Chemometrics and Cheminformatics in Aquatic Toxicology

Das Buch Chemometrics and Cheminformatics in Aquatic Toxicology befasst sich mit den bestehenden und neu auftretenden Problemen der Verschmutzung der aquatischen Umwelt durch verschiedene metallische und organische Schadstoffe, insbesondere Industriechemikalien, Pharmazeutika, Kosmetika, Biozide, Nanomaterialien, Pestizide, Tenside, Farbstoffe und viele weitere. Es werden verschiedene chemometrische und cheminformatische Instrumente für Laien beschrieben mitsamt ihrer Anwendung auf die Analyse und Modellierung der Toxizitätsdaten von Chemikalien in Bezug auf unterschiedliche aquatische Organismen.
 
Eine Reihe von Datenbanken zur aquatischen Toxizität sowie chemometrische Softwaretools und Webserver werden vorgestellt und praktische Beispiele für die Modellentwicklung gegeben, einschließlich der entsprechenden Abbildungen. Darüber hinaus enthält das Werk Fallstudien und Literaturberichte, um das Verständnis des Themas abzurunden. Außerdem lernen die Leserinnen und Leser Werkzeuge und Protokolle wie maschinelles Lernen, Data Mining sowie Methoden des QSAR-basierten und ligandenbasierten chemischen Designs kennen.
 
Darüber hinaus bietet das Werk:
* Eine umfassende Einführung in chemometrische und cheminformatische Instrumente und Techniken, insbesondere maschinelles Lernen und Data Mining
* Eine Darstellung von Datenbanken zur aquatischen Toxizität, chemometrischen Softwaretools und Webservern
* Praktische Beispiele und Fallstudien zur Verdeutlichung und Veranschaulichung der im Buch enthaltenen Konzepte
* Eine kompakte Erläuterung der chemometrischen und cheminformatischen Instrumente sowie ihrer Anwendung auf die Analyse und Modellierung von Toxizitätsdaten
 
Chemometrics and Cheminformatics in Aquatic Toxicology ist ideal für Forschende und Studierende der Chemie sowie der Umwelt- und Pharmawissenschaften und sollte auch in den Bibliotheken von Fachleuten in der chemischen Industrie sowie Aufsichtsbehörden, die sich mit Chemometrie beschäftigen, einen Platz finden.

List of contents

Preface xxi
 
Part I Introduction 1
 
1 Water Quality and Contaminants of Emerging Concern (CECs) 3
Antonio Juan García-Fernández, Silvia Espín, Pilar Gómez-Ramírez, Pablo Sánchez-Virosta, and Isabel Navas
 
1.1 Introduction: Water Quality and Emerging Contaminants 3
 
1.2 Contaminants of Emerging Concern 6
 
1.3 Summary and Recommendations for Future Research 14
 
References 14
 
2 The Effects of Contaminants of Emerging Concern on Water Quality 23
Heiko L. Schoenfuss
 
2.1 Introduction 23
 
2.2 Assessing the Effects of CECs in Aquatic Life 27
 
2.3 Multiple Stressors 34
 
2.4 Conclusions 35
 
Acknowledgments 35
 
References 35
 
3 Chemometrics: Multivariate Statistical Analysis of Analytical Chemical and Biomolecular Data 45
Richard G. Brereton
 
3.1 Introduction 45
 
3.2 Historic Origins 45
 
3.3 Applied Statistics 46
 
3.4 Analytical and Physical Chemistry 48
 
3.5 Scientific Computing 49
 
3.6 Development from the 1980s 50
 
3.7 A Review of the Main Methods 52
 
3.8 Experimental Design 52
 
3.9 Principal Components Analysis and Pattern Recognition 53
 
3.10 Multivariate Signal Analysis 54
 
3.11 Multivariate Calibration 55
 
3.12 Digital Signal Processing and Time Series Analysis 56
 
3.13 Multiway Methods 56
 
3.14 Conclusion 56
 
References 57
 
4 An Introduction to Chemometrics and Cheminformatics 61
Chanin Nantasenamat
 
4.1 Brief History of Chemometrics/Cheminformatics 61
 
4.2 Current State of Cheminformatics 62
 
4.3 Common Cheminformatics Tasks 62
 
4.4 Cheminformatics Toolbox 63
 
4.5 Conclusion 65
 
References 65
 
Part II Chemometric and Cheminformatic Tools and Protocols 69
 
5 An Introduction to Some Basic Chemometric Tools 71
Lennart Eriksson, Erik Johansson, and Johan Trygg
 
5.1 Introduction 71
 
5.2 Example Datasets 72
 
5.3 Data Analytical Methods 73
 
5.4 Results 78
 
5.5 Discussion 85
 
References 87
 
6 From Data to Models: Mining Experimental Values with Machine Learning Tools 89
Giuseppina Gini and Emilio Benfenati
 
6.1 Introduction 89
 
6.2 Data and Models 91
 
6.3 Basic Methods in Model Development with ML 94
 
6.4 More Advanced ML Methodologies 103
 
6.5 Deep Learning 113
 
6.6 Conclusions 120
 
References 121
 
7 Machine Learning Approaches in Computational Toxicology Studies 125
Pravin Ambure, Stephen J. Barigye, and Rafael Gozalbes
 
