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SELECT Institucion FROM PublicObrasAutoresFil WHERE RefPublicacion = 323923 AND InstitucionPropia = 'S' UNION SELECT Adscripciones.Entidad FROM PublicacionesObras JOIN PublicObrasAutores ON PublicacionesObras.Identificador = PublicObrasAutores.RefPublicacion JOIN Adscripciones ON PublicObrasAutores.NumeroEmpleado = Adscripciones.NumeroEmpleado WHERE (PublicacionesObras.FechaPublicacion BETWEEN Adscripciones.FechaDesde AND Adscripciones.FechaHasta OR (PublicacionesObras.FechaPublicacion >= Adscripciones.FechaDesde AND Adscripciones.FechaHasta IS NULL)) AND PublicacionesObras.Identificador= 323923

Título del libro: Artificial Neural Networks: Second Edition
Título del capítulo: QSAR/QSPR as an application of artificial neural networks

Autores UNAM:
RAMON GARDUÑO JUAREZ;

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Autores externos:

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Idioma:
Inglés

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Año de publicación:
2014

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Palabras clave:

Artificial neural networks; Principal component analysis; Quantitative structure-activity relationship; Quantitative structure-property relationship

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Resumen:

Quantitative Structure-Activity Relationships (QSARs) and Quantitative Structure-Property Relationships (QSPRs) are mathematical models used to describe and predict a particular activity/property of compounds. On the other hand, the Artificial Neural Network (ANN) is a tool that emulates the human brain to solve very complex problems. The exponential need for new compounds in the drug industry requires alternatives for experimental methods to decrease development time and costs. This is where chemical computational methods have a great relevance, especially QSAR/QSPR-ANN. This chapter shows the importance of QSAR/QSPR-ANN and provides examples of its use. © Springer Science+Business Media New York 2015. All rights are reserved.

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Entidades citadas de la UNAM:

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Fuente:


ISBN:
9781493922390
Editorial:
Springer New York Nombre de la publicación:
QSAR/QSPR as an application of artificial neural networks
Página inicial:
319
Página final:
333

Tipo de producto:
Capítulo de un Libro