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 60

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) 60 страницаМоделирование свойств химических соединений с использованием искусственных нейронных сетей и фрагментных дескрипторов (1097754) страница 602019-03-13СтудИзба
Просмтор этого файла доступен только зарегистрированным пользователям. Но у нас супер быстрая регистрация: достаточно только электронной почты!

Текст из файла (страница 60)

Sci. - 2003. V. 43, № 1. - P. 75-84.270. Gonzalez M.P.; Helguera A.M.; Diaz H.G. A TOPS-MODE approach to predict permeability coefficients. // Polymer. - 2004. - V. 45, № 6. - P. 2073-2079.271. Estrada E.; Molina E.; Perdomo-Lopez I. Can 3D Structural Parameters BePredicted from 2D (Topological) Molecular Descriptors? // J.

Chem. Inf. Comput.Sci. - 2001. - V. 41, № 4. - P. 1015-1021.272. Estrada E.; Uriarte E.; Montero A.; Teijeira M.; Santana L.; De Clercq E. Anovel approach for the virtual screening and rational design of anticancer compounds.// J Med Chem. - 2000. - V. 43, № 10. - P. 1975-1985.273. Estrada E.; Vilar S.; Uriarte E.; Gutierrez Y. In Silico Studies toward the Discovery of New Anti-HIV Nucleoside Compounds with the Use of TOPS-MODE and2D/3D Connectivity Indices. 1. Pyrimidyl Derivatives. // J.

Chem. Inf. Comput. Sci.- 2002. - V. 42, № 5. - P. 1194-1203.274. Estrada E.; Patlewicz G.; Gutierrez Y. From Knowledge Generation to Knowledge Archive. A General Strategy Using TOPS-MODE with DEREK To FormulateNew Alerts for Skin Sensitization. // J. Chem. Inf. Comput.

Sci. - 2004. - V. 44, № 2.- P. 688-698.275. Gonzalez M.P.; Diaz H.G.; Ruiz R.M.; Cabrera M.A.; de Armas R.R. TOPSMODE based QSARs derived from heterogeneous series of compounds. Applicationsto the design of new herbicides. // J. Chem. Inf. Comput. Sci. - 2003. - V. 43, № 4. P. 1192-1199.276. GonzalezM.P.;MoldesM.D.T.QSARstudyofN-6-(substituted-phenylcarbamoyl) adenosine-5 '-uronamides as agonist for A(1) adenosine receptors.// Bull.

Math. Biol. - 2004. - V. 66, № 4. - P. 907-920.277. Gonzalez M.P.; Dias L.C.; Helguera A.M.; Rodriguez Y.M.; de Oliveira L.G.;Gomez L.T.; Diaz H.G. TOPS-MODE based QSARs derived from heterogeneous series of compounds. Applications to the design of new anti-inflammatory compounds.// Bioorganic & Medicinal Chemistry. - 2004. - V. 12, № 16. - P. 4467-4475.339278. Molina E.; Gonzales Diaz H.; Gonzalez M.P.; Rodriguez E.; Uriarte E.

Designing Antibacterial Compounds through a Topological Substructural Approach. // J.Chem. Inf. Comput. Sci. - 2004. - V. 44, № 2. - P. 515-521.279. Gonzalez M.P.; Diaz H.G.; Cabrera M.A.; Ruiz R.M. A novel approach to predict a toxicological property of aromatic compounds in the Tetrahymena pyriformis.// Bioorg. Med, Chem. - 2004. - V. 12, № 4. - P. 735-744.280. Helguera A.M.; Gonzalez M.P.; Briones J.R. TOPS-MODE approach to predict mutagenicity in dental monomers. // Polymer.

