Multiple linear regression models for predicting the n­octanol/water partition coefficients in the SAMPL7 blind challenge.

Lopez, Kenneth; Pinheiro, Silvana; Zamora, William J

Multiple linear regression models for predicting the noctanol/water partition coefficients in the SAMPL7 blind challenge.

Lopez, Kenneth; Pinheiro, Silvana; Zamora, William J.

Afiliación

Lopez K; School of Chemistry, University of Costa Rica, San Pedro, San José, Costa Rica.
Pinheiro S; Institute of Exact and Natural Sciences, Federal University of Pará, Belém, Pará, 66075-110, Brazil.
Zamora WJ; School of Chemistry, University of Costa Rica, San Pedro, San José, Costa Rica. william.zamoraramirez@ucr.ac.cr.

J Comput Aided Mol Des ; 35(8): 923-931, 2021 08.

Article en En | MEDLINE | ID: mdl-34251523

Asunto(s)

1-Octanol/química; Simulación por Computador; Modelos Químicos; Teoría Cuántica; Termodinámica; Agua/química; Modelos Lineales; Solubilidad

Palabras clave

Empirical methods; Multiple linear regression; N-sulfonamides; SAMPL7 blind challenge; n-Octanol/water partition coefficients

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Texto completo: 1 Colección: 01-internacional Banco de datos: MEDLINE Asunto principal: Teoría Cuántica / Termodinámica / Simulación por Computador / Agua / 1-Octanol / Modelos Químicos Tipo de estudio: Prognostic_studies / Risk_factors_studies Idioma: En Revista: J Comput Aided Mol Des Asunto de la revista: BIOLOGIA MOLECULAR / ENGENHARIA BIOMEDICA Año: 2021 Tipo del documento: Article País de afiliación: Costa Rica

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