Toxicity Assessment of the Binary Mixtures of Aquatic Organisms Based on Different Hypothetical Descriptors.

Ji, Meng; Zhang, Lihong; Zhuang, Xuming; Tian, Chunyuan; Luan, Feng; Cordeiro, Maria Natália D S

Ji, Meng; Zhang, Lihong; Zhuang, Xuming; Tian, Chunyuan; Luan, Feng; Cordeiro, Maria Natália D S.

Afiliación

Ji M; College of Chemistry and Chemical Engineering, Yantai University, Yantai 264005, China.
Zhang L; College of Chemistry and Chemical Engineering, Yantai University, Yantai 264005, China.
Zhuang X; College of Chemistry and Chemical Engineering, Yantai University, Yantai 264005, China.
Tian C; College of Chemistry and Chemical Engineering, Yantai University, Yantai 264005, China.
Luan F; College of Chemistry and Chemical Engineering, Yantai University, Yantai 264005, China.
Cordeiro MNDS; LAQV@REQUIMTE/Department of Chemistry and Biochemistry, Faculty of Sciences, University of Porto, 4169-007 Porto, Portugal.

Molecules ; 27(19)2022 Sep 27.

Article en En | MEDLINE | ID: mdl-36234923

Asunto(s)

Organismos Acuáticos; Relación Estructura-Actividad Cuantitativa; Modelos Lineales; Redes Neurales de la Computación; Compuestos Orgánicos

Palabras clave

forward stepwise multiple linear regression (MLR); mixture; quantitative structure-activity relationships (QSAR); radial basis function neural networks (RBFNN); toxicity assessment

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Texto completo: 1 Colección: 01-internacional Base de datos: MEDLINE Asunto principal: Relación Estructura-Actividad Cuantitativa / Organismos Acuáticos Tipo de estudio: Prognostic_studies Idioma: En Revista: Molecules Asunto de la revista: BIOLOGIA Año: 2022 Tipo del documento: Article País de afiliación: China Pais de publicación: Suiza

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