Standaard Boekhandel gebruikt cookies en gelijkaardige technologieën om de website goed te laten werken en je een betere surfervaring te bezorgen.
Hieronder kan je kiezen welke cookies je wilt inschakelen:
Technische en functionele cookies
Deze cookies zijn essentieel om de website goed te laten functioneren, en laten je toe om bijvoorbeeld in te loggen. Je kan deze cookies niet uitschakelen.
Analytische cookies
Deze cookies verzamelen anonieme informatie over het gebruik van onze website. Op die manier kunnen we de website beter afstemmen op de behoeften van de gebruikers.
Marketingcookies
Deze cookies delen je gedrag op onze website met externe partijen, zodat je op externe platformen relevantere advertenties van Standaard Boekhandel te zien krijgt.
Je kan maximaal 250 producten tegelijk aan je winkelmandje toevoegen. Verwijdere enkele producten uit je winkelmandje, of splits je bestelling op in meerdere bestellingen.
The aqueous solubility of drugs plays a key role in pharmaceutical, environmental and biological processes. It is an important factor in the ADMET (absorption, distribution, metabolism, elimination and toxicity) research. Since the experimental determination of water solubility is time-consuming therefore, reliable computational predictions are used for the pre-selection of acceptable drug like compounds. The Partial Least Squares (PLS) regression is a statistical method that bears some relation to principal components regression. PLS finds a linear regression model by projecting the predicted variables and the observable variables to a new space. In the present study, PLS regression is employed to model quantitative structure-property relationship (QSPR) for the aqueous solubility of 24 drug like molecules, N-arylhydroxamic acids by applying 15 physico-chemical properties as molecular descriptors. The prediction results are acceptable.