@article{МАРТЫНОВА, Ю.З.2021-03-30,
author = { МАРТЫНОВА, Ю.З.,  ХАЙРУЛЛИНА, В.Р.,  ГЕРЧИКОВ, А.Я.,  ЗАРУДИЙ, Ф.С.,  МУСТАФИН, А.Г., },
title = {QSРR-МОДЕЛИРОВАНИЕ АНТИОКИСЛИТЕЛЬНОЙ АКТИВНОСТИ ПОТЕНЦИАЛЬНЫХ И ПРОМЫШЛЕННО ИСПОЛЬЗУЕМЫХ СТАБИЛИЗАТОРОВ ИЗ КЛАССА ЗАМЕЩЕННЫХ АЛКИЛФЕНОЛОВ},
year = {2020},
doi = {10.33184/bulletin-bsu-2020.4.4},
publisher = {NP «NEICON»},
abstract = {С использованием программы GUSAR 2019 выполнен количественный анализ взаимосвязи между структурой и антиокислительной активностью для 113 азот-, сера- и селенсодержащих алкилфенолов в интервале значений lg k7 = 2.48÷5.30. Построено 12 статистически значимых валидных консенсус-моделей. Все эти консенсус-модели предназначены для прогноза параметра lg k7 в ряду алкилфенолов. Умеренная прогностическая способность моделей подтверждена в результате сопоставления численных значений экспериментальных и расчетных значений параметра lgk7 для структур четырех тестовых выборок, содержащих структурные аналоги моделируемых соединений.},
URL = {https://repo.bashgmu.ru/publication/1663},
eprint = {https://repo.bashgmu.ru/files/1834},
}