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

• Material Type: 博士論文
• Title: Integration of read-across and artificial neural network-based QSAR models for predicting systemic toxicity : a case study for valproic acid
• Author/Editor: Tomoka Hisaki [著]
• Author Heading: 久木, 友花 ヒサキ, トモカ
• Publication Date: [2020]
• Publication Date (W3CDTF): 2020
• Extent: 2冊 (副論文・参考論文とも)
• Alternative Title: 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 リードアクロス オヨビ ジンコウ ニューラル ネットワーク QSAR モデル オ モチイタ ゼンシン ドクセイ ノ ヨソク : バルプロサン ノ ケース スタディ
• Degree grantor/type: 東京女子医科大学
• Date Granted: 令和2年9月18日
• Date Granted (W3CDTF): 2020
• Dissertation Number: 乙第3091号
• Degree Type: 博士(医学)
• Note (Dissertation): 博士論文
• Place of Publication (Country Code): JP
• Text Language Code: eng
• Content Type: テキスト
• Media Type: 機器不用
• Carrier Type: 冊子
• NDLC: UT51
• Target Audience: 一般
• Note (General): 博士論文
• Holding library: 国立国会図書館
• Call No.: UT51-2022-A517
• Data Provider (Database): 国立国会図書館 : 国立国会図書館蔵書; https://ndlsearch.ndl.go.jp
• Bibliographic ID (NDL): 032503354; http://id.ndl.go.jp/bib/032503354
• Bibliographic Record Category (NDL): 213