Modelling of Nanomaterials Toxicity by the Means of Relational Machine Learning

Kód výsledku v IS VaVaI

<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F68378041%3A_____%2F17%3A00490568" target="_blank" >RIV/68378041:_____/17:00490568 - isvavai.cz</a>

Výsledek na webu

—

DOI - Digital Object Identifier

—

Jazyk výsledku

angličtina

Název v původním jazyce

Modelling of Nanomaterials Toxicity by the Means of Relational Machine Learning

Popis výsledku v původním jazyce

The main goal of this chapter was to introduce a novel paradigm for nano-QSAR to a broader scientific community. The proposal stems from relational machine learning and addresses the heterogenity of current nanotoxicity-related data. We commence with the discussion of safer-by-design principle in nanotoxicity predictive modeling and summarize the main shortcomings of the current modeling techniques. Then, we introduce a small, yet well-defined nanotoxicity modelling task that will serve as a case-study. The respective data set contains relevant enumerated descriptors as well as the toxicity targets. Then, we define the problem in terms of relational probabilistic modelling.

Název v anglickém jazyce

Modelling of Nanomaterials Toxicity by the Means of Relational Machine Learning

Popis výsledku anglicky

The main goal of this chapter was to introduce a novel paradigm for nano-QSAR to a broader scientific community. The proposal stems from relational machine learning and addresses the heterogenity of current nanotoxicity-related data. We commence with the discussion of safer-by-design principle in nanotoxicity predictive modeling and summarize the main shortcomings of the current modeling techniques. Then, we introduce a small, yet well-defined nanotoxicity modelling task that will serve as a case-study. The respective data set contains relevant enumerated descriptors as well as the toxicity targets. Then, we define the problem in terms of relational probabilistic modelling.

Druh

C - Kapitola v odborné knize

CEP obor

—

OECD FORD obor

10602 - Biology (theoretical, mathematical, thermal, cryobiology, biological rhythm), Evolutionary biology

Projekt

<a href="/cs/project/LO1508" target="_blank" >LO1508: Genomika a proteomika při studiu mechanismů biologických účinků vyráběných nanočástic</a><br>

Návaznosti

I - Institucionalni podpora na dlouhodoby koncepcni rozvoj vyzkumne organizace

Rok uplatnění

2017

Kód důvěrnosti údajů

S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů

Název knihy nebo sborníku

Nanomaterials in Biomedical research

ISBN

978-80-906655-5-2

Počet stran výsledku

5

Strana od-do

4-8

Počet stran knihy

140

Název nakladatele

Proxima Tisk, s.r.o.

Místo vydání

Praha 3

Kód UT WoS kapitoly

—