SBDD シミュレーションと実験値の結合親和性の相関性ならびに新規 AI 技術の性能評価による計算化学の医薬品候補化合物設計への有用性研究

• 資料種別: 博士論文
• タイトル: SBDD シミュレーションと実験値の結合親和性の相関性ならびに新規 AI 技術の性能評価による計算化学の医薬品候補化合物設計への有用性研究
• 著者・編者: 半田, 千彰
• 著者標目: 半田, 千彰
• 出版年月日等: 2022-09-15
• 出版年（W3CDTF）: 2022-09-15
• 授与機関名: 星薬科大学
• 授与年月日: 2022-09-15
• 授与年月日（W3CDTF）: 2022-09-15
• 報告番号: 甲第230号
• 学位: 博士（薬科学）
• 本文の言語コード: jpn
• 対象利用者: 一般
• 国立国会図書館永続的識別子: info:ndljp/pid/13752819; https://dl.ndl.go.jp/pid/13752819
• コレクション（共通）: 障害者向け資料
• コレクション（障害者向け資料：レベル1）: テキストデータ
• コレクション（個別）: 国立国会図書館デジタルコレクション > デジタル化資料 > 博士論文; https://dl.ndl.go.jp/collections/A00014
• 収集根拠: 博士論文（自動収集）
• 受理日（W3CDTF）: 2024-10-04T22:06:39+09:00
• 記録形式（IMT）: application/pdf
• オンライン閲覧公開範囲: 国立国会図書館内限定公開
• デジタル化資料送信: 図書館・個人送信対象外
• 遠隔複写可否（NDL）: 可
• 掲載誌（URI）: https://stella.repo.nii.ac.jp/records/2000703
• 連携機関・データベース: 国立国会図書館 : 国立国会図書館デジタルコレクション; https://dl.ndl.go.jp