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 59

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) 59 страницаМоделирование свойств химических соединений с использованием искусственных нейронных сетей и фрагментных дескрипторов (1097754) страница 592019-03-13СтудИзба
Просмтор этого файла доступен только зарегистрированным пользователям. Но у нас супер быстрая регистрация: достаточно только электронной почты!

Текст из файла (страница 59)

Mol. Graph. Model. - 2004. - V. 22, № 4. - P. 263-273.226. Bremser W. Hose -- a novel substructure code. // Analytica Chimica Acta. 1978. - V. 103, № 4. - P. 355-365.227. Dubois J.-E.; Panaye A.; Attias R. DARC System: Notions of Defined and Generic Substructures. Filiation and Coding of FREL Substructure (SS) Classes. // J.Chem.

Inf. Comput. Sci. - 1987. - V. 27, № 2. - P. 74-82.228. Dubois J.E.; Doucet J.P.; Panaye A.; Fan B.T. DARC Site Topological Correlations : Ordered Structural Descriptors and Property Evaluation. // Topological Indi334ces and Related Descriptors in QSAR and QSPR, Devillers J.; Balaban A.T., Eds.Gordon and Breach Sciences Publishers: Amsterdam. - 1999. - P. 613-673.229. Xiao Y.; Qiao Y.; Zhang J.; Lin S.; Zhang W. A Method for SubstructureSearch by Atom-Centered Multilayer Code.

// J. Chem. Inf. Comput. Sci. - 1997. - V.37, № 4. - P. 701-704.230. Bender A.; Young D.W.; Jenkins J.L.; Serrano M.; Mikhailov D.; ClemonsP.A.; Davies J.W. Chemogenomic Data Analysis: Prediction of Small-Molecule Targets and the Advent of Biological Fingerprints. // Comb. Chem.

High ThroughputScreen. - 2007. - V. 10, № 8. - P. 719-731.231. Nidhi M.G.; Davies J.W.; Jenkins J.L. Prediction of Biological Targets forCompounds Using Multiple-Category Bayesian Models Trained on ChemogenomicsDatabases. // J. Chem. Inf. Model. - 2006. - V. 46, № 3. - P. 1124-1133.232. Adamson G.W.; Bush J.A.; McLure A.H.W.; Lynch M.F. An Evaluation of aSubstructure Search Screen System Based on Bond-Centered Fragments.

// J. Chem.Doc. - 1974. - V. 14, № 1. - P. 44-48.233. MDL Information Systems, Inc. // MDL Information Systems, Inc.www.mdli.com.234. Ahrens E.K.F. Customization for Chemical Database Applications. // ChemicalStructures, Warr W.A., Ed. - 1988. - P. 97-111.235. Raymond J.W.; Willett P. Maximum common subgraph isomorphism algorithms for the matching of chemical structures.

// J Comput Aided Mol Des. - 2002. V. 16, № 7. - P. 521-533.236. Розенблит А.Б.; Голендер В.Е. Логико-комбинаторные методы в конструировании лекарств. - Зинатне: Рига. - 1983. - 352 с.237. Hagadone T.R. Molecular substructure similarity searching: efficient retrievalin two-dimensional structure databases. // J. Chem. Inf. Model. - 1992.

- V. 32, № 5.- P. 515-521.238. Ruiz I.L.; Garcia C.G.; Gomez-Nieto M.A. Clustering Chemical Databases Using Adaptable Projection Cells and MCS Similarity Values. // J. Chem. Inf. Model. 2005. - V. 45, № 5. - P. 1178-1194.335239. Stahl M.; Mauser H. Database Clustering with a Combination of Fingerprintand Maximum Common Substructure Methods. // J. Chem. Inf. Model.

- 2005. - V.45, № 3. - P. 542-548.240. Bacha P.A.; Gruver H.S.; Den Hartog B.K.; Tamura S.Y.; Nutt R.F. Rule Extraction from a Mutagenicity Data Set Using Adaptively Grown Phylogenetic-likeTrees. // J. Chem. Inf. Model. - 2002. - V. 42, № 5. - P. 1104-1111.241. Sheridan R.P. Finding Multiactivity Substructures by Mining Databases ofDrug-Like Compounds. // J. Chem. Inf. Comput. Sci. - 2003. - V. 43, № 3.

