• Kapcsolat

  • Hírlevél

  • Rólunk

  • Szállítási lehetőségek

  • Hírek

  • 0
    q-RASAR: A Path to Predictive Cheminformatics

    q-RASAR by Roy, Kunal; Banerjee, Arkaprava;

    A Path to Predictive Cheminformatics

    Sorozatcím: SpringerBriefs in Molecular Science;

      • 8% KEDVEZMÉNY?

      • A kedvezmény csak az 'Értesítés a kedvenc témákról' hírlevelünk címzettjeinek rendeléseire érvényes.
      • Kiadói listaár EUR 53.49
      • Az ár azért becsült, mert a rendelés pillanatában nem lehet pontosan tudni, hogy a beérkezéskor milyen lesz a forint árfolyama az adott termék eredeti devizájához képest. Ha a forint romlana, kissé többet, ha javulna, kissé kevesebbet kell majd fizetnie.

        22 690 Ft (21 609 Ft + 5% áfa)
      • Kedvezmény(ek) 8% (cc. 1 815 Ft off)
      • Discounted price 20 874 Ft (19 880 Ft + 5% áfa)

    Beszerezhetőség

    Becsült beszerzési idő: A Prosperónál jelenleg nincsen raktáron, de a kiadónál igen. Beszerzés kb. 3-5 hét..
    A Prosperónál jelenleg nincsen raktáron.

    Why don't you give exact delivery time?

    A beszerzés időigényét az eddigi tapasztalatokra alapozva adjuk meg. Azért becsült, mert a terméket külföldről hozzuk be, így a kiadó kiszolgálásának pillanatnyi gyorsaságától is függ. A megadottnál gyorsabb és lassabb szállítás is elképzelhető, de mindent megteszünk, hogy Ön a lehető leghamarabb jusson hozzá a termékhez.

    A termék adatai:

    • Kiadás sorszáma 1st ed. 2024
    • Kiadó Springer
    • Megjelenés dátuma 2024. január 26.
    • Kötetek száma 1 pieces, Book

    • ISBN 9783031520563
    • Kötéstípus Puhakötés
    • Terjedelem91 oldal
    • Méret 235x155 mm
    • Súly 174 g
    • Nyelv angol
    • Illusztrációk 3 Illustrations, black & white; 17 Illustrations, color
    • 582

    Kategóriák

    Rövid leírás:

    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.

    Több

    Hosszú leírás:

    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.


    Több

    Tartalomjegyzék:

    Chemical Information and Molecular Similarity.- Read-across and Quantitative Structure-activity Relationships (QSAR) for Making Predictions and Data Gap-Filling.- Quantitative Read-Across (q-RA) and Quantitative Read-Across Structure-Activity Relationships (q-RASAR) ? Genesis and Model Development.- Tools, Applications, and Case Studies (q-RA and q-RASAR).- Future Prospects.

    Több
    Mostanában megtekintett
    previous
    q-RASAR: A Path to Predictive Cheminformatics

    q-RASAR: A Path to Predictive Cheminformatics

    Roy, Kunal; Banerjee, Arkaprava;

    22 690 Ft

    next