7.1 Introduction 125
 
7.2 Toxicity Data Set Preparation 127
 
7.3 Machine-Learning Techniques 128
 
7.4 Model Evaluation 145
 
7.5 Freely Available Software Tools and Open-Source Libraries Relevant to Machine Learning 146
 
7.6 Concluding Remarks 148
 
Acknowledgment 148
 
References 148
 
8 Counter-Propagation Neural Networks for Modeling and Read Across in Aquatic (Fish) Toxicity 157
Viktor Drgan and Marjan Vra ko
 
8.1 Introduction 157
 
8.2 Examples of Counter-Propagation Artificial Neural Networks in Fish Toxicity Modeling 158
 
8.3 Counter-Propagation Artificial Neural Networks 163
 
8.4 Conclusions 164
 
References 164
 
9 Aiming High versus Aiming All: Aquatic Toxicology and QSAR Multitarget Models 167
Ana S. Moura and M. Natália D. S. Cordeiro
 
9.1 Introduction 167
 
9.2 Multitarget QSARS and Aquatic Toxicology 168
 
9.3 Biotargets and Aqueous Environmental As

About the author

Kunal Roy, PhD, is Professor in the Department of Pharmaceutical Technology in Jadavpur University in Kolkata, India. He is a recipient of the Commonwealth Academic Staff Fellowship and the Marie Curie International Incoming Fellowship. His research focus is on the quantitative structure-activity relationship and chemometric modeling, with applications in drug design and ecotoxicological modeling.

Summary

Das Buch Chemometrics and Cheminformatics in Aquatic Toxicology befasst sich mit den bestehenden und neu auftretenden Problemen der Verschmutzung der aquatischen Umwelt durch verschiedene metallische und organische Schadstoffe, insbesondere Industriechemikalien, Pharmazeutika, Kosmetika, Biozide, Nanomaterialien, Pestizide, Tenside, Farbstoffe und viele weitere. Es werden verschiedene chemometrische und cheminformatische Instrumente für Laien beschrieben mitsamt ihrer Anwendung auf die Analyse und Modellierung der Toxizitätsdaten von Chemikalien in Bezug auf unterschiedliche aquatische Organismen.

Eine Reihe von Datenbanken zur aquatischen Toxizität sowie chemometrische Softwaretools und Webserver werden vorgestellt und praktische Beispiele für die Modellentwicklung gegeben, einschließlich der entsprechenden Abbildungen. Darüber hinaus enthält das Werk Fallstudien und Literaturberichte, um das Verständnis des Themas abzurunden. Außerdem lernen die Leserinnen und Leser Werkzeuge und Protokolle wie maschinelles Lernen, Data Mining sowie Methoden des QSAR-basierten und ligandenbasierten chemischen Designs kennen.

Darüber hinaus bietet das Werk:
* Eine umfassende Einführung in chemometrische und cheminformatische Instrumente und Techniken, insbesondere maschinelles Lernen und Data Mining
* Eine Darstellung von Datenbanken zur aquatischen Toxizität, chemometrischen Softwaretools und Webservern
* Praktische Beispiele und Fallstudien zur Verdeutlichung und Veranschaulichung der im Buch enthaltenen Konzepte
* Eine kompakte Erläuterung der chemometrischen und cheminformatischen Instrumente sowie ihrer Anwendung auf die Analyse und Modellierung von Toxizitätsdaten

Chemometrics and Cheminformatics in Aquatic Toxicology ist ideal für Forschende und Studierende der Chemie sowie der Umwelt- und Pharmawissenschaften und sollte auch in den Bibliotheken von Fachleuten in der chemischen Industrie sowie Aufsichtsbehörden, die sich mit Chemometrie beschäftigen, einen Platz finden.

Product details

• Authors: K Roy, Kunal Roy, Roy Kunal
• Publisher: Wiley, John and Sons Ltd
• Languages: English
• Product format: Hardback
• Released: 31.12.2020
• EAN: 9781119681595
• ISBN: 978-1-119-68159-5
• No. of pages: 592
• Subjects: Natural sciences, medicine, IT, technology > Chemistry > Miscellaneous; Chemie, Umweltforschung, Toxikologie, Umweltwissenschaften, Environmental Studies, Chemoinformatik, chemistry, Environmental Science, Environmental Toxicology, Umwelttoxikologie, Chemometrik, Chemometrics & Data Handling, Chemometrie u. Datenverarbeitung