- P. 10371050.242. Авидон В.В.; Лексина Л.А. Дескрипторный язык для анализа сходства химических структур органических соединений. // НТИ. - Сер. 2. - 1974. - № 3. - С.22-25.243. Carhart R.E.; Smith D.H.; Venkataraghavan R. Atom Pairs as Molecular Features in Structure-Activity Studies: Definition and Applications. // J. Chem. Inf.Comput. Sci. - 1985. - V. 25, № 2. - P. 64-73.244.

Horvath D. High Throughput Conformational Sampling & Fuzzy SimilarityMetrics: A Novel Approach to Similarity Searching and Focused Combinatorial Library Design and its Role in the Drug Discovery Laboratory. // Combinatorial LibraryDesign and Evaluation: Principles, Software Tools and Applications, Ghose A.;Viswanadhan V., Eds. Marcel Dekker: New York. - 2001.

- P. 429-472.245. Horvath D.; Jeandenans C. Neighborhood Behavior of in Silico StructuralSpaces with Respect to in Vitro Activity Spaces-A Novel Understanding of the Molecular Similarity Principle in the Context of Multiple Receptor Binding Profiles. // J.Chem. Inf.

Comput. Sci. - 2003. - V. 43, № 2. - P. 680-690.246. Bonachera F.; Parent B.; Barbosa F.; Froloff N.; Horvath D. Fuzzy TricentricPharmacophore Fingerprints. 1. Topological Fuzzy Pharmacophore Triplets andAdapted Molecular Similarity Scoring Schemes. // J.

Chem. Inf. Model. - 2006. - V.46, № 6. - P. 2457-2477.247. Schuffenhauer A.; Floersheim P.; Acklin P.; Jacoby E. Similarity Metrics forLigands Reflecting the Similarity of the Target Proteins. // J. Chem. Inf. Comput. Sci.- 2003. - V. 43, № 2. - P. 391-405.336248. MOE, Molecular Operating Environment, Chemical Computing Group Inc.,Montreal, Canada. // MOE, Molecular Operating Environment, Chemical ComputingGroup Inc., Montreal, Canada.

- www.chemcomp.com,249. Franke L.; Byvatov E.; Werz O.; Steinhilber D.; Schneider P.; Schneider G.Extraction and visualization of potential pharmacophore points using support vectormachines: application to ligand-based virtual screening for COX-2 inhibitors. // J.Med. Chem.

- 2005. - V. 48, № 22. - P. 6997-7004.250. Byvatov E.; Sasse B.C.; Stark H.; Schneider G. From virtual to real screeningfor D3 dopamine receptor ligands. // ChemBioChem. - 2005. - V. 6, № 6. - P. 997999.251. Hansch C.; Fujita T. p-σ-π Analysis. A Method for the Correlationof Biological Activity and Chemical Structure. // J. Am. Chem. Soc. - 1964. - V.

86,№ 8. - P. 1616-1626.252. Hansch C.; Muir R.M.; Fujita T.; Maloney P.P.; Geiger F.; Streich M. TheCorrelation of Biological Activity of Plant Growth Regulators and ChloromycetinDerivatives with Hammett Constants and Partition Coefficients. // J. Am. Chem. Soc.- 1963. - V.

85, № 18. - P. 2817-2824.253. Fleischer R.; Frohberg P.; Büge A.; Nuhn P.; Wiese M. QSAR Analysis ofSubstituted 2-Phenylhydrazonoacetamides Acting as Inhibitors of 15-Lipoxygenase.// Quant. Struct.-Act. Relat. - 2000. - V. 19, № 2. - P. 162-172.254. Hatrik S.; Zahradnik P. Neural Network Approach to the Prediction of theToxicity of Benzothiazolium Salts from Molecular Structure. // J. Chem.

