Ecotoxicological QSARs
Langue : anglais
Edité par Springer US Aug 2021, 2021
- Livre broché
- Neuf

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This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -This volume focuses on computational modeling of the ecotoxicity of chemicals and presents applications of quantitative structure-activity relationship models (QSARs) in the predictive toxicology field in a regulatory context. The extensive book covers a variety of protocols for descriptor computation, data curation, feature selection, learning algorithms, validation of models, applicability domain assessment, confidence estimation for predictions, and much more, as well as case studies and literature reviews on a number of hot topics. Written for the Methods in Pharmacology and Toxicology series, chapters include the kind of practical advice that is essential for researchers everywhere.Authoritative and comprehensive, Ecotoxicological QSARs is an ideal source to update readers in the field with current practices and introduce to them new developments and should therefore be very useful for researchers in academia, industries, and regulatory bodies. 852 pp. Englisch. …
N° de réf. du vendeur 9781071601525
- Titre
- Ecotoxicological QSARs
- Auteur
- Kunal Roy
- Éditeur
- Springer US Aug 2021
- Année de publication
- 2021
- État de l'article
- Neu
- Reliure
- Taschenbuch
- Langue
- anglais
- ISBN à 10 chiffres
- 1071601520
- ISBN à 13 chiffres
- 9781071601525
- Poids de l'article
- 1 569 grammes
- Dimensions
- 254x178x46 mm
Part I: Introduction
1. Ecotoxicological Risk Assessment in the Context of Different EU Regulations
Antonio Juan García-Fernández
2. A Brief Introduction to Quantitative Structure-Activity Relationships as Useful Tools in Predictive Ecotoxicology
Rahul Balasaheb Aher, Kabiruddin Khan, and Kunal Roy
3. Best Practices for Constructing Reproducible QSAR Models
Chanin Nantasenamat
4. Wildlife Sentinels for Human and Environmental Health Hazards in Ecotoxicological Risk Assessment
Antonio Juan García-Fernández, Silvia Espín, Pilar Gómez-Ramírez, Emma Martínez-López, and Isabel Navas
Part II: Methods and Protocols
5. Importance of Data Curation in QSAR Studies Especially While Modeling Large-Size Data Sets
Pravin Ambure and M. Natália Dias Soeiro Cordeiro
6. Machine Learning and Deep Learning Methods in Ecotoxicological QSAR Modeling
Giuseppina Gini and Francesco Zanoli
7. Use of Machine Learning and Classical QSAR Methods in Computational Ecotoxicology
Renata P.C. Barros, Natália F. Sousa, Luciana Scotti, and Marcus T. Scotti
8. On the Relevance of Feature Selection Algorithms While Developing Non-Linear QSARs
Riccardo Concu and M. Natália Dias Soeiro Cordeiro
9. Got to Write a Classic: Classical and Perturbation-Based QSAR Methods, Machine Learning, and the Monitoring of Nanoparticles Ecotoxicity
Ana S. Moura and M. Natália Dias Soeiro Cordeiro
10. Ecotoxicological QSAR Modeling of Nanomaterials: Methods in 3D-QSARs and Combined Docking Studies for Carbon Nanostructures
Bakhtiyor Rasulev
11. Early Prediction of Ecotoxicological Side-Effects of Pharmaceutical Impurities Based on Open-Source Non-Testing Approaches
Anna Rita Tondo, Michele Montaruli, Giuseppe Felice Mangiatordi, and Orazio Nicolotti
12. Conformal Prediction for Ecotoxicology and Implications for Regulatory Decision Making
Fredrik Svensson and Ulf Norinder
13. Read-Across for Regulatory Ecotoxicology
Gulcin Tugcu, Serli Önlü, Ahmet Aydın, and Melek Türker Saçan
14. Methodological Protocol for Assessing the Environmental Footprint by Means of Ecotoxicological Tools: Wastewater Treatment Plants as an Example Case
Roberta Pedrazzani, Pietro Baroni, Donatella Feretti, Giovanna Mazzoleni, Nathalie Steimberg, Chiara Urani, Gaia Viola, Ilaria Zerbini, Emanuele Ziliani, and Giorgio BertanzaPart III: Case Studies and Literature Reports
15. Development of Baseline Q
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