Прогнозування токсичності органічних речовин за допомогою методів машинного навчання

Комкова, А., Бондарчук, С. (2026) Прогнозування токсичності органічних речовин за допомогою методів машинного навчання. Фундаментальні підходи та інновації в хімії : збірник матеріалів ІІ Міжнародної наукової інтернет-конференції (м. Черкаси, 4 червня 2026 р.). с. 26-29. ISSN 978-617-8324-82-7

Text Збірник матеріалів_Черкаси_2026-28-30.pdf Download (733kB)

Резюме

Оцінка токсичності нових хімічних сполук є обов'язковою для багатьох галузей (фармацевтика, харчова, сільськогосподарська, промислова тощо). Комп'ютерні методи є сучасною альтернативою класичним тестам, оскільки вони замінюють дослідження на тваринах, здешевлюють процес і прискорюють пошук безпечних речовин. Моделювання базується на принципі QSAR − математичному прогнозуванні біологічної/токсичної дії невідомих молекул на основі аналізу їхньої хімічної структури та властивостей. Основою дослідження стали дані, наведені у статті, присвяченій прогнозуванню гострої пероральної токсичності пестицидів для американської перепілки.

Actions (login required)

Перегляд елементу