Inf. Comput. Sci. - 1996. - V. 36, № 5. - P. 992-995.255. Bemis G.W.; Murcko M.A. The properties of known drugs. 1. Molecularframeworks. // J. Med. Chem. - 1996. - V. 39, № 15. - P. 2887-2893.256. Bemis G.W.; Murcko M.A. Properties of known drugs. 2. Side chains. // J. Med.Chem. - 1999. - V. 42, № 25.

- P. 5095-5099.257. Randic M. Representation of molecular graphs by basic graphs. // J. Chem. Inf.Comput. Sci. - 1992. - V. 32, № 1. - P. 57-69.258. Мнухин В.Б. Базис алгебры инвариантов графов. // Математический анализ и его приложения. - Ростов-на-Дону. - 1983.

- C. 55-60.337259. Baskin I.I.; Skvortsova M.I.; Stankevich I.V.; Zefirov N.S. On the Basis of Invariants of Labeled Molecular Graphs. // J. Chem. Inf. Comput. Sci. - 1995. - V. 35,№ 3. - P. 527-531.260. Skvortsova M.I.; Baskin I.I.; Skvortsov L.A.; Palyulin V.A.; Zefirov N.S.;Stankevich I.V. Chemical graphs and their basis invariants.

// J. Mol. Struct. Theochem. - 1999. - V. 466. - P. 211-217.261. Скворцова М.И.; Федяев К.С.; Баскин И.И.; Палюлин В.А.; Зефиров Н.С.Новый способ кодирования химических структур на основе базисных фрагментов. // Докл. РАН. - 2002. - Т. 382, № 5. - С. 645-648.262. Скворцова М.И.; Федяев К.С.; Палюлин В.А.; Зефиров Н.С. Моделирование связи между структурой и свойствами углеводородов на основе базисныхтопологических дескрипторов.

// Изв. РАН, Сер. хим. - 2004. - № 8. - С. 15271535.263. Estrada E. Spectral Moments of the Edge Adjacency Matrix in MolecularGraphs. 1. Definition and Applications to the Prediction of Physical Properties of Alkanes. // J. Chem. Inf. Comput. Sci. - 1996. - V. 36, № 4. - P. 844-849.264. Estrada E. Spectral Moments of the Edge-Adjacency Matrix of MolecularGraphs. 2. Molecules Containing Heteroatoms and QSAR Applications.

// J. Chem.Inf. Comput. Sci. - 1997. - V. 37, № 2. - P. 320-328.265. Estrada E. Spectral Moments of the Edge Adjacency Matrix in MolecularGraphs. 3. Molecules Containing Cycles. // J. Chem. Inf. Comput. Sci. - 1998. - V.38, № 1. - P. 23-27.266. Estrada E.; Pena A.; Garcia-Domenech R. Designing sedative/hypnotic compounds from a novel substructural graph-theoretical approach. // J Comput AidedMol Des.

- 1998. - V. 12, № 6. - P. 583-595.267. Estrada E.; Gutierrez Y. Modeling chromatographic parameters by a novelgraph theoretical sub-structural approach. // Journal of Chromatography A. - 1999. V. 858, № 2. - P. 187-199.268. Estrada E.; Gutierrez Y.; Gonzalez H. Modeling Diamagnetic and Magnetooptic Properties of Organic Compounds with the TOSS-MODE Approach. // J. Chem.Inf. Comput. Sci. - 2000. - V.

40, № 6. - P. 1386-1399.338269. Estrada E.; Gonzalez H. What Are the Limits of Applicability for Graph2Theoretic Descriptors in QSPR/QSAR? Modeling Dipole Moments of AromaticCompounds with TOPS-MODE Descriptors. // J. Chem. Inf. Comput.

Характеристики

Список файлов диссертации

Свежие статьи
Популярно сейчас
Почему делать на заказ в разы дороже, чем купить готовую учебную работу на СтудИзбе? Наши учебные работы продаются каждый год, тогда как большинство заказов выполняются с нуля. Найдите подходящий 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