q-RASAR (eBook)
X, 91 Seiten
Springer-Verlag
978-3-031-52057-0 (ISBN)
This brief offers an introduction to the fascinating new field of quantitative read-across structure-activity relationships (q-RASAR) as a cheminformatics modeling approach in the background of quantitative structure-activity relationships (QSAR) and read-across (RA) as data gap-filling methods. It discusses the genesis and model development of q-RASAR models demonstrating practical examples. It also showcases successful case studies on the application of q-RASAR modeling in medicinal chemistry, predictive toxicology, and materials sciences. The book also includes the tools used for q-RASAR model development for new users. It is a valuable resource for researchers and students interested in grasping the development algorithm of q-RASAR models and their application within specific research domains.
| Erscheint lt. Verlag | 25.1.2024 |
|---|---|
| Reihe/Serie | SpringerBriefs in Molecular Science | SpringerBriefs in Molecular Science |
| Zusatzinfo | X, 91 p. 20 illus., 17 illus. in color. |
| Sprache | englisch |
| Themenwelt | Naturwissenschaften ► Biologie |
| Naturwissenschaften ► Chemie | |
| Naturwissenschaften ► Physik / Astronomie | |
| Schlagworte | cheminformatics • Chemometrics • Data Gap Filling • machine learning • Predictions • q-RASAR • QSAR • Read-Across • Validation |
| ISBN-10 | 3-031-52057-2 / 3031520572 |
| ISBN-13 | 978-3-031-52057-0 / 9783031520570 |
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