văn mẫu
Giới thiệu
Đăng ký
Đăng nhập
Tìm
Danh mục
Kinh doanh - Marketing
Kinh tế quản lý
Biểu mẫu - Văn bản
Tài chính - Ngân hàng
Công nghệ thông tin
Tiếng anh ngoại ngữ
Kĩ thuật công nghệ
Khoa học tự nhiên
Khoa học xã hội
Văn hóa nghệ thuật
Y tế sức khỏe
Văn bản luật
Nông lâm ngư
Kĩ năng mềm
Luận văn - Báo cáo
Giải trí - Thư giãn
Tài liệu phổ thông
Văn mẫu
Thông tin
Điều khoản sử dụng
Quy định bảo mật
Quy chế hoạt động
Chính sách bản quyền
Giới thiệu
Đăng ký
Đăng nhập
0
Trang chủ
Khoa Học Tự Nhiên
Môi trường
Predicting Chemical Toxicity and Fate - Section 4
Đang chuẩn bị liên kết để tải về tài liệu:
Predicting Chemical Toxicity and Fate - Section 4
Khải Tuấn
84
122
pdf
Đang chuẩn bị nút TẢI XUỐNG, xin hãy chờ
Tải xuống
Phát triển và đánh giá QSARs cho thiết bị đầu cuối Ecotoxic: A. Bối cảnh Độc tính dữ liệu B. Hóa chất mô tả dữ liệu C. thống kê Phương pháp III. Vật liệu và phương pháp Hóa chất thử nghiệm A. B. C. dữ liệu sinh học phân tử descriptor D. E. Phân tích thống kê dữ liệu lựa chọn IV. Kết quả A. ban đầu Benzene đáp ứng bề mặt mô hình B. Đánh giá của các bề mặt đáp ứng-Mô hình Benzen C. Kết hợp mô hình đáp ứng bề mặt Benzene. | Section 4 QSARs for Environmental Toxicity and Fate 2004 by CRC Press LLC Chapter 12 Development and Evaluation of QSARs for Ecotoxic Endpoints The Benzene Response-Surface Model for Tetrahymena Toxicity T. Wayne Schultz and Tatiana I. Netzeva contents I. Introduction II. Background A. Toxicity Data B. Chemical Descriptor Data C. Statistical Methods III. Materials and Methods A. Test Chemicals B. Biological Data C. Molecular Descriptors D. Statistical Analyses E. Data Selection IV. Results A. Initial Benzene Response-Surface Model B. Evaluation of the Benzene Response-Surface Model C. Combined Benzene Response-Surface Model V. Discussion References I. introduction As the uses of toxicological-based quantitative structure-activity relationships QSARs move into the arenas of priority setting risk assessment and chemical classification and labeling the demands for a better understanding of the foundations of these QSARs are increasing. Specifically issues of quality transparency domain identification and validation have been recognized as topics of particular interest Schultz and Cronin 2003 . Quality QSAR can only be constructed and validated with quality data but quality in a QSAR is more than a high coefficient of determination. Transparency has several different meanings as it 2004 by CRC Press LLC applies to QSARs. First transparency means that the data both biological and chemical that are used in QSAR development and validation are available for examination. Second models which are developed with descriptors that quantify the pivotal aspects of toxic expression are considered to be mechanistic-based fundamental and more easily interpreted and thus transparent. Transparency can also mean the amount of process information obtainable from the statistical methodology it goes from the black boxes of neural networks to interpretable multiple linear regression. Since the use of a particular QSAR is only valid within its domain Schultz and Cronin 2003 identification of
TÀI LIỆU LIÊN QUAN
Predicting anatomic therapeutic chemical classification codes using tiered learning
Báo cáo y học: "Predicting drug side-effects by chemical systems biology"
Predicting the development of critical biological stages of Sunn pest, Eurygaster integriceps Put. (Hemiptera: Scutelleridae), by using sum of degree-days for timing its chemical control in wheat
Predicting Chemical Toxicity and Fate - Section 1
Predicting Chemical Toxicity and Fate - Section 2
Predicting Chemical Toxicity and Fate - Section 3
Predicting Chemical Toxicity and Fate - Section 4
Predicting Chemical Toxicity and Fate - Section 5 (end)
Predicting potential drug-drug interactions by integrating chemical, biological, phenotypic and network data
crossorigin="anonymous">
Đã phát hiện trình chặn quảng cáo AdBlock
Trang web này phụ thuộc vào doanh thu từ số lần hiển thị quảng cáo để tồn tại. Vui lòng tắt trình chặn quảng cáo của bạn hoặc tạm dừng tính năng chặn quảng cáo cho trang web này.