Главная » Просмотр файлов » Моделирование свойств химических соединений с использованием искусственных нейронных сетей и фрагментных дескрипторов

Моделирование свойств химических соединений с использованием искусственных нейронных сетей и фрагментных дескрипторов (1097754), страница 57

Файл №1097754 Моделирование свойств химических соединений с использованием искусственных нейронных сетей и фрагментных дескрипторов (Моделирование свойств химических соединений с использованием искусственных нейронных сетей и фрагментных дескрипторов) 57 страницаМоделирование свойств химических соединений с использованием искусственных нейронных сетей и фрагментных дескрипторов (1097754) страница 572019-03-13СтудИзба
Просмтор этого файла доступен только зарегистрированным пользователям. Но у нас супер быстрая регистрация: достаточно только электронной почты!

Текст из файла (страница 57)

// J. Chem. Inf. Model. - 1976. - V.16, № 2. - P. 99-105.135. Hodes L.; Hazard G.F.; Geran R.I.; Richman S. A statistical-heuristic methodsfor automated selection of drugs for screening. // J. Med. Chem. - 1977. - V. 20, №4. - P. 469-475.136. Adamson G.W. Automatic methods of handling chemical structure and property information. // Proc. Analyt. Div. Chem. Soc.. - 1977.

- V. 14, № 2. - P. 26-28.137. Adamson G.W.; Bush J.A. Method for relating the structure and properties ofchemical compounds. // Nature. - 1974. - V. 248, № 5447. - P. 406-407.325138. Adamson G.W.; Bawden D. Method of structure-activity correlation usingWiswesser line notation. // J. Chem. Inf. Comput. Sci. - 1975.

- V. 15, № 4. - P. 215220.139. Adamson G.W.; Bush J.A. Evaluation of an empirical structure-activity relationfor property prediction in a structurally diverse group of local anesthetics. // J. Chem.Soc., Perkin Trans. 1. - 1976. - № 2. - P. 168-172.140. Adamson G.W.; Bawden D. A substructural analysis method for structureactivity correlation of heterocyclic compounds using Wiswesser line notation. // J.Chem. Inf.

Comput. Sci. - 1977. - V. 17, № 3. - P. 164-171.141. Adamson G.W.; Bawden D. An empirical method of structure-activity correlation for polysubstituted cyclic compounds using Wiswesser Line Notation. // J.Chem. Inf. Comput. Sci. - 1976. - V. 16, № 3. - P. 161-165.142. Milne M.; Lefkovitz D.; Hill H.; Powers R. Search of CA Registry (1.25 Million Compounds) with the Topological Screens System.

// J. Chem. Doc. - 1972. - V.12, № 3. - P. 183-189.143. Adamson G.W.; Cowell J.; Lynch M.F.; McLure A.H.W.; Town W.G.; YappA.M. Strategic Considerations in the Design of a Screening System for SubstructureSearches of Chemical Structure Files. // J. Chem. Doc. - 1973. - V. 13, № 3. - P. 153157.144. Feldman A.; Hodes L. An Efficient Design for Chemical Structure Searching.I.

The Screens. // J. Chem. Inf. Comput. Sci. - 1975. - V. 15, № 3. - P. 147-152.145. Willett P. A Screen Set Generation Algorithm. // J. Chem. Inf. Comput. Sci. 1979. - V. 19, № 3. - P. 159-162.146. Willett P. The Effect of Screen Set Size on Retrieval from Chemical Substructure Search Systems. // J.

Chem. Inf. Comput. Sci. - 1979. - V. 19, № 4. - P. 253255.147. Willett P.; Winterman V.; Bawden D. Implementation of nearest-neighborsearching in an online chemical structure search system. // J. Chem. Inf. Comput. Sci.- 1986. - V. 26, № 1. - P. 36-41.326148. Fisanick W.; Lipkus A.H.; Rusinko A. Similarity searching on CAS Registrysubstances. 2. 2D structural similarity. // J. Chem.

Inf. Comput. Sci. - 1994. - V. 34,№ 1. - P. 130-140.149. Hodes L. Clustering a large number of compounds. 1. Establishing the methodon an initial sample. // J. Chem. Inf. Comput. Sci. - 1989. - V. 29, № 2. - P. 66-71.150. McGregor M.J.; Pallai P.V. Clustering of Large Databases of Compounds: Using the MDL "Keys" as Structural Descriptors. // J. Chem. Inf. Comput. Sci.

- 1997. V. 37, № 3. - P. 443-448.151. Turner D.B.; Tyrrell S.M.; Willett P. Rapid Quantification of Molecular Diversity for Selective Database Acquisition. // J. Chem. Inf. Comput. Sci. - 1997. - V. 37,№ 1. - P. 18-22.152. Durant J.L.; Leland B.A.; Henry D.R.; Nourse J.G. Reoptimization of MDLKeys for Use in Drug Discovery. // J.

Chem. Inf. Comput. Sci. - 2002. - V. 42, № 6. P. 1273-1280.153. Tong W.; Lowis D.R.; Perkins R.; Chen Y.; Welsh W.J.; Goddette D.W.; Heritage T.W.; Sheehan D.M. Evaluation of Quantitative Structure-Activity RelationshipMethods for Large-Scale Prediction of Chemicals Binding to the Estrogen Receptor.// J. Chem. Inf.

Model. - 1998. - V. 38, № 4. - P. 669-677.154. Cramer R.D. BC(DEF) parameters. 1. The intrinsic dimensionality of intermolecular interactions in the liquid state. // J. Am. Chem. Soc. - 1980. - V. 102, № 6. P. 1837-1849.155. Cramer R.D. BC(DEF) parameters. 2. An empirical structure-based scheme forthe prediction of some physical properties. // J. Am. Chem. Soc. - 1980. - V. 102, №6.

- P. 1849-1859.156. Klopman G. Artificial intelligence approach to structure-activity studies. Computer automated structure evaluation of biological activity of organic molecules. // J.Am. Chem. Soc. - 1984. - V. 106, № 24. - P. 7315-7321.157. Klopman G.; Rosenkranz H.S. Structural requirements for the mutagenicity ofenvironmental nitroarenes.

// Mutat. Res. - 1984. - V. 126, № 3. - P. 227-238.158. Klopman G.; Kalos A.N. Causality in structure-activity studies. // J. Comput.Chem. - 1985. - V. 6, № 5. - P. 492-506.327159. Rosenkranz H.S.; Mitchell C.S.; Klopman G. Artificial intelligence and Bayesian decision theory in the prediction of chemical carcinogens. // Mutat. Res. - 1985.

V. 150, № 1-2. - P. 1-11.160. Klopman G.; Frierson M.R.; Rosenkranz H.S. Computer analysis of toxicological data bases: mutagenicity of aromatic amines in Salmonella tester strains. //Environmental Mutagenesis. - 1985. - V. 7, № 5. - P. 625-644.161. Rosenkranz H.S.; Klopman G. Mutagens, carcinogens, and computers. // Progress in Clinical and Biological Research. - 1986. - V. 209.

Pt. A. - P. 71-104.162. Klopman G.; Namboodiri K.; Kalos A.N. Computer automated evaluation andprediction of the Iball Index of carcinogenicity of polycyclic aromatic hydrocarbons.// Progress in Clinical and Biological Research. - 1985.

- V. 172, Pt. A. - P. 287-298.163. Klopman G. Predicting toxicity through a computer automated structureevaluation program. // Environmental Health Perspectives. - 1985. - V. 61. - P. 269274.164. Klopman G.; Macina O.T. Use of the computer automated structure evaluationprogram in determining quantitative structure-activity relationships within hallucinogenic phenylalkylamines.

// J. Theor. Biol. - 1985. - V. 113, № 4. - P. 637-648.165. Klopman G.; Contreras R. Use of artificial intelligence in structure-activitycorrelations of anticonvulsant drugs. // Mol. Pharmacol. - 1985. - V. 27, № 1. - P. 8693.166. Klopman G.; Venegas R.E. CASE study of in vitro inhibition of sparteinemonooxygenase. // Acta Pharmaceutica Jugoslavica. - 1986.

- V. 36, № 2. - P. 189209.167. Klopman G.; Kalos A.N. Quantitative structure-activity relationships of betaadrenergic agents. Application of the computer automated structure evaluation(CASE) technique of molecular fragment recognition. // J. Theor. Biol. - 1986.

- V.118, № 2. - P. 199-214.168. Klopman G.; Macina O.T.; Simon E.J.; Hiller J.M. Computer automated structure evaluation of opiate alkaloids. // J. Mol. Struct. Theochem. - 1986. - V. 27, № 34. - P. 299-308.328169. Klopman G.; Macina O.T.; Levinson M.E.; Rosenkranz H.S. Computer automated structure evaluation of quinolone antibacterial agents. // Antimicrobial Agentsand Chemotherapy. - 1987. - V. 31, № 11. - P.

1831-1840.170. Klopman G.; Macina O.T. Computer-automated structure evaluation of antileukemic 9-anilinoacridines. // Mol. Pharmacol. - 1987. - V. 31, № 4. - P. 457-476.171. Artemenko N.V.; Baskin I.I.; Palyulin V.A.; Zefirov N.S. Artificial neural network and fragmental approach in prediction of physicochemical properties of organiccompounds. // Russ.

Chem. Bull. - 2003. - V. 52, № 1. - P. 20-29.172. Smolenskii E.A. On Some Aspects of the Structure–Property Problem // Dokl.Chem. - 1999. - V. 365, № 4-6. - P. 93-98.173. Smolenskii E.A.; Slovokhotova O.L.; Chuvaeva I.V.; Zefirov N.S. InformationSignificance of Topological Indices. // Dokl. Chem. - 2004. - V.

397, № 2. - P. 173.174. Nutt C.W. The correlation and prediction of the optical and thermodynamicproperties of saturated liquid hydrocarbons by the group contribution method. //Transactions of the Faraday Society. - 1957. - V. 53. - С. 1538-1544.175. Ghose A.K.; Crippen G.M. Atomic Physicochemical Parameters for ThreeDimensional Structure-Directed Quantitative Structure-Activity Relationships I. Partition Coefficients as a Measure of Hydrophobicity. // J. Comput.

Chem. - 1986. - V.7, № 4. - P. 565-577.176. Ghose A.K.; Crippen G.M. Atomic Physicochemical Parameters for ThreeDimensional-Structure-Directed Quantitative Structure-Activity Relationships. 2.Modeling Dispersive and Hydrophobic Interactions. // J. Chem. Inf. Comput. Sci. 1987.

- V. 27, № 1. - P. 21-35.177. Ghose A.K.; Pritchett A.; Crippen G.M. Atomic physicochemical parametersfor three dimensional structure directed quantitative structure-activity relationshipsIII: Modeling hydrophobic interactions. // J. Comput. Chem. - 1988. - V. 9, № 1. - P.80-90.178. Viswanadhan V.N.; Ghose A.K.; Revankar G.R.; Robins R.K. Atomic physicochemical parameters for three dimensional structure directed quantitative structureactivity relationships. 4.

Additional parameters for hydrophobic and dispersive interactions and their application for an automated superposition of certain naturally oc329curring nucleoside antibiotics. // J. Chem. Inf. Comput. Sci. - 1989. - V. 29, № 3. - P.163-172.179. Ghose A.K.; Viswanadhan V.N.; Wendoloski J.J. Prediction of hydrophobic(lipophilic) properties of small organic molecules using fragmental methods: Ananalysis of ALOGP and CLOGP methods. // J. Phys. Chem. A. - 1998. - V. 102, №21. - P.

Характеристики

Список файлов диссертации

Свежие статьи
Популярно сейчас
Как Вы думаете, сколько людей до Вас делали точно такое же задание? 99% студентов выполняют точно такие же задания, как и их предшественники год назад. Найдите нужный учебный материал на СтудИзбе!
Ответы на популярные вопросы
Да! Наши авторы собирают и выкладывают те работы, которые сдаются в Вашем учебном заведении ежегодно и уже проверены преподавателями.
Да! У нас любой человек может выложить любую учебную работу и зарабатывать на её продажах! Но каждый учебный материал публикуется только после тщательной проверки администрацией.
Вернём деньги! А если быть более точными, то автору даётся немного времени на исправление, а если не исправит или выйдет время, то вернём деньги в полном объёме!
Да! На равне с готовыми студенческими работами у нас продаются услуги. Цены на услуги видны сразу, то есть Вам нужно только указать параметры и сразу можно оплачивать.
Отзывы студентов
Ставлю 10/10
Все нравится, очень удобный сайт, помогает в учебе. Кроме этого, можно заработать самому, выставляя готовые учебные материалы на продажу здесь. Рейтинги и отзывы на преподавателей очень помогают сориентироваться в начале нового семестра. Спасибо за такую функцию. Ставлю максимальную оценку.
Лучшая платформа для успешной сдачи сессии
Познакомился со СтудИзбой благодаря своему другу, очень нравится интерфейс, количество доступных файлов, цена, в общем, все прекрасно. Даже сам продаю какие-то свои работы.
Студизба ван лав ❤
Очень офигенный сайт для студентов. Много полезных учебных материалов. Пользуюсь студизбой с октября 2021 года. Серьёзных нареканий нет. Хотелось бы, что бы ввели подписочную модель и сделали материалы дешевле 300 рублей в рамках подписки бесплатными.
Отличный сайт
Лично меня всё устраивает - и покупка, и продажа; и цены, и возможность предпросмотра куска файла, и обилие бесплатных файлов (в подборках по авторам, читай, ВУЗам и факультетам). Есть определённые баги, но всё решаемо, да и администраторы реагируют в течение суток.
Маленький отзыв о большом помощнике!
Студизба спасает в те моменты, когда сроки горят, а работ накопилось достаточно. Довольно удобный сайт с простой навигацией и огромным количеством материалов.
Студ. Изба как крупнейший сборник работ для студентов
Тут дофига бывает всего полезного. Печально, что бывают предметы по которым даже одного бесплатного решения нет, но это скорее вопрос к студентам. В остальном всё здорово.
Спасательный островок
Если уже не успеваешь разобраться или застрял на каком-то задание поможет тебе быстро и недорого решить твою проблему.
Всё и так отлично
Всё очень удобно. Особенно круто, что есть система бонусов и можно выводить остатки денег. Очень много качественных бесплатных файлов.
Отзыв о системе "Студизба"
Отличная платформа для распространения работ, востребованных студентами. Хорошо налаженная и качественная работа сайта, огромная база заданий и аудитория.
Отличный помощник
Отличный сайт с кучей полезных файлов, позволяющий найти много методичек / учебников / отзывов о вузах и преподователях.
Отлично помогает студентам в любой момент для решения трудных и незамедлительных задач
Хотелось бы больше конкретной информации о преподавателях. А так в принципе хороший сайт, всегда им пользуюсь и ни разу не было желания прекратить. Хороший сайт для помощи студентам, удобный и приятный интерфейс. Из недостатков можно выделить только отсутствия небольшого количества файлов.
Спасибо за шикарный сайт
Великолепный сайт на котором студент за не большие деньги может найти помощь с дз, проектами курсовыми, лабораторными, а также узнать отзывы на преподавателей и бесплатно скачать пособия.
Популярные преподаватели
Добавляйте материалы
и зарабатывайте!
Продажи идут автоматически
6418
Авторов
на СтудИзбе
307
Средний доход
с одного платного файла
Обучение Подробнее