Будь ласка, використовуйте цей ідентифікатор, щоб цитувати або посилатися на цей матеріал: http://ir.librarynmu.com/handle/123456789/9991
Повний запис метаданих
Поле DCЗначенняМова
dc.contributor.authorХолоденко, І. М.-
dc.contributor.authorПушкарьова, Я. М.-
dc.date.accessioned2024-02-19T09:13:18Z-
dc.date.available2024-02-19T09:13:18Z-
dc.date.issued2023-
dc.identifier.urihttp://ir.librarynmu.com/handle/123456789/9991-
dc.description.abstractТоксичність хімічних речовин грає важливу роль у фармації, оскільки вона впливає на безпеку та ефективність лікарських засобів. Оскільки фармацевтичні засоби призначені для використання у лікувальних або профілактичних цілях, безпека та низька токсичність є високопріоритетними аспектами. Під час розробки та випробування нових препаратів важливо визначити їхню токсичність, тобто потенційні негативні ефекти на живий організм. Досліджено можливість застосування штучної нейронної мережі прямого поширення сигналу для прогнозування токсичності хімічних речовин за наборами молекулярних дескрипторів. Встановлено, що результативність прогнозування токсичності хімічних речовин за допомогою нейронної мережі прямого поширення сигналу та математичних моделей QSAR є співставними.uk_UA
dc.language.isootheruk_UA
dc.publisherInternational scientific journal «Grail of Science» | № 34 (December, 2023)uk_UA
dc.subjectдизайн ліків, фармація, токсичність, нейронна мережа, QSARuk_UA
dc.titleПрогнозування токсичності хімічних речовин із застосуванням штучної нейронної мережі прямого поширення сигналуuk_UA
dc.title.alternativeПРОГНОЗУВАННЯ ТОКСИЧНОСТІ ХІМІЧНИХ РЕЧОВИН ІЗ ЗАСТОСУВАННЯМ ШТУЧНОЇ НЕЙРОННОЇ МЕРЕЖІ ПРЯМОГО ПОШИРЕННЯ СИГНАЛУuk_UA
dc.typeOtheruk_UA
Розташовується у зібраннях:Матеріали науково-практичних конференцій кафедри аналітичної, фізичної та колоїдної хімії

Файли цього матеріалу:
Файл Опис РозмірФормат 
Токсичність хімічних речовин.pdf1,01 MBAdobe PDFПереглянути/Відкрити


Усі матеріали в архіві електронних ресурсів захищені авторським правом, всі права збережені.