Active learning efficiently converges on rational limits of toxicity prediction and identifies patterns for molecule design

Active learning efficiently converges on rational limits of toxicity prediction and identifies patterns for molecule design

付記する学位プログラム名: 充実した健康長寿社会を築く総合医療開発リーダー育成プログラム === 京都大学 === 新制・課程博士 === 博士(医学) === 甲第23092号 === 医博第4719号 === 新制||医||1050(附属図書館) === 京都大学大学院医学研究科医学専攻 === (主査)教授 黒田 知宏, 教授 上杉 志成, 教授 藤渕 航 === 学位規則第4条第1項該当 === Doctor of Medical Science === Kyoto University === DFAM...

Full description

Bibliographic Details
Main Author: Ahsan, Habib Polash
Other Authors: アッサン, ハビーブ ポラシュ
Format: Doctoral Thesis
Language:English
Published: Kyoto University 2021
Subjects:
In vivo toxicity
Active learning
Quantitative structure-property prediction
Toxicity cliff
Regulatory science
490
Online Access:http://hdl.handle.net/2433/263553
Description
Summary:付記する学位プログラム名: 充実した健康長寿社会を築く総合医療開発リーダー育成プログラム === 京都大学 === 新制・課程博士 === 博士(医学) === 甲第23092号 === 医博第4719号 === 新制||医||1050(附属図書館) === 京都大学大学院医学研究科医学専攻 === (主査)教授 黒田 知宏, 教授 上杉 志成, 教授 藤渕 航 === 学位規則第4条第1項該当 === Doctor of Medical Science === Kyoto University === DFAM

Similar Items