博士論文

Integration of read-across and artificial neural network-based QSAR models for predicting systemic toxicity: A case study for valproic acid

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Integration of read-across and artificial neural network-based QSAR models for predicting systemic toxicity: A case study for valproic acid

国立国会図書館永続的識別子
info:ndljp/pid/11720051
資料種別
博士論文
著者
久木, 友花
出版者
-
出版年
2020-09-18
資料形態
デジタル
ページ数・大きさ等
-
授与大学名・学位
東京女子医科大学,博士(医学)
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博士(医学) 乙第3091号(主論文の要旨、要約、審査結果の要旨、本文)，著者名:Tomoka HISAKI, Maki AIBA née KANEKO, Morihiko HIROTA, Masato MATSUOKAt, Hirokazu KOUZUKI，タイトル:Integration of ...

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デジタル

資料種別
博士論文
タイトル
Integration of read-across and artificial neural network-based QSAR models for predicting systemic toxicity: A case study for valproic acid
著者・編者
久木, 友花
著者標目
久木, 友花
出版年月日等
2020-09-18
出版年（W3CDTF）
2020-09-18
並列タイトル等
リードアクロス及び人工ニューラルネットワークQSARモデルを用いた全身毒性の予測:バルプロ酸のケーススタディ
授与機関名
東京女子医科大学
授与年月日
2020-09-18
授与年月日（W3CDTF）
2020-09-18