化学構造式から受容体親和性を予測する機械学習モデルの構築とヒト有害事象の予測への応用

• Material Type: 博士論文
• Title: 化学構造式から受容体親和性を予測する機械学習モデルの構築とヒト有害事象の予測への応用
• Author/Editor: 酒井, 幸
• Author Heading: 酒井, 幸
• Publication, Distribution, etc.: Kyoto University
• Publication Date: 2022-03-23
• Publication Date (W3CDTF): 2022-03-23
• Degree grantor/type: 京都大学
• Date Granted: 2022-03-23
• Date Granted (W3CDTF): 2022-03-23
• Dissertation Number: 甲第23838号
• Degree Type: 博士(薬科学); Doctor of Pharmaceutical Sciences
• Text Language Code: jpn
• Alias of Author: Sakai, Miyuki
• Subject Heading: 機械学習; 化学構造式; 薬理作用; 親和性; 有害事象
• NDC: 499.3
• Target Audience: 一般
• DOI: 10.14989/doctor.k23838; https://doi.org/10.14989/doctor.k23838
• Persistent ID (NDL): info:ndljp/pid/12701697; https://dl.ndl.go.jp/pid/12701697
• Collection: 障害者向け資料
• Collection (Materials For Handicapped People:1): テキストデータ
• Collection (particular): 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
• Acquisition Basis: 博士論文（自動収集）
• Date Accepted (W3CDTF): 2023-03-09T09:37:54+09:00
• Format (IMT): application/pdf
• Access Restrictions: 国立国会図書館内限定公開
• Service for the Digitized Contents Transmission Service: 図書館・個人送信対象外
• Availability of remote photoduplication service: 可
• Periodical Title (URI): http://dx.doi.org/10.14989/doctor.k23838; http://hdl.handle.net/2433/275160
• Data Provider (Database): 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

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