Predicting Solute Descriptors for Organic Chemicals by a Deep Neural Network (DNN) Using Basic Chemical Structures and a Surrogate Metric.

Zhang, Kai; Zhang, Huichun

Zhang, Kai; Zhang, Huichun.

Afiliación

Zhang K; Department of Civil and Environmental Engineering, Case Western Reserve University, Cleveland, Ohio 44106, United States.
Zhang H; Department of Civil and Environmental Engineering, Case Western Reserve University, Cleveland, Ohio 44106, United States.

Environ Sci Technol ; 56(3): 2054-2064, 2022 02 01.

Article en En | MEDLINE | ID: mdl-34995441

Asunto(s)

Compuestos Orgánicos; Agua; Fenómenos Químicos; Redes Neurales de la Computación; Octanoles; Compuestos Orgánicos/química; Agua/química

Palabras clave

PaDEL; RDKit; chemical similarity; chemical transfer modeling; evaluation metric; model interpretation; octanol−water partition coefficient; pp-LFER descriptors

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Texto completo: 1 Colección: 01-internacional Base de datos: MEDLINE Asunto principal: Compuestos Orgánicos / Agua Tipo de estudio: Prognostic_studies / Risk_factors_studies Idioma: En Revista: Environ Sci Technol Año: 2022 Tipo del documento: Article País de afiliación: Estados Unidos Pais de publicación: Estados Unidos

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