Výsledky vyhledávání

Akademický článek

Predicting zeta potential of liposomes from their structure: A nano-QSPR model for DOPE, DC-Chol, DOTAP, and EPC formulations

Autor: Kamila Jarzynska, Agnieszka Gajewicz-Skretna, Krzesimir Ciura, Tomasz Puzyn

Publikováno v: Computational and Structural Biotechnology Journal, Vol 25, Iss , Pp 3-8 (2024)

Liposomes, nanoscale spherical structures composed of amphiphilic lipids, hold great promise for various pharmaceutical applications, especially as nanocarriers in targeted drug delivery, due to their biocompatibility, biodegradability, and low immun

Externí odkaz: https://doaj.org/article/931afa3353e84977a2327ed080cb6f0a

Zobrazit plný text záznamu

Akademický článek

Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.

Akademický článek

The kernel-weighted local polynomial regression (KwLPR) approach: an efficient, novel tool for development of QSAR/QSAAR toxicity extrapolation models

Autor: Agnieszka Gajewicz-Skretna, Supratik Kar, Magdalena Piotrowska, Jerzy Leszczynski

Publikováno v: Journal of Cheminformatics, Vol 13, Iss 1, Pp 1-20 (2021)

Abstract The ability of accurate predictions of biological response (biological activity/property/toxicity) of a given chemical makes the quantitative structure‐activity/property/toxicity relationship (QSAR/QSPR/QSTR) models unique among the in sil

Externí odkaz: https://doaj.org/article/f0fc9317e82a419195e4d5960aeafc5d

Zobrazit plný text záznamu

Plný text ve formátu HTML

The kernel-weighted local polynomial regression (KwLPR) approach: an efficient, novel tool for development of QSAR/QSAAR toxicity extrapolation models

Autor: Magdalena Piotrowska, Supratik Kar, Jerzy Leszczynski, Agnieszka Gajewicz-Skretna

Publikováno v: Journal of Cheminformatics
Journal of Cheminformatics, Vol 13, Iss 1, Pp 1-20 (2021)

The ability of accurate predictions of biological response (biological activity/property/toxicity) of a given chemical makes the quantitative structure‐activity/property/toxicity relationship (QSAR/QSPR/QSTR) models unique among the in silico tools

Externí odkaz: https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=doi_dedup___::48d5485a9f0f45766812274d26268b52
http://europepmc.org/articles/PMC7881668

Zobrazit plný text záznamu

Akademický článek

Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.

Vyhledávací nástroje:

Upřesnit hledání