Art

J-GLOBAL ID：200902131486674589   Reference number：96A0295488

Structure-activity relationships derived by machine learning: The use of atoms and their bond connectivities to predict mutagenicity by inductive logic programming.

機械学習により誘導した構造-活性関係 誘導的論理プログラミングによる,変異誘発性を予測するための原子とこれらの結合連結性の利用

Author (4)： KING R D (Imperial Cancer Res. Fund, London, GBR) ,  MUGGLETON S H (Univ. Oxford, Oxford, GBR) ,  SRINIVASAN A (Univ. Oxford, Oxford, GBR) ,  STERNBERG M J E (Imperial Cancer Res. Fund, London, GBR)
Material： Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America  (PNAS)
Volume： 93  Issue： 1  Page： 438-442  Publication year： Jan. 09, 1996 
JST Material Number： D0387A  ISSN： 0027-8424  Document type： Article
Article type： 原著論文  Country of issue： United States (USA)  Language： ENGLISH (EN)

Thesaurus term： Structure-Activity Relationship ,...

   To see more with JDream III (charged).   {{ this.onShowAbsJLink("http://jdream3.com/lp/jglobal/index.html?docNo=96A0295488&from=J-GLOBAL&jstjournalNo=D0387A") }}

JST classification (2)： Carcinogenic mechanisms and factors  (GE02020C) ,  Structure-activity relationship of drugs  (GV01050B)

Terms in the title (8)： 機械学習 ,  誘導 ,  活性 ,  論理プログラミング ,  変異誘発性 ,  予測 ,  原子 ,  連結性