- 2004. - V. 45, № 6. - P. 20452050.281. Gonzalez M.P.; Dias L.C.; Helguera A.M. A topological sub-structural approach to the mutagenic activity in dental monomers. 2. Cycloaliphatic epoxides. //Polymer. - 2004. - V. 45, № 15. - P. 5353-5359.282. Gonzalez M.P.; Moldes M.d.C.T.; Fall Y.; Dias L.C.; Helguera A.M. A topological sub-structural approach to the mutagenic activity in dental monomers. 3.

Heterogeneous set of compounds. // Polymer. - 2005. - V. 46, № 8. - P. 2783-2790.283. Kramer S.; De Raedt L.; Helma C. In Molecular feature mining in HIV data,Seventh ACM SIGKDD international conference on Knowledge discovery and datamining, San Francisco, California, August 26 - 29, 2001, 2001; ACM Press, NewYork, NY: San Francisco, California. - 2001. - P. 136-143.284.

De Raedt L.; Kramer S. In The Levelwise Version Space Algorithm and itsApplication to Molecular Fragment Finding, The Seventeenth International JointConference on Articial Intelligence, 2001; Morgan Kaufmann: San Francisco. - 2001.- P. 853-862.285. Kramer S.; De Raedt L. In Feature construction with version spaces for biochemical applications, The eighteenth International Conference on Machine Learning, 2001; Morgan Kaufmann: San Francisco, CA. - 2001. - P. 258-265.286. Inokuchi A. Mining Generalized Substructures from a Set of Labeled Graphs.

//Proceedings of the Fourth IEEE International Conference on Data Mining (ICDM'04)- IEEE Computer Society. - 2004. - P. 415-418287. Yan X.; Han J. gspan: Graph-based substructure pattern mining. // Proceedingsof the 2002 IEEE International Conference on Data Mining. - 2002. - P. 721-724.340288. Saigo H.; Kadowaki T.; Tsuda K. In A Linear Programming Approach for Molecular QSAR analysis, International Workshop on Mining and Learning with Graphs2006. - 2006. - P.

85-96.289. Asai T.; Abe K.; Kawasoe S.; Arimura H.; Satamoto H.; Arikawa S. EfficientSubstructure Discovery from Large Semi-structured Data. // SIAM SDM'02. - 2002.290. Chi Y.; Muntz R.R.; Nijssen S.; Kok J.N. Frequent subtree mining -- an overview. // Fundamenta Informaticae - 2005. - V. 66, № 1-2. - P. 161-198.291.

Inokuchi A.; Washio T.; Motoda H. In An Apriori-Based Algorithm for MiningFrequent Substructures from Graph Data, 4th European Conf. on Principles and Practice of Knowledge Discovery in Databases (PKDD), Lyon, France, September 2000,2000; Lyon, France, September 2000. - 2000. - P. 13-23.292. Kuramochi M.; Karypis G. In Frequent Subgraph Discovery, 1st IEEE Conference on Data Mining, 2001.

- 2001. - P. 313-320.293. Borgelt C.; Meinl T.; Berthold M. MoSS: A Program for Molecular Substructure Mining. // Proceedings of the 1st international Workshop on Open Source DataMining: Frequent Pattern Mining Implementations ACM Press, New York, NY: Chicago, Illinois, August 21 - 21, 2005. - 2005. - P. 6-15.294. Zaki M.J. Efficiently mining frequent trees in a forest. // Proceedings of theeighth ACM SIGKDD international conference on Knowledge discovery and datamining, ACM Press: Edmonton, Alberta, Canada.

- 2002. - P. 71-80295. Chi Y.; Yang Y.; Muntz R.R. HybridTreeMiner: An efficient algorithm for mining frequent rooted trees and free trees using canonical forms. // The 16th International Conference on Scientific and Statistical Database Management (SSDBM'04),June 2004. - 2004.296. Chi Y.; Yang Y.; Xia Y.; Muntz R.R. CMTreeMiner: Mining both closed andmaximal frequent subtrees. // The Eighth Pacific Asia Conference on KnowledgeDiscovery and Data Mining (PAKDD'04), May 2004. - 2004.297.

Dehaspe L.; Toivonen H.; King R.D. Finding frequent substructures in chemical compounds. // 4th International Conference on Knowledge Discovery and DataMining, Agrawal R.; Stolorz P.; Piatetsky-Shapiro G., Eds. AAAI Press. - 1998. - P.30-36.341298. Deshpande M.; Kuramochi M.; Karypis G. Frequent sub-structure based approaches for classifying chemical compounds. // Proceedings of the Third IEEE international Conference on Data Mining (November 19 - 22, 2003).

ICDM., IEEEComputer Society, Washington, DC. - 2003. - P. 35-49.299. Demiriz A.; Bennett K.P.; Shawe-Taylor J. Linear Programming Boosting viaColumn Generation. // Mach. Learn. - 2002. - V. 46, № 1-3. - P. 225-254.300. Graham D.J.; Malarkey C.; Schulmerich M.V. Information Content in OrganicMolecules: Quantification and Statistical Structure via Brownian Processing. // J.Chem.

Inf. Comput. Sci. - 2004. - V. 44, № 5. - P. 1601-1611.301. Batista J.; Godden J.W.; Bajorath J. Assessment of molecular similarity fromthe analysis of randomly generated structural fragment populations. // J. Chem. Inf.Model. - 2006. - V. 46, № 5. - P. 1937-1944.302. Batista J.; Bajorath J. Chemical database mining through entropy-based molecular similarity assessment of randomly generated structural fragment populations.// J. Chem. Inf.

Model. - 2007. - V. 47, № 1. - P. 59-68.303. Sanderson D.M.; Earnshaw C.G. Computer prediction of possible toxic actionfrom chemical structure; the DEREK system. // Hum. Exp. Toxicol. - 1991. - V. 10,№ 4. - P. 261-273.304. Takeuchi K.; Kuroda C.; Ishida M. Prolog-based functional group perceptionand calculation of 1-octanol/water partition coefficients using Rekker's fragmentmethod. // J. Chem. Inf. Model. - 1990.

- V. 30, № 1. - P. 22-26.305. Chen L. Reaction Classification and Knowledge Acquisition. // Handbook ofChemoinformatics, Gasteiger J., Ed. Wiley-VCH: Weinheim. - 2003. - V. 1. - P. 348388.306. Dugundji J.; Ugi I. An Algebraic Model of Constitutional Chemistry as a Basisfor Chemical Computer Programs. // Topics Curr.

Chem. - 1973. - V. 39 - P. 19-64.307. Zefirov N.S.; Trach S.S. Systematization of tautomeric processes and formallogical approach to the search for new topological and reaction types of tautomerism.// Chemica Scripta. - 1980. - V. 15, № 1. - P. 4-12.308. Zefirov N.S. An approach to systematization and design of organic reactions. //Accounts of Chemical Research. - 1987. - V. 20, № 7.

- P. 237-243.342309. Vladutz G. Modern Approaches to Chemical Reaction Searching. // Approaches to Chemical Reaction Searching, Willett P., Ed. Gower: London. - 1986. P. 202-220.310. Fujita S. Description of Organic Reactions Based on Imaginary TransitionStructures. 1. Introduction of New Concepts. // J.

Chem. Inf. Comput. Sci. - 1986. V. 26, № 4. - P. 205-212.311. Fujita S. 'Structure-Reaction Type' Paradigm in the Conventional Methods ofDescribing Organic Reactions and the Concept of Imaginary Transition StructuresOvercoming This Paradigm. // J. Chem. Inf. Comput. Sci. - 1987. - V. 27, № 3. - P.120-126.312. Borodina Y.; Rudik A.; Filimonov D.; Kharchevnikova N.; Dmitriev A.; Blinova V.; Poroikov V. A New Statistical Approach to Predicting Aromatic Hydroxylation Sites. Comparison with Model-Based Approaches.

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