Advancing Aqueous Solubility Prediction: A Machine Learning Approach for Organic Compounds Using a Curated Dataset
Ali, Mushtaq; Vanderheiden, Sylvia; Grathwol, Christoph W.; Friederich, Pascal
1; Jung, Nicole 2; Bräse, Stefan 2
1 Institut für Theoretische Informatik (ITI), Karlsruher Institut für Technologie (KIT)
2 Institut für Organische Chemie (IOC), Karlsruher Institut für Technologie (KIT)
1; Jung, Nicole 2; Bräse, Stefan 21 Institut für Theoretische Informatik (ITI), Karlsruher Institut für Technologie (KIT)
2 Institut für Organische Chemie (IOC), Karlsruher Institut für Technologie (KIT)
| Zugehörige Institution(en) am KIT | Institut für Organische Chemie (IOC) Institut für Theoretische Informatik (ITI) |
| Publikationstyp | Forschungsbericht/Preprint |
| Publikationsjahr | 2024 |
| Sprache | Englisch |
| Identifikator | KITopen-ID: 1000177855 |
| HGF-Programm | 43.31.01 (POF IV, LK 01) Multifunctionality Molecular Design & Material Architecture |
| Verlag | American Chemical Society (ACS) |
| Vorab online veröffentlicht am | 03.12.2024 |
| Nachgewiesen in | Dimensions |