1. Главная
  2. Ресурсы
  3. Библиотечный поиск
  4. Журнал «Известия высших учебных заведений. Химия и химическая технология»
  5. Выпуск 2019 г. Том 62. № 5
Predicting estrogenactivities ofbisphenol A and itsanalogs using quantumchemistrycalculations andartificial neuralnetworks Vu Van DatLe Kim LongDoan Van Phuc2019 год

Predicting estrogen activities of bisphenol A and its analogs using quantum chemistry calculations and artificial neural networks
статья из журнала

Заказать копию статьи
База данных: Каталог библиотеки СФУ (P 91)
Библиографическое описание: Predicting estrogen activities of bisphenol A and its analogs using quantum chemistry calculations and artificial neural networks = Прогнозирование эстрогенной активности бисфенола А и его аналогов с использованием квантово-химических вычислений и искусcтвенных нейронных сетей / Vu Van Dat [и др.]. - (Химия). - Текст : непосредственный // Известия вузов. Химия и химическая технология. - 2019. - Т. 62, вып. 5. - С. 31-37 : 5 рис., 4 табл. - Библиогр.: с. 37 (20 назв.). - ISSN 0579-2991.
Аннотация: Представлены результаты исследования количественной взаимосвязи между структурой и активностью (QSAR) бисфенола А и его аналогов с использованием квантовых химических расчетов и метода искусственных нейронных сетей (ANN). Полученные в результате расчетов структурно-квантовые параметры и ранее известные экспериментально наблюдаемые биологические данные об эстрогенной активности рабочей выборки были использованы в качестве входных данных для построения модели QSAR с использованием метода искусственных нейронных сетей.
Год издания: 2019
Авторы: Vu Van Dat, Le Kim Long, Doan Van Phuc, Nguyen Hoang Trang, Nguyen Van Trang, Nguyen Thi Thu Ha
Источник: Известия вузов. Химия и химическая технология
Выпуск: Т. 62, вып. 5
Номера страниц: 31-37
Количество экземпляров:
  • Абонемент научной литературы (пр. Свободный, 79, Б1-14): свободно 1 из 1 экземпляров

Похожие публикации

Biomedical and business applications using artificial neural networks and machine learning

  • Segall Richard и др.
  • 2022 год

Use of the Cluster Analysis and Artificial Neural Network Technology for Log Data Interpretation

  • Chashkov Anatoly V. и др.
  • 2011 год
DFT study ofmolecular structureof5,10,15,20-tetrakis(4'-halogenophenyl)porphyrins and theirisomers Kurochkin I. Yu.Pogonin A. E.Otlyotov A. A.2020 год

DFT study of molecular structure of 5,10,15,20-tetrakis(4'-halogenophenyl)porphyrins and their…

  • Kurochkin I. Yu. и др.
  • 2020 год
Корреляция структурыи свойстваN-содержащихгетероцикловквантово-химическимирасчетами Мовсум-заде Н. Ч.Александрова Г. Ю.2013 год

Корреляция структуры и свойства N-содержащих гетероциклов квантово-химическими расчетами

  • Мовсум-заде Н. Ч. и др.
  • 2013 год

Природа химического связывания атомов скандия и титана с кластерными моделями графена,…

  • Краснов П. О. и др.
  • 2011 год

Strong Electron Correlations Determine the Stability and Properties of Er-doped Silicon Quantum Dots

  • Avramov P. V. и др.
  • 2010 год