کد مقاله | کد نشریه | سال انتشار | مقاله انگلیسی | نسخه تمام متن |
---|---|---|---|---|
6311868 | 1307585 | 2011 | 8 صفحه PDF | دانلود رایگان |
عنوان انگلیسی مقاله ISI
In silico prediction of Tetrahymena pyriformis toxicity for diverse industrial chemicals with substructure pattern recognition and machine learning methods
دانلود مقاله + سفارش ترجمه
دانلود مقاله ISI انگلیسی
رایگان برای ایرانیان
کلمات کلیدی
موضوعات مرتبط
علوم زیستی و بیوفناوری
علوم محیط زیست
شیمی زیست محیطی
پیش نمایش صفحه اول مقاله
چکیده انگلیسی
⺠A total of 1571 diverse unique chemicals were collected from the literature and composed of the largest diverse data set for Tetrahymena pyriformis toxicity. ⺠Robust and high predictive accuracy classification models for T. pyriformis toxicity prediction were developed by substructure pattern recognition and different machine learning methods. ⺠Some useful substructure patterns for characterizing T. pyriformis toxicity were also identified via the information gain analysis methods.
ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: Chemosphere - Volume 82, Issue 11, March 2011, Pages 1636-1643
Journal: Chemosphere - Volume 82, Issue 11, March 2011, Pages 1636-1643
نویسندگان
Feixiong Cheng, Jie Shen, Yue Yu, Weihua Li, Guixia Liu, Philip W. Lee, Yun Tang,