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Prediction of acute aquatic toxicity toward Daphnia magna by using the GA-kNN method.
ATLA-Altern. Lab. Anim. 42, 31-41 (2014)
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In this study, a QSAR model was developed from a data set consisting of 546 organic molecules, to predict acute aquatic toxicity toward Daphnia magna. A modified k-Nearest Neighbour (kNN) strategy was used as the regression method, which provided prediction only for those molecules with an average distance from the k nearest neighbours lower than a selected threshold. The final model showed good performance (R(2) and Q(2) cv equal to 0.78, Q(2) ext equal to 0.72). It comprised eight molecular descriptors that encoded information about lipophilicity, the formation of H-bonds, polar surface area, polarisability, nucleophilicity and electrophilicity.
Impact Factor
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Times Cited
Times Cited
Altmetric
1.317
0.671
38
Anmerkungen
Besondere Publikation
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Publikationstyp
Artikel: Journalartikel
Dokumenttyp
Wissenschaftlicher Artikel
Schlagwörter
Aquatic Toxicity ; Daphnia Magna ; Genetic Algorithms ; Knn ; Qsar; Quantitative Structure; Qsar Models; Organic-compounds; Classification; Environment; Chemicals; (benzo)triazoles; Pharmaceuticals; Prioritization; Antibiotics
Sprache
englisch
Veröffentlichungsjahr
2014
HGF-Berichtsjahr
2014
ISSN (print) / ISBN
0261-1929
Zeitschrift
ATLA - Alternatives to Laboratory Animals
Quellenangaben
Band: 42,
Heft: 1,
Seiten: 31-41
Verlag
Sage
Verlagsort
North Sherwood St, Nottingham
Begutachtungsstatus
Peer reviewed
Institut(e)
Institute of Structural Biology (STB)
POF Topic(s)
30203 - Molecular Targets and Therapies
Forschungsfeld(er)
Enabling and Novel Technologies
PSP-Element(e)
G-503000-003
PubMed ID
24773486
WOS ID
WOS:000343746700011
Erfassungsdatum
2014